大数据建模平台 数据仓库数据建模的几种思路？
数据仓库数据建模的几种思路？
说到建模，我们不得不说有两个好人，一个是数据仓库之父inmon，他提倡ER模型，另一个是Kimball，他提倡维度模型。事实上，这两种建模方法各有优势。ER模型是一种实体关系模型，对建模者要求高，实现周期长。施工完成后，数据之间的关系清晰，没有冗余。它在保证数据的一致性和准确性方面有着天然的优势，但不能应对后期的业务变化。维度模型将业务数据分为维度表和事实表。维度表主要用于存储一些不随业务发展而变化的公共数据，如员工信息、合同信息等事实表。用于存储维度表的一些键值和度量值，如员工ID、交易金额等。维度建模不需要建模者了解全局数据，只需要了解相关数据，在面对业务变化时具有天然的优势。另外，还有Inman在ER模型上改进的datavault模型，但是datavault不能简单地称为一个模型，它是一个整体的解决方案。
统计建模和机器学习建模，有什么区别？
统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据的大小有一定的要求。
统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。
机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。
就是这样！欢迎关注[数据科学孙斌]，分享数据科学相关知识
什么是数据建模?数据建模有什么优点和缺点？
最流行的如下
1。最基本的Excel：操作简单，易学，数据量小，使用方便
2。SPSS：内置了很多现成的分析工具，不能直接编码应用数据分析模式，可以大大提高数据量，结论报告也很专业；缺点，不太好定制分析模式SAS和R语言：需要一定的代码库，网上有开源的代码包，你可以用，入门门槛比较高
最后，根据你需要处理的数据量和分析方法，选择自己的软件进行分析
希望对你有所帮助
我不知道你想比较两组数据是什么，但这种方法在许多国家是常用的元统计分析方法，如聚类分析、贝叶斯分类等。建议阅读有关多元统计分析的书籍。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
