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  • 如何用开源组件“攒”出一个大数据建模平台?

    千次阅读 多人点赞 2020-08-29 00:46:03
    本文关键字:开源组件、大数据建模、项目架构、技术栈。整个产品的核心功能就是为了实现:数据采集、数据源管理、数据清洗、统计分析、机器学习、数据可视化的完整流程,难点在于形成数据流,流程可控,易被管理。

    写在前面:博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”,昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”,总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域,如今终有小成,愿将昔日所获与大家交流一二,希望对学习路上的你有所助益。同时,博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆,任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出,欢迎大家通过各种方式提供素材。

    • 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出,一定及时修改。
    • 有任何想要讨论和学习的问题可联系我:zhuyc@vip.163.com。
    • 发布文章的风格因专栏而异,均自成体系,不足之处请大家指正。

    如何用开源组件“攒”出一个大数据建模平台?

    本文关键字:开源组件、大数据建模、项目架构、技术栈

    一、食用须知

    终于又可以名正言顺的发一篇聊天吹水。。。哦不是,是技术杂谈类的文章了,官方有活动?那必须跟上啊!咳~那么闲言少叙,下面是食用须知:

    1. 本文并非标题党,将介绍构建一个基于Web界面可操作的大数据建模平台相关的技术,以及各组件之间的关系。这是一个企业中真实存在的项目,并已实现商用,本人作为核心开发者之一,也是见证了整个平台的成长。
    2. 由于篇幅有限,不会涉及到特别具体的代码,但会尽量说明各组件与业务场景、数据处理流程的关系,其中也会穿插大数据领域相关的知识。
    3. 由于在培训领域深耕多年,如有废话和浅陋之处还请多多包涵。如果你还是一个学习者或者是一位刚刚踏入大数据领域的开发者,那么这篇文章很值得你收藏。

    二、项目背景

    项目的诞生可以追溯到三四年以前,在阿里巴巴的数加平台还在免费试用的时候,我们所做的大数据建模平台就已经实现商用并成单,并且曾经与华为联通达成合作并进入联通沃创空间,先来一张图感受一下:

    那么,此时应有路人甲站出来说一句:你们能实现商用完全是因为大厂还没有打造好能碾压你们的产品而已~对此我只能说:emmm,你。。。说的对!
    但是其实一款产品是否能够实现商用有多方面的原因,大厂在各方面的优势十分明显,但是这并不代表其他产品没有机会,除了技术实力、团队规模、项目资金外,产品定位、市场环境等同样重要。
    我在接手项目的时候已经是一个半成品了,所谓大数据建模平台其实是一个通用型的产品定位,更多的是功能的整合,可以说是标准的大数据开发,团队的主要构成都是开发者,当然也会包含数据分析师。

    整个产品的核心功能就是为了实现:数据采集、数据源管理、数据清洗、统计分析、机器学习、数据可视化的完整流程,难点在于形成数据流,流程可控,易被管理。即使是在多年以后,我也依然觉得这个项目虽然没有涉及到复杂的场景和各种数据分析优化解决方案,但是对我的帮助绝对是最大的,它让我真实了解并操作了数据分析的每一个流程,也可以说打通了任督二脉,以后做的任何东西其实只不过是其中某个环节的优化或者是在某一特定场景下固定的数据流程,毕竟通用的东西都做出来了,某个固定指标的指标计算或是模型训练还会是问题吗?
    以后每次谈起这段项目去面试,对方都会说:这个小伙子赶上了好项目。当然,项目本身是一方面,自己的总结归纳同时重要,借着当时临近毕业,也是逼着自己去彻底的吃透这个项目,不仅仅是技术方面,同时还有产品、设计等等方面,于是乎我把他变成了我的硕士论文,当然是获得了软件著作权之后(后来发现只是毕业论文的话好像并没有什么相关)。

    背景介绍到此为止,下面正片开始,如果你确定这就是你想要的,请在阅读完成之后点赞、关注,略表支持,也欢迎收藏和在评论区说出你的想法。

    三、遇见技术栈

    为了方便场景介绍和相关技术的处理,将会按照不同的功能模块来进行划分,首先给出完整的项目架构图。

    现在看这张图,架构不免有些陈旧,但是我想历史就应该被真实的还原,当时大前端相关技术才刚刚起爆,而且这个项目在我接手之前就已经被开发了一段时间了,所以这就是它当时应有的样子,也代表了那一段艰辛打拼的岁月。
    回想起那个时候大数据方面的资料和落地的项目案例真的少之又少,大部分都是拿着PPT吹牛皮,大厂中的一些和大数据相关的核心技术又不是我等草民可以接触到的,所以也算是在摸索中前进。

    1. 功能模块框架

    由于文章篇幅有限,只会介绍大数据建模平台的部分功能,如果你对某些环节的处理技术感兴趣,可以扫描文章底部的二维码加入微信群(CSDN官方为内容合伙人提供的正经微信群),会定期面向粉丝直播互动。

    在真实的项目中,由于是企业级应用,必然会存在部门、员工等一系列的权限管理功能,本文只是侧重介绍大数据处理相关流程,所以删去了部分不太重要的部分。

    2. 数据源管理

    对于数据源的管理部分,要分析的数据全部存储在HDFS上,同时由于主要是进行统计分析,所以处理的数据全部是结构化的离线数据:可以从关系数据库中拉取、也可以用户自行上传,在上传完成后都是以Hive表的形式存在,在平台中只记录数据源的名称、所属、以及对应的Hive表的信息,而且后续的数据流程不会对原始数据做修改,所以同一份数据有可能被应用在多个数据流程中,所以已存在的Hive表可以声明为多个数据源,其实就是建立了多个关联关系,在建模平台中展现给用户的都是一个一个的数据源节点。
    在这里插入图片描述
    在进行关系型数据库拉取时使用了Sqoop组件,根据用户填写的数据库连接参数拼接为一个完整的命令,在服务器上执行。对于用户上传的数据文件,需要指定列名、列的类型、列与行的分隔符,根据信息自动建立对应结构的Hive表,这样导入数据以后才能够保证数据能够被正常识别。

    3. 数据处理流程

    对于建模平台,一个最基本的功能就是能够让用户自定义数据流程,可以应用在企业或者高校教学。我们采取的办法是将常见的一些统计分析功能和完善的机器学习库进行封装,变成一个一个的功能节点(主要通过Hive QL、Spark的Mllib,RHive实现),每一个节点都会有对应的配置参数,用户需要做的就是拖拽、组合,配置,运行。
    对于前端的流程设计UI组件,我们选用的是GooFlow,数据流程可以进行保存和修改,体现在数据库中其实就是一个大JSON,里面记录了线的指向,节点的配置等等,再次打开流程的时候画布将得以还原,同时要保存整个流程各个节点的配置信息等等。

    在项目流程开始以后,每一步都会生成一个结果表,作为下一步操作的数据源,最终的运行结果会生成一个结果表,可以直接以表格显示,下载结果数据,也可以拖拽一个可视化组件,配置后显示。
    这里需要注意的是,GooFlow是一个需要授权使用的组件,大家也可以选择其他的组件来替代,目前网络上公开的只是试用版,要么就是带有挖矿程序的防盗版,所以大家想使用的话还是联系作者大大吧。
    在这里插入图片描述

    4. 其他功能模块

    对于一些其他的功能,都是比较常规的Web应用开发。比如可视化展示的部分,就是基于对Echarts的option配置的封装,让用户可以通过界面的方式来配置图表的效果。要展示的数据从Hive当中查询,比较简单的方式就是HiveJDBC
    前后端的数据交互,使用的是基于JSP标签和Ajax结合的方式,比较古老了。持久层使用的是Hibernate,虽然我个人更偏爱MyBatis,但是凭我一己之力也不可能实现重构,踏踏实实干活儿就好。
    因为是介绍技术栈的文章,我没有用过多的文字,觉得用架构图、流程图来展现会更加的清晰和直接。大家有想要继续讨论的内容,可以在评论区留言~

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    在这里插入图片描述

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    金融大数据建模
    有兴趣的可以一起合作,需要大量合作伙伴

    这里写自定义目录标题)

    欢迎使用Markdown编辑器

    你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
    检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPEASCIIHTML
    Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to- HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 数据建模也可以称为数据科学项目的过程,并且这个过程是周期性循环的,也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法,那么大数据建模都有哪些步骤。  1)数据测量  数据测量包括ECU内部数据...

      数据建模,通俗地说,就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程,并且这个过程是周期性循环的,也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法,那么大数据建模都有哪些步骤。

     

      1)数据测量

     

      数据测量包括ECU内部数据获取,车内总线数据获取以及模拟量数据获取,特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量,ETAS提供完整的解决方案。

     

      2)大数据管理与分析

     

      目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下,人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

     

      正如前文所述,ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据,如何存储并有效地利用这些数据,并从中发掘出目标系统的潜力,用以指引进一步的研发过程,成为极其重要的课题。

     

      3)虚拟车辆模型建模与校准

     

      基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析,我们得到了一些参数之间的相互影响关系,以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

     

      模型是一个比较好的保存方式,我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库,为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型,还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

     

      4)测试与验证(XiL)

     

      在测试与验证环节,通常包含模型在环验证(MiL),软件在环验证(SiL),虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段,ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

     

      当发现模型不佳时,就需要优化,就有可能回到最开始的地方重新开始思考。即使模型可用了,也需要定期对模型进行维护和优化,以便让模型能够继续适用新的业务场景。

    展开全文
  • 使用sparkR和sparklyr进行大数据建模案例文档,其中包括了对飞机航班、出租车等数据的建模分析与可视化,具有非常好的参考意义。数据和源码可以通过文档中的链接很方便的下载。
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  • 上一篇文章我们简单阐述了,大多数研究者在进行大数据分析时,所存在的逻辑问题,并简明扼要的对大数据建模流程进行了说明,那么为了使大家更加清晰每一个步骤的具体内容,我们将每一个模块展开分析。详细阐述流程中...

    上一篇文章我们简单阐述了,大多数研究者在进行大数据分析时,所存在的逻辑问题,并简明扼要的对大数据建模流程进行了说明,那么为了使大家更加清晰每一个步骤的具体内容,我们将每一个模块展开分析。详细阐述流程中具体要做的工作内容?
    一.宏观角度
    无论是大数据还是人工智能技术,其实都是需求或者项目主题的实现手段,商业上希望技术能够将产品向商品转化,或者对市场进行科学的分析,从而引导公司决策更符合市场需求;科研上希望技术能够进行多学课融合,使得科研结果更具有说服力,亦或者是技术本身的创新与变革,使得科技文明不断发展。由此看来,无论是商业界还是科研界,技术的核心作用是更为科学合理的解决实际问题。所以科研主题和业务需求是决定宏观方向和最终结果的地基。所以,需求的重要性决定了产品的价值。
    下图清晰的阐述了目前流行的相关数据职业与需求的关系。
    在这里插入图片描述
    二.微观角度
    当一个主题或者业务需求确定之后,我们需要做的第一个工作是尽可能的全面的去解析业务需求(主题),也就是大数据建模的第一步任务分析。Madge老师将从以下几个方面为大家一一说明:
    1.准备工作
    对于不同的主题或者业务需求所属的行业环境是不一样的,很多数据研究者是需要对业务所需要的环境有所了解的。但是,要是为了一次业务去学习一个行业这是不现实的,所以从以往文献中快速提取可用信息便是数据建模师必备的能力。除此之外,一个资深的数据建模师,有非常强的数据敏感度,当大量的数据出现在面前时候,凭借这种超强的数据敏感度和知识提取能力,是完全可以看出数据所呈现的就基本特征和可能的潜在关系。所以,资深的大数据建模师或者AI能够涉猎的领域非常广泛。
    所以,当拿一个主题,首要的第一个任务就是通过各种方式了解行业背景,以及业务常识,方法有很多,如果具备我上述的能力的话,直接通过文献提取重要信息结合市场需求扩展即可。
    2.任务分析
    当行业背景或者主题的环境了解全面之后,就进入了最为重要的一步,就是任务分析,小编之前说过,任务分析越全面整体脉络也就越清晰,从而架构越完整,模型更容易搭建。那么任务分析对的内容是什么呢?我们用一张图说明。
    在这里插入图片描述
    根据上图我们能够观察到,任务分析大致分为了五个部分,至于第一部分任务描述,小编这里就不详细描述了。我们详细阐述一下:任务拆分,任务定类,确定任务环境。
    为了能够更直观的反应各个步骤我们设立这样一个简单的项目场景,
    例:已知过去20年某一个GDP,我们来预测未来五年该城市GDP的走向。
    (当然,这里我们只是用这个例子做一步骤引导。切不可当成一个完整的项目去看。)
    首先,我们知道这是一个研究一个城市经济发展状况的案例,所以要进行经济环境的基本描述,另外补充国民经济的相关常识,这些我们就不在赘述。
    2.1任务拆分
    当一个任务被指定或者一个主题被提出,我们不难发现他们所需要处理的问题并不只是一个。我们需要考虑该任务所包含的子问题的需要解决。当然,这就去取决于建模师对问题的认知和业务常识了,所以这一步份往往需要参考文献,或者同专业领域的专家进行合作。
    例如:就研究GDP而言,就有可能存在以下子问题。
    A.整体市场大环境的评估,属于稳定期,飞速发展时期,还是动荡时期等。
    B.该城市的人口结构以及人口增长进行预测分析。
    C.该城市的产业结构变动
    D.该城市的GDP的变化
    以上我们只是简单的罗列出几条,当然任务拆分由于角度不同会长产生很多子问题,有很多时候我们只选择我们需求的角度详细分析即可。但是,一定要能够说明单个子问题产生的原因。
    例如,一个城市的GDP一定是受市场经济状况,社会是否稳定,或者是否出现不可抗因素等影响的。因此,对大环境的评估将是一个很重要的问题。当然有些时候我们也可以假定是稳定期,这取决于你自己的需求和所处的环境。
    2.2任务定类
    当子问题确定之后,对问题进行定类是十分重要的。定类主要考虑的是子问题的类别,是分类,回归,关联关系等?当然还要分析是有监督还是无监督?至于问题的类别,有时间我们会详细阐述。
    例如:在上述例子中,我们的子问题对应的类别可以这样评定。
    在这里插入图片描述
    2.3 确定任务环境
    确定任务环境主要是指数据环境。
    第一:要先确定你所选择的子任务是作为假设还是具体的分析对象;
    第二:确定你的数据集是文本,语音,图像还是数值;
    第三:对单个子问题进行背景描述。
    2.4 梳理逻辑
    将以上任务分析总结一个逻辑框架,进行整理。

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    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 2014年出现的一款名为"榫...本期《技术应用》栏目以"大数据分析方法与工具"为专题,从数据建模、文本分析、大数据可视化三个方面阐述我们如何改变方法来构建分析流程,以更好地利用分析工具带来的性能与可扩展性的提升。
  • 随着大数据时代的到来,信息系统收集了海量情境信息,如舆情...阐述了两种使用表达学习策略建模一般化情境信息的框架,并针对情境大数据中最常见的时序情境建模问题,使用循环神经网络建模时序情境中的序列依赖关系。

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