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  • 常见的数据分析模型。选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。  今天...

      常见的大数据分析模型。选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。


      今天中琛魔方主要为大家讲解在做大数据可视化时,有哪些常见得到数据分析模型。


      数据模型可以从两个角度来区分:数据和业务。


      一、数据模型


      统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型,这些模型是从科学研究视角去往界定的。


      1、降维


      对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时,往往会面临“维度灾害”。数据集的维度在无限地增加,但由于计算机的处理能力和速度有限,此外,数据集的多个维度之间可能存在共同的线性关系。这会立即造成学习模型的可扩展性不足,乃至许多那时候优化算法結果会无效。因而,人们必须减少层面总数并减少层面间共线性危害。


      数据降维也称为数据归约或数据约减。它的目的就是为了减少数据计算和建模中涉及的维数。有两种数据降维思想:一种是基于特征选择的降维,另一种是基于维度变换的降维。


      2、回归


      回归是一种数据分析方法,它是研究变量X对因变量Y的数据分析。我们了解的最简答的回归模型就是一元线性回归(只包含一个自变量和因变量,并且晾在这的关系可以用一条直线表示)。


      回归分析根据自变量的数量分为单回归模型和多元回归模型。根据影响是否是线性的,可以分为线性回归和非线性回归。


      3、聚类


      我们都听过“物以类聚,人以群分”这个词语,这个是聚类分析的基本思想。聚类分析法是大数据挖掘和测算中的基础每日任务,聚类分析法是将很多统计数据集中化具备“类似”特点的统计数据点区划为一致类型,并最后转化成好几个类的方式。大量数据集中必须有相似的数据点。基于这一假设,可以区分数据,并且可以找到每个数据集(分类)的特征。


      4、分类


      分类算法根据对己知类型训炼集的测算和剖析,从文中发觉类型标准,为此分折新统计数据的类型的类别优化算法。分类算法是解决分类问题的一种方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别的一个重要研究领域。


      5、关联


      关联规则学习根据寻找最能解释数据变量之间关系的规则,在大量多元数据集中找到有用的关联规则。这是一种从大量数据中找出各种数据之间关系的方法。此外,它还可以挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系。


      6、时间序列


      时间序列是一种用于研究数据随时间变化的算法,是一种常用的回归预测方法。原则是事物的连续性。所谓连续性,是指客观事物的发展具有规律性的连续性,事物的发展是按照其内在规律进行的。在一定的条件下,只要规则作用的条件不发生质的变化,事物的基本发展趋势就会持续到未来。


      7、异常数据检测


      在大多数数据挖掘或数据工作中,异常值将被视为“噪声”,并在数据预处理过程中消除,以避免其对整体数据评估和分析挖掘的影响。然而,在某些情况下,如果数据工作的目标是关注异常值,这些异常值将成为数据工作的焦点。


      数据集中的异常数据通常被称为异常点、异常值或孤立点等。典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,表现出“异常”的特征。检测这些数据的方法称为异常检测。


      二、业务模型


      业务流程实体模型指的是对于某一业务流程情景而界定的,用以解决困难的某些实体模型,这种实体模型跟上边实体模型的差别取决于情景化的运用。


      1、会员数据化运营分析模型


      类型:会员细分模型、会员价值模型、会员活跃度模型、会员流失预测模型、会员特征分析模型、市场营销回应预测模型。


      2、商品数据化运营分析模型


      类型:商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。


      3、流量数据化运营分析模型


      类型:流量波动检测、渠道特征聚类、广告整合传播模型、流量预测模型。


      4、内容数据化运营分析模型


      类型:情感分析模型、搜索优化模型、文章关键字模型、主题模型、垃圾信息检测模型。


       大数据分析模型有哪几种类型? 中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示数据结构是由基于某种逻辑关联的数据元素组织的。数据元素之间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须存储在计算机中,数据的存储结构是数据结构的实现形式及其在计算机中的表示;此外,同时讨论对这类数据执行的操作也是有意义的。逻辑数据结构可以有多种存储结构,而各种存储结构影响数据处理的效率。


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  • 本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。什么是数据模型?访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的...

    导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。

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    什么是数据模型?

    访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言,数据模型不会直接提供过多的功能,许多功能必须由客户端自行实现。

    数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储。应用程序需要某种域模型与存储技术支持的特性进行映射。

    迄今为止,主导的数据模型仍然是关系模型。在这里,我们主要想为大家介绍一下非关系模型,作为对比,本文也会简要介绍一下关系模型。

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    数据模型概述

    1.关系模型

    关系模型使用记录(由元组组成)进行存储,记录存储在表中,表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

    表中的记录可以被创建和删除,记录中的字段也可以单独更新。

    关系模型数据库通常提供事务处理机制,这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。

    对不同的编程语言而言,表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引,以应对高性能访问。

    2.键值存储

    键值存储提供了基于键对值的访问方式。

    键值对可以被创建或删除,与键相关联的值可以被更新。

    键值存储一般不提供事务处理机制。

    对不同的编程语言而言,键值存储类似于哈希表。对此,不同的编程语言有不同的名 字(如,Java称之为“HashMap”,Perl称之为“hash”,Python称之为“dict”,PHP称之为“associative array”),C++则称之为“boost::unordered_map<...>”。

    键值存储支持键上自有的隐式索引。

    键值存储看起来好像不太有用,但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档,一个JSON对象,或者其它任何序列化形式。

    重要的是,键值存储引擎并不在意“值”的内部结构,它依赖客户端对“值”进行解释和管理。

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    3.文档存储

    文档存储支持对结构化数据的访问,不同于关系模型的是,文档存储没有强制的架构。

    事实上,文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下,应用对要检索的封包采取一些约定,或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合,以管理数据。

    与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

    与键值存储不同的是,文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引,从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

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    4.列式存储

    如果翻转数据,列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同,列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录,索引都可以快速地获取列上的数据。

    Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高,列式存储的优点体现的淋漓极致。因此,HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库,为Map-reduce进行数据分析提供支持。

    关系类型的列标对数据分析效果不好,因此,用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中,它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。

    列式存储支持行检索,但这需要从每个列获取匹配的列值,并重新组成行。

    5.图形数据库

    图形数据库存储顶点和边的信息,有的支持添加注释。

    图形数据库可用于对事物建模,如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB(Internet Movie Database)站点的内容就组成了一幅复杂的图像,演员与电影彼此交织在一起。

    图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径,或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

    选择哪一种数据模型?

    数据模型有着各自的优缺点,它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型,还是非关系模型,都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案,许多大型应用可能需要集成多种数据模型。

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  • 那么机器学习中的聚类算法有哪几种呢?下面我将为大家一一介绍常见的几种聚类算法,分别是高斯聚类模型、基于密度的聚类算法、凝聚层次聚类和均值漂移算法。 1、高斯聚类模型 事实上,GMM 和 k-means 很像,不过...

    来源:博学谷 作者:照照

    目前,聚类算法被广泛应用于用户画像、广告推荐、新闻推送和图像分割等等。聚类算法是机器学习中一种“数据探索”的分析方法,它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。那么机器学习中的聚类算法有哪几种呢?下面我将为大家一一介绍常见的几种聚类算法,分别是高斯聚类模型、基于密度的聚类算法、凝聚层次聚类和均值漂移算法。

    1、高斯聚类模型 事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来,简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率,又称作 soft assignment 。

    2、基于密度的聚类算法 基于密度的聚类算法最大的优点在于无需定义类的数量,其次可以识别出局外点和噪声点、并且可以对任意形状的数据进行聚类。DBSCAN同样是基于密度的聚类算法,但其原理却与均值漂移大不相同:首先从没有被遍历的任一点开始,利用邻域距离epsilon来获取周围点;如果邻域内点的数量满足阈值则此点成为核心点并以此开始新一类的聚类;其邻域内的所有点也属于同一类,将所有的邻域内点以epsilon为半径进行步骤二的计算;重复步骤二、三直到变量完所有核心点的邻域点;此类聚类完成,同时又以任意未遍历点开始步骤一到四直到所有数据点都被处理;最终每个数据点都有自己的归属类别或者属于噪声。

    3、K均值聚类 这一最著名的聚类算法主要基于数据点之间的均值和与聚类中心的聚类迭代而成。它主要的优点是十分的高效,由于只需要计算数据点与剧类中心的距离,其计算复杂度只有O(n)。其工作原理主要分为以下四步:首先我们需要预先给定聚类的数目同时随机初始化聚类中心。我们可以初略的观察数据并给出较为准确的聚类数目;每一个数据点通过计算与聚类中心的距离了来分类到最邻近的一类中;根据分类结果,利用分类后的数据点重新计算聚类中心;重复步骤二三直到聚类中心不再变化。

    4、凝聚层次聚类 层次聚类法主要有自顶向下和自底向上两种方式。其中自底向上的方式,最初将每个点看做是独立的类别,随后通过一步步的凝聚最后形成独立的一大类,并包含所有的数据点。这会形成一个树形结构,并在这一过程中形成聚类。

    5、均值漂移算法 这是一种基于滑动窗口的均值算法,用于寻找数据点中密度最大的区域。其目标是找出每一个类的中心点,并通过计算滑窗内点的均值更新滑窗的中心点。最终消除临近重复值的影响并形成中心点,找到其对应的类别。其工作原理主要是以下几点:首先以随机选取的点为圆心r为半径做一个圆形的滑窗。其目标是找出数据点中密度最高点并作为中心;在每个迭代后滑动窗口的中心将为向着较高密度的方向移动;连续移动,直到任何方向的移动都不能增加滑窗中点的数量,此时滑窗收敛;将上述步骤在多个滑窗上进行以覆盖所有的点。当过个滑窗收敛重叠时,其经过的点将会通过其滑窗聚类为一个类。 以上就是机器学习中常见的五种聚类算法,大家都了解了吗?如果还想深入学习聚类算法的相关内容,比如原理、算法效果的衡量标准以及基于Kmeans算法进行改进的优化方法,可以上博学谷官网进行有关课程的在线学习。希望大家通过课程可以学会使用聚类算法进行数据分析,挖掘商业价值。

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  • 下面本篇文章就来带大家认识一些数据库中常见的键,希望对大家有所帮助。为什么我们需要使用键?在实际应用中,存储数据所需的表的数量很大,并且不同的表也彼此相关。此外,表格中存储了大量数据。表通常扩展到存储...

    键在关系数据库中起着重要作用,它是关系数据库模型的重要组成部分。下面本篇文章就来带大家认识一些数据库中常见的键,希望对大家有所帮助。

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    为什么我们需要使用键?

    在实际应用中,存储数据所需的表的数量很大,并且不同的表也彼此相关。此外,表格中存储了大量数据。表通常扩展到存储在其中的数千条记录,未分类和无组织。

    现在要从这样的数据集中获取任何特定记录,您将必须应用一些条件,但是如果存在重复数据并且每次尝试通过应用某些条件来获取某些数据时会出现错误数据。在获得正确的数据之前有多少次试验?

    为了避免这一切,定义键可以轻松识别表中的任何数据行。

    在数据库中,键是用于建立和标识表之间的关系,也用于唯一标识表中的任何记录或数据行。它可以是单个属性或一组属性,其中组合可以作为键。

    键的类型

    下面给大家介绍一些常见类型的键,为了让大家了解这些键,我们来通过例子介绍一下:

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    可以看出这是一个简单的Student表,有字段student_id,name,subject_id,age和phone。

    候选键(Candidate Key)

    候选键被定义为可以唯一地标识表中的每个记录的最小字段集。它是一个属性或一组属性,可以充当表的主键,以唯一地标识该表中的每个记录。

    在上面的Student表中,student_id和phone都是学生表的候选键。下面是候选键的一些特征:

    ● 候选键永远不能为NULL或为空;它的价值应该是独一无二的。

    ● 表中除主键之外的其余属性都可被视为候选键,一个表可以有多个候选键。

    ● 候选键可以是多个列(属性)的组合。

    超级键(Super Key)

    超级键被定义为表中的一组属性,可以唯一地标识表中的每个记录。超级密钥是候选键的超集。

    在上面定义的表中,超级键可以是:

    ● student_id:因为每行student_id数据都是唯一的,因此它可以用于唯一地标识每一行。

    ● (student_id, name):现在两个学生的姓名可以相同,但他们的学生ID不能相同,因此这个组合也可以是一个键。

    ● phone:因为每个学生的电话号码都是唯一的,因此,phone也可以是一个键。

    所以它们都可以是超级键。

    主键(Primary Key)

    主键是最适合成为任何表的标识键的候选键,它可以唯一标识表中每条记录。

    对于Student表,我们可以将student_id列作为主键。

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    复合键(Composite key)

    复合键是由两个或多个唯一标识表中任何记录的属性组成的键。当表的任何单个属性都不能唯一地标识行时,我们就需要使用复合键。

    注:共同形成复合键的属性不是独立或单独的键。

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    在上面的是一个Score表,用于存储学生在特定科目中得到的分数。

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    在这个表中student_id,subject_id将形成主键,因此它是一个复合键。

    备用键(Alternative key)

    在所有候选键中,只会有一个被选为主键,其余键称为备用键或辅助键。

    外键(Foreign Key)

    外键是表中的属性值,充当另一个表的主键。因此,外键可用于将两个表链接在一起。

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    注:需要非常小心地在外键列中输入数据,因为输入错误的数据可能使两个表之间的关系无效。

    以上就是本篇文章的全部内容,希望能对大家的学习有所帮助。

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