[DataAnalysis]数据分析知识图谱和建模思路图谱

最新推荐文章于 2025-10-17 20:07:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 20:07:15 发布 · 3.3w 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客主要涵盖两方面内容，一是数据分析知识图谱，二是建模思路，聚焦信息技术领域的数据分析相关知识。

一、数据分析知识图谱

二、建模思路

AI人工智能领域知识图谱在能源行业的应用潜力
AI天才研究院
04-12 1002
本文旨在系统性地探讨人工智能知识图谱技术在能源行业的应用价值和技术实现路径。研究范围涵盖电力、石油、天然气、新能源等多个能源细分领域，重点分析知识图谱在能源生产、传输、分配和消费全链条中的创新应用。本文首先介绍知识图谱的基本概念和技术原理，然后深入分析其在能源行业的具体应用场景。接着提供技术实现方案和实际案例，最后探讨未来发展趋势和挑战。全文采用理论结合实践的方式，既有技术深度，又有行业视角。知识图谱(Knowledge Graph): 一种结构化的语义网络，用于表示实体、概念及其相互关系。
知识图谱de构建与应用（二）：知识的表示和建模
u013250861的博客
07-16 878
机器只有掌握大量的知识，特别是常识知识，才能实现真正类人的智能。知识表示将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。知识表示技术的变化大致可以分为三个阶段1）基于符号逻辑进行知识表示和推理，逻辑表示与人类的自然语言比较接近，是最早使用的一种知识表示方法；2）随着语义网概念的提出，万维网内容的知识表示技术逐渐兴起，当前在工业界大规模应用的多为基于资源描述框架三元组的表示方法；3）随着自然语言处理领域词向量（WordEmbedding）[1]等向量表示[2][1]。[1]等向量表示[2][1]。...
这8张“数据分析”高清知识图谱，真的秒杀一切！
数据分析与统计学之美
06-08 5867
1、数据分析概述 2、数据分析方法论 3、数据准备 4、数据处理 5、数据分析 6、数据展现 7、专业化图表 8、数据分析报告
0-数据分析师知识图谱.emmx
05-02
适合咱们新伙伴学习的数据分析的知识谱图，目前完成了15张的知识谱写，虽然不是很详细 但是可以将就这用，不详细的地方欢迎大咖们帮我在评论区补充一下。
知识图谱终极指南！从数据到决策，如何用知识驱动分析，看这篇就够！
最新发布
m0_59235945的博客
10-17 1308
在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业优化决策、洞悉市场的核心基石。然而，海量、异构的数据孤岛使得“看懂”并“用好”数据成为巨大挑战。知识图谱（Knowledge Graph, KG）技术通过将信息表达为实体与关系的结构化网络，为破解这一难题提供了强大武器。结合智能数据分析工具，知识图谱不仅能揭示数据间深层次的关联，更能构建起从数据到洞察，再到行动的知识驱动决策闭环。
基于知识图谱的国内大数据研究 可视化分析
04-24
大数据被应用到更多领域，已经成为社会发展的重要推动力。通过对CNKI和CSSCI数 据库中大数据领域文献的计量研究，对文献分布特征、研究领域、机构与著者等外部特征进行统计描 述；利用CiteSpace和VosViewer对高被引文献之间的共现关系进行聚类辨识经管领域大数据研究的知 识基础，对高频关键词的共现关系进行历时分析识别经管领域大数据研究热点及其演化过程。研究发 现，国内大数据领域文献数量多，但国际影响力不强；大数据研究的脉络沿着2012～2014年爆发期形 成的知识基础稳步发展；国内经管领域的大数据研究知识基础由管理学、计算机科学、图书情报学、 传播学和教育学领域构成；研究热点受到大数据技术发展的影响，也明显受到国家政策影响。
3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇)
weixin_50804299的博客
03-26 9509
数据获取和处理是数据分析和机器学习项目的关键步骤。在这个阶段，首先确定数据的来源，然后采用适当的方法来收集和整理数据，以便于后续的分析和建模工作。
多维度数据分析——知识图谱
03-17 1500
知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。而公安知识图谱，是将公安系统中各类数据进行汇总融合，提取成为人、事、地、物、组织等实体对象，也可以根据其中的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等，建立相互的关系，最终形成一张由
知识图谱的技术流程
weixin_43961909的博客
06-18 287
以关系抽取为例，典型的关系抽取方法可以分为基于特征模板的方法、基于核函数的监督学习方法、基于远程监督的方法和基于深度学习的监督或远程监督方法，如简单CNN、MP—CNN、MWK—CNN、PCNN、PCNN+ Att 和MIMLCNN 等。事件是一种复合的实体。一般流程为：首先确定知识表示模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识，接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法，如语义搜索、问答交互、图谱可视化分析等。
知识图谱入门：知识图谱的技术流程
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
05-21 2165
知识图谱的技术流程 知识图谱用于表达更加规范的高质量数据。 一方面，知识图谱采用更加规范而标准的概念模型、本体术语和语法格式来建模和描述数据； 另一方面，知识图谱通过语义链接增强数据之间的关联。这种表达规范、关联性强的数据在改进搜索、问答体验、辅助决策分析和支持推理等多个方面都能发挥重要的作用。 知识图谱方法论涉及知识表示、知识获取、知识处理和知识利用多个方面。一般流程为： 首先确定知识表示模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识 接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的
爬取问答数据并生成知识图谱：深度学习与自然语言处理的结合
2201_76125261的博客
02-25 637
知识图谱是一种通过节点（实体）和边（关系）来表示知识的图形结构。在这个图谱中，每一个问题、标签或答案都可以视为一个节点，而它们之间的关系则是边。本文详细介绍了如何爬取问答数据、清洗数据、生成知识图谱，并探讨了如何使用深度学习进行情感分析。通过Stack Exchange的问答数据作为例子，我们展示了如何从原始数据中提取有价值的信息，并构建知识图谱。希望这篇文章能帮助你理解如何利用自然语言处理技术和深度学习方法构建智能问答系统，并为相关领域的研究提供启发。
数据分析高清知识图谱（统计学、python、SQL等）
数据分析与统计学之美
03-10 2312
说明：   由于网盘容易失效，需要源文件的，可以私聊我。一共有七张，但是都超过了大小，因此发布不了。
20张高清数据分析全知识地图，拿去吧你
AI大模型的博客
12-17 5256
最近团队小伙伴为大家整理了20张数据分析的知识地图，话不多说直接上图，觉得有用别忘了转发点赞收藏!（还打包成了电子版，文末领） 1、数据分析步骤地图 2、数据分析基础知识地图 3、数据分析技术知识地图 4、数据分析业务流程 5、数据分析师能力体系 6、数据分析思路体系 7、电商数据分析核心主题 8、数据科学技能书知识地图 9、数据挖掘体系 10、python学习路径 11、线下店铺数据分析 12、小程序数据分析 13、用户分析 14、用户画像法 15、Excel常用公式 16、
数据挖掘知识图谱(大数据分析师)
kbx8916的博客
10-15 2713
大数据、数据科学概述（数据分析工具、数据分析师知识图谱、数据处理流程）
YGQ_qq_1435471912
06-18 711
数据处理的一般流程：明确目标 、确定方案、数据整理、建模分析、结果验证、总结展现。 “数据分析”能力从实践角度来讲需要工程师给出分析建模的策略，解决业务中遇到问题的能力，并对此制定有效的建模策略；完成此项策略需要工程师至少具备以下三类知识储备：统计分析、数据挖掘、深度学习。 “数据工程”能力，就是灵活运用数据处理组件及相关技术，实现数据分析中拟定决策的能力。包含了**“数据搜集”、“数据传输”、“...
入行数据分析要学啥？分享一份高清数据分析知识图谱
小小博客爱分享
08-25 472
今天给大家分享数据分析的8张高清知识图谱，详细介绍了一个数据分析师人所应该具备的素质，相信这也是很多转行的小白所需要的。如果您是一个想转行的小白，请先仔细阅读全文。 数据分析概述 该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？同时也讲述了数据分析的一些常用指标和术语，有哪些数据分析的类型，数据分析有什么作用，以及我们做数据分析有哪些主要流程。 数据分析方法论 该图是数据分析方法论的部分。主要讲述我们确定分析思路常用的数据分析方法论，像进行用户研究分析.
最生动的数据分析师技能图谱
moving
09-30 5090
转自：http://wwwbuild.net/sjfxjx/404811.html?from=index 数据分析师一个需要“门门通”的职业。以下是知乎大神“陈丹奕”对数据分析师的能力体系的一个梳理，希望对大数据的同学们能有帮助。数据分析师的能力体系1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。 - 对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法
企业图谱解决方案：知识图谱、元数据图谱与分析图谱的区别与应用
m0_59163425的博客
07-21 1234
随着企业数据量的爆炸式增长，超过80%的企业数据仍然是非结构化的，传统关系型数据库在处理复杂互联数据方面显得力不从心。本文深入探讨了企业中三种主要的图谱类型：知识图谱、元数据图谱和分析图谱，详细分析了它们的特点、应用场景和最佳实践，并澄清了关于图谱解决方案的常见误解。
知识图谱、能力图谱搭建
06-18
### 构建和实现知识图谱与能力图谱的方法 构建知识图谱和能力图谱涉及多个技术环节，包括数据收集、实体识别、关系抽取、图谱构建以及推理优化等。以下是具体的实现方法： #### 数据收集与预处理 知识图谱的构建始于高质量的数据源。数据可以来自结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如HTML文档）或非结构化数据（如文本文件）。需要对这些数据进行清洗和标准化处理[^1]。 ```python import pandas as pd # 示例：从CSV文件中读取结构化数据并清洗 data = pd.read_csv("structured_data.csv") data = data.dropna() # 删除缺失值 ``` #### 实体识别与关系抽取 通过自然语言处理（NLP）技术，可以从非结构化文本中提取实体及其之间的关系。常用的工具包括spaCy、Stanford NLP等[^3]。 ```python import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") text = "C++ is a programming language developed by Bjarne Stroustrup." doc = nlp(text) # 提取实体 entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents] print(entities) ``` #### 图谱构建 使用图数据库（如Neo4j）来存储和管理知识图谱中的节点和边。节点代表实体，边代表实体间的关系[^5]。 ```cypher // 示例：在Neo4j中创建节点和关系 CREATE (a:Language {name: 'C++', developer: 'Bjarne Stroustrup'}) CREATE (b:Application {name: 'Compiler Development'}) CREATE (a)-[:USED_FOR]->(b) ``` #### 知识图谱推理 通过推理技术扩展图谱的知识边界，例如补全缺失关系、检测错误描述等。常见的推理方法包括基于规则的推理和基于机器学习的推理[^2]。 ```python from pykeen.models import TransE # 使用TransE模型进行链接预测 model = TransE(triples_factory=triples_factory) model.train() predictions = model.predict(heads=["C++"], relations=["USED_FOR"]) print(predictions) ``` #### 能力图谱的构建 能力图谱是知识图谱的一个特定应用，用于描述个人或组织的能力体系。其构建过程类似于知识图谱，但更注重能力和技能的建模。可以通过以下步骤实现： 1. 定义能力本体，明确能力的分类和层级。 2. 收集能力相关数据，例如员工技能档案、培训记录等。 3. 建立能力与任务、角色之间的映射关系。 ```python # 示例：定义能力节点及其关系 capacities = ["Programming", "Data Analysis", "Machine Learning"] roles = ["Software Engineer", "Data Scientist"] for capacity in capacities: for role in roles: if capacity == "Programming" and role == "Software Engineer": print(f"{role} requires {capacity}") ``` ### 技术实现中的关键点 - **数据融合**：将来自不同来源的数据整合到统一的知识表示框架中[^1]。 - **质量控制**：通过推理和验证机制确保图谱数据的准确性和一致性。 - **可视化**：提供用户友好的界面以展示复杂的图谱结构[^4]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值