-
多维数据模型与大数据应用
2020-12-15 16:49:53在传统的应用场景下,企业都是利用关系型数据库来存储和管理业务数据,并建立相应的应用系统来支持日常的业务运作。但是随着信息社会的发展,如何从大数据中提取出对企业决策分析有用的信息,这成为企业决策管理人员...在传统的应用场景下,企业都是利用关系型数据库来存储和管理业务数据,并建立相应的应用系统来支持日常的业务运作。但是随着信息社会的发展,如何从大数据中提取出对企业决策分析有用的信息,这成为企业决策管理人员所面临的重要难题。应用于决策支持的数据属于统计、概括性数据,而非细节性的数据。传统的OLTP系统中,存储的都是细节性的数据,已经无法应用于大数据场景下的决策支持。于是,OLAP(联机分析处理)应运而成,OLAP基于多维数据库和多维分析,存储的主要是信息数据,以基于大数据实现支持管理分析为主要目的。
OLAP是直接仿照用户的多角度思考模式,预先为用户组建多维的数据模型(维指的是用户的分析角度)。多维数据模型围绕中心主题组织,该主题用事实表表示,事实是以数值进行度量。数据立方体允许以多维数据建模和观察,它由维和事实定义。多维数据模型可以是星型模式、雪花模式、或事实星座模式的形式存在。传统关系数据库模型中提取信息时,需对大量二维表格进行分析,但在多维数据模型中,数据立方体可以较为方便我们对多维数据进行理解。此时数据分析的对象就是相应逻辑概念上的数据立方体。多维数据模型最大的优点是基于分析优化的数据组织和存储模式,缺点是与关系模型相比其灵活性不够,一旦模型构建就很难进行更改。
基于多维数据模型的OLAP,是数据仓库的核心。而数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的分析型的数据库,用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息。随着大数据时代的到来,OLAP的多维数据模型比传统意义关系数据模型更具优势。实际上数据仓库(DW)、联机分析处理(OLTP)和数据挖掘(DM)是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库用于数据的存储和组织,OLTP集中于数据的分析,数据挖掘则致力于知识的自动发现。由于这三种技术内在的联系性和互补性,将他们结合起来就成为了一种新的决策支持系统架构,成为BI的三个支柱。这一架构以数据库中的大量数据为基础:
1.在底层的数据库中保存了大量事务级的细节数据。
2.数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成、转换、综合和重新组织, 为决策支持系统提供数据存储和组织的基础。
联机分析处理从数据仓库中的集成数据出发,构建面向分析的多维数据模 型,再使用多维分析方法从多个不同的视角对多维数据进行分析和比较。 -
a人工智能b大数据c云计算_你清楚5G物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关联吗?...
2021-01-06 01:01:29同属于高新技术发展领域的物联网、大数据、云计算、人工智能之间有着割舍不开的联系,成其一都离不开其他技术的支撑辅佐,特别是落地应用的时候,在不同的场景中,这个几个技术之间不同的方式配合,成就了现如今的...同属于高新技术发展领域的物联网、大数据、云计算、人工智能之间有着割舍不开的联系,成其一都离不开其他技术的支撑辅佐,特别是落地应用的时候,在不同的场景中,这个几个技术之间不同的方式配合,成就了现如今的高新技术形态。
用比较通俗易懂的方式来阐述他们之间的关系,大数据就是我们人体的大脑,承载着一切的指令,经过类似人体脉络及各神经的物联网再次将指令返回到大脑,大脑再次用云计算的模式处理以往的记忆,分析和总结出最后的智慧形态,便是我们看到的人工智能。
总结来看,大数据是基础,物联网是架构,云计算是中心,人工智能是产出,共存共生,彼此依附。如:学到牛科技的各项技术案例中(指纹水纹监测、人脸识别、安防视频监测系统等),都不是单一的技术呈现,每一项实例研发都需要物联网、大数据等相关技术的相互支撑与应用,才能落地完成。
大数据是指无法在一定时间内使用常规工具进行抓取、管理和处理的数据集合,其特征有“三个V”,主要体现在体量(Volume)大,数据类型多样(Variety)和速度(Velocity)要求高等方面。
云计算的存储和计算能力以及分布式结构,都为大数据的商业模式提供了实现的可能。云计算提供了这些价格低廉的基础设施,使用户能够按照需求获得相应的服务,云计算的分配机制满足了大数据系统中海量、多种类型数据的存储和计算要求,使大数据的实现成为可能。
人工智能又名机器智能,是指由人制造的机器所具有的智能。人工智能的核心任务,在于建构与人脑类似甚至超越个人的思维与操作能力。目前,大量的机器工具应用了人工智能,最主要的应用方向是搜索、数学优化和逻辑推演。
云计算更多的是偏向于底层服务,包括服务的提供,网络的架设,数据的承载等。大数据则更多地在于海量数据的分析整理与汇总,它存在于云计算之上,却为人工智能和其他产业提供着信息支持。人工智能的实现依赖于云计算的基础还有大数据的信息支持,并不能够独立生存。
未来,物联网、大数据、云计算、人工智能等技术将越来越结合、落地应用到各产业升级、场景智能化当中来。
咨询方式:周老师 13308070020
QQ: 3153694665
地址:成都高新西区西芯大道4号
-
-
企业大数据风控实践
2019-02-28 09:33:25互联网风控都是基于大数据,属于数据应用层。企业中风控的核心价值在于识别、拦截作弊和降低作弊几率,尤其是和钱直接相关的欺诈行为;具体要做哪些和优先级还是要结合实际业务场景及问题。 背景 公司某业务部门...接触风控时间很短(大概2个月),目前见解可能仍较浅,结合实际经验简单总结(依旧只讲方法不展开具体方案),不对或者不专业的地方欢迎指正。
互联网风控都是基于大数据,属于数据应用层。企业中风控的核心价值在于识别、拦截作弊和降低作弊几率,尤其是和钱直接相关的欺诈行为;具体要做哪些和优先级还是要结合实际业务场景及问题。
背景
公司某业务部门已经发展了很多年,但数据能力整体较差,也没有风控;直到去年由于业务人员发现较多疑似刷单、刷补贴的问题,才开始建立风控。但最初也只是通过对业务的了解,建立一些实时规则进行拦截。
这么做的主要问题有:没有产品体系、业务主动而风控被动(人工发现问题后才分析解决)、公司损失无法降到最低。
How to do ?
一、输出能力
二、产品体系
ps:上图是介入风控项目后做的梳理和一个季度的规划。打码部分是涉及业务的词汇,不方便展示,可以粗暴理解为提供服务方和被服务用户,两者皆有作弊空间。
三、建设逻辑
上面背景中说到,此前已通过业务人员发现的疑似作弊问题,建立了实时规则和名单库,以及这种做法存在的问题。所以,需解决的重点是如何提前发现风险并预警,再分析和判定作弊的人、团伙及作弊策略,最后进行更精准的处理;在此基础上,建立管理平台,方便业务人员自主查询风控详情,提升风控人效;并且建立详细的效果评估体系,输出风控价值。
四、模块介绍(横拆)(一)异常监控并预警
通过建立数据模型,筛出“嫌疑犯”。第一期做了“服务者”收入异常模型和预警、“服务者”异常行为模型和预警、“被服务用户”异常行为模型和预警;而模型的建立需要依赖底层数据的建设,分别是“服务者”收入明细数据、“服务者”画像数据、“被服务用户”画像数据。
流程 / 环节如下:
1. 收入异常模型和预警
2. 异常行为模型和预警
(二)分析和判定
筛出“嫌疑犯”后,当然不能直接判死刑,要有具体证据;而能找到多少证据就需要分析者对业务有深入的理解。
(三)规则及规则管理
1. 平台目标:提升风控人效。
2. 平台功能:规则配置,规则命中详情查询(根据各维度用户信息)、指标监控、规则字典。
(四)效果评估
两个维度及指标:
1. 补贴/垫款/奖励拦截价值(金额):各项支出拦截金额。
2. 订单拦截价值(量级):命中 / 拦截订单量、用户量; 命中 / 拦截率;规则召回率。
五、项目介绍(纵拆)
此时,我相信大家都能理解以上是讲了整体背景、产品结构和按结构拆分每个模块做了哪些事;反应快一点的人可能已经想到了怎么定合理的节奏,即先做什么后做什么。这里就要按项目进行拆分,比如我把他们分成3个大项目和2个小项目:
-
大数据开发之机器学习总结(Mllib示例)(五)
2020-10-31 22:53:59分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类 分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景...大数据开发之机器学习总结(Mllib示例)(五)
背景
- 作为spark框架中支持机器学习的模块,其算法库核心内容如下
- 可以看到,主要就是分类,回归,决策树等算法
1. 分类算法
- 分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类
- 分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、客户获取、个性偏好等
- MLlib 目前支持分类算法有:
逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯和决策树
导入训练数据集,然后在训练集上执行训练算法,最后在所得模型上进行预测并计算训练误差
import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint // 加载和解析数据文件 val data = sc.textFile("mllib/data/sample_svm_data.txt") val parsedData = data.map { line => val parts = line.split(' ') LabeledPoint(parts(0).toDouble, parts.tail.map(x => x.toDouble).toArray) } // 设置迭代次数并进行进行训练 val numIterations = 20 val model = SVMWithSGD.train(parsedData, numIterations) // 统计分类错误的样本比例 val labelAndPreds = parsedData.map { point => val prediction = model.predict(point.features) (point.label, prediction) } val trainErr = labelAndPreds.filter(r => r._1 != r._2).count.toDouble / parsedData.count println("Training Error = " + trainErr)
2. 回归算法
- 回归算法属于监督式学习,每个个体都有一个与之相关联的实数标签,并且我们希望在给出用于表示这些实体的数值特征后,所预测出的标签值可以尽可能接近实际值。
- MLlib 目前支持回归算法有:
线性回归、岭回归、Lasso和决策树。
导入训练数据集,将其解析为带标签点的RDD,使用 LinearRegressionWithSGD 算法建立一个简单的线性模型来预测标签的值,最后计算均方差来评估预测值与实际值的吻合度
import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGD import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint // 加载和解析数据文件 val data = sc.textFile("mllib/data/ridge-data/lpsa.data") val parsedData = data.map { line => val parts = line.split(',') LabeledPoint(parts(0).toDouble, parts(1).split(' ').map(x => x.toDouble).toArray) } //设置迭代次数并进行训练 val numIterations = 20 val model = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations) // 统计回归错误的样本比例 val valuesAndPreds = parsedData.map { point => val prediction = model.predict(point.features) (point.label, prediction) } val MSE = valuesAndPreds.map{ case(v, p) => math.pow((v - p), 2)}.reduce(_ + _)/valuesAndPreds.count println("training Mean Squared Error = " + MSE)
3. 聚类算法
- 聚类算法属于非监督式学习,通常被用于探索性的分析,是根据“物以类聚”的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程
- 它的目的是使得属于同一簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似,常见的典型应用场景有客户细分、客户研究、市场细分、价值评估。
- MLlib 目前支持广泛使用的KMmeans聚类算法
导入训练数据集,使用 KMeans 对象来将数据聚类到两个类簇当中,所需的类簇个数会被传递到算法中,然后计算集内均方差总和 (WSSSE),可以通过增加类簇的个数 k 来减小误差。 实际上,最优的类簇数通常是 1,因为这一点通常是WSSSE图中的 “低谷点”
import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans // 加载和解析数据文件 val data = sc.textFile("kmeans_data.txt") val parsedData = data.map( _.split(' ').map(_.toDouble)) // 设置迭代次数、类簇的个数 val numIterations = 20 val numClusters = 2 // 进行训练 val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations) // 统计聚类错误的样本比例 val WSSSE = clusters.computeCost(parsedData) println("Within Set Sum of Squared Errors = " + WSSSE)
4. 协同过滤
- 协同过滤常被应用于推荐系统,这些技术旨在补充用户-商品关联矩阵中所缺失的部分。
- MLlib当前支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐语义因子进行表达,并且这些因子也用于预测缺失的元素。
导入训练数据集,数据每一行由一个用户、一个商品和相应的评分组成。假设评分是显性的,使用默认的ALS.train()方法,通过计算预测出的评分的均方差来评估这个推荐模型
import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating // 加载和解析数据文件 val data = sc.textFile("mllib/data/als/test.data") val ratings = data.map(_.split(',') match { case Array(user, item, rate) => Rating(user.toInt, item.toInt, rate.toDouble) }) // 设置迭代次数 val numIterations = 20 val model = ALS.train(ratings, 1, 20, 0.01) // 对推荐模型进行评分 val usersProducts = ratings.map{ case Rating(user, product, rate) => (user, product) } val predictions = model.predict(usersProducts).map{ case Rating(user, product, rate) => ((user, product), rate) } val ratesAndPreds = ratings.map{ case Rating(user, product, rate) => ((user, product), rate) }.join(predictions) val MSE = ratesAndPreds.map{ case ((user, product), (r1, r2)) => math.pow((r1- r2), 2) }.reduce(_ + _)/ratesAndPreds.count println("Mean Squared Error = " + MSE)
5. 总结
- mllib可以支持的机器学习算法并不是无穷,需要根据业务场景选择使用或者组合使用
- mllib中算法,主要有几大类,分类,回归,聚类,协同过滤
- 使用现有mllib可以应对大部分业务场景中的如分类,推荐等问题
- 注意spark本身使用scala开发,并且可以无缝对接java生态,如果真有无法解决的算法库问题,可以去java生态圈寻找答案。
- 注意spark本身也加入对python支持,这样使用python可以调用spark,但需要注意,对python的支持一般落后于scala和java 接口的开发进度。
- 如果真的遇到算法实现难题,可以尝试转去python生态,但对接hadoop生态时,需要注意工程接入细节。这也是为什么spark 的mllib比较受欢迎的原因。
- 作为spark框架中支持机器学习的模块,其算法库核心内容如下
-
python能做什么程序-学了 Python,能用来做什么?实际应用场景有哪些??
2020-10-29 14:28:20Python具有广泛的应用程序,可以总结下图。适用于工作:Python开发,Python搜寻器,大数据;在生活中,爬行动物为生活增添了很多乐趣,并为我们的日常生活提供了便利。Python开发自动化测试,自动化操作和维护,WEB... -
学python可以做什么产品-学了 Python,能用来做什么?实际应用场景有哪些??...
2020-11-01 17:22:37Python具有广泛的应用程序,可以总结下图。适用于工作:Python开发,Python搜寻器,大数据;在生活中,爬行动物为生活增添了很多乐趣,并为我们的日常生活提供了便利。Python开发自动化测试,自动化操作和维护,WEB... -
-
-
-
-
-
数据治理中的数据血缘关系是什么?用来解决什么问题
2020-04-21 11:10:05数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。 数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理... -
-
-
数据治理展示血缘关系的工具_数据治理中的数据血缘关系是什么?用来解决什么问题...
2021-01-06 16:41:21前言:数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合... -
-
-
-
呆逼萌新的小程序。。。。。
-
MySQL 高可用(DRBD + heartbeat)
-
基于Flink+Hudi构建企业亿级云上实时数据湖教程(PC、移动、小
-
2021-03-03
-
项目1.exe。。。。。
-
线程状态
-
MySQL 触发器
-
PD协议 协议层
-
2014年重庆理工大学《电子商务(双语)》两套期末考试试卷.pdf
-
【毕业答辩】论文答辩过不了?做好这几点,再也不用担心自己被“仍论文”
-
Amoeba 实现 MySQL 高可用、负载均衡和读写分离
-
【爱码农】C#制作MDI文本编辑器
-
MySQL 高可用工具 DRBD 实战部署详解
-
JAVA01
-
海泰新光首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书.pdf
-
maven.zip管理工具
-
linux系统下文件夹没有权限
-
CISA培训与认证精讲全套视频.txt
-
maven更新慢等问题换镜像
-
Java IF的多选择和嵌套结构 -04天 学习笔记