Небольшие партнеры, сталкивавшиеся с анализом больших данных, более или менее слышали название моделирования данных, и первый раз, когда они слышат о моделировании данных, может испугаться. Есть ли ощущение высоких технологий? В нынешнюю эпоху больших данных темпы роста данных другие.Столкнувшись с большим объемом данных, который продолжает расти одновременно, как должны реагировать предприятия? Как быстро и точно получить нужную информацию из массива данных? Моделирование данных может быть хорошим выбором. В следующей небольшой серии мы ответим на поставленные выше вопросы с трех сторон: что такое моделирование данных, зачем нам нужно моделирование и общие инструменты для моделирования.
1. Что такое моделирование данных?
Моделирование данных относится к абстрактной организации различных данных в реальном мире и определяет юрисдикцию базы данных. Организация данных до момента их преобразования в настоящую базу данных. После того, как абстрактная концептуальная модель после системного анализа преобразуется в физическую модель, начинается процесс установления связи между сущностями базы данных и сущностями в таких инструментах, как visio или erwin (сущностями обычно являются таблицы).
Эти понятия звучат запутанно? Фактически моделирование данных основано на понимании бизнеса, интеграции и сопоставлении различных данных и, в конечном итоге, повышении доступности и удобочитаемости этих данных, что позволяет пользователям быстро получать ценную информацию, которая им небезразлична, своевременно реагировать и предоставлять предприятиям принести пользу.
2. Почему модель?
Моделирование данных — это набор методологий, которые в основном определяют интеграцию и хранение данных, уделяя особое внимание рациональному хранению данных с различных точек зрения. Интеграция моделей данных дает множество преимуществ, таких как повышение производительности запросов и качества данных, повышение эффективности работы пользователей и повышение удобства работы пользователей. Таким образом, аналитика больших данных требует использования моделей данных для лучшей организации и хранения данных для достижения баланса производительности, стоимости, эффективности и качества.
3. Часто используемые инструменты моделирования - Smartbi
1. Алгоритм Smartbi богат и масштабируем.
\
Программное обеспечение Smartbi поддерживает множество эффективных и практичных алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, предсказание, ассоциацию и пять проверенных алгоритмов машинного обучения. Включает множество обучающих моделей: логистическая регрессия, деревья решений, простой байесовский метод, метод опорных векторов, линейная регрессия и многое другое.
В дополнение к основному алгоритму и функциям моделирования программное обеспечение Smartbi также предоставляет основные функции предварительной обработки данных, включая разделение полей, фильтрацию и сопоставление строк, выбор столбца, случайную выборку, фильтрацию нулевых значений, объединение столбцов, объединение строк, СОЕДИНЕНИЕ, выбор строки, удаление. повторяющиеся значения, сортировка, добавление серийных номеров, добавление вычисляемых полей и т. д.
2. Программное обеспечение Smartbi полностью функционально и легко интегрируется в корпоративные приложения бизнес-аналитики.
(1) Подходит для крупных предприятий.
Распределенные облачные вычисления, линейное расширение, гарантированная производительность, бесшовная интеграция с платформой BI, публикация моделей интеллектуального анализа данных одним щелчком мыши, улучшенная скорость повторного использования знаний в библиотеке моделей, сокращение повторных инвестиций, поддержка запросов между базами данных, унифицированный контроль доступа к данным права, автоматизация обучения.
(2) Подходит для обычных пользователей.
Интуитивно понятное моделирование потоков, минималистичный интерфейс конфигурации узлов, поддержка визуального исследования, простота понимания качества данных и параллелизма данных, онлайн-справка для узлов процессов и автоматическая настройка гиперпараметров модели.
(3) Профессиональная способность алгоритма.
Он имеет встроенные 5 зрелых алгоритмов машинного обучения, поддерживает анализ и обработку текста, использует Python для расширения алгоритмов майнинга и использует SQL для расширения возможностей обработки данных.
Теперь все знают, что такое моделирование данных, не так ли оно непостижимо? Моделирование данных имеет много преимуществ для бизнеса. Резюме можно изучить на практике. Моделирование данных не так сложно. Ключевым моментом является использование правильных инструментов. Каждый должен попробовать больше инструментов, чтобы быстрее найти правильный инструмент моделирования!