大数据模型建模构建思路

最新推荐文章于 2025-05-11 20:01:11 发布
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‌大数据模型建模的构建思路主要包括以下几个步骤‌：‌

  1. ‌选择合适的基座模型‌：在大模型应用中，选择一款合适的基座模型非常关键。基座模型应既能达到优秀的效果，又能降低部署的成本。例如，ChatGLM3-6B是一个优秀的开源基座模型，它在不同数据集上测评中表现优异，并且支持多轮对话、工具调用等复杂场景。

  2. ‌数据清洗和集成‌：在构建大数据模型之前，需要对数据进行清洗和集成。数据清洗旨在去除数据中的噪声和不一致性，确保数据的准确性。数据集成则是将来自不同来源的数据整合成一个统一的数据集。

  3. ‌特征提取‌：特征提取是大数据建模的关键步骤。特征是模型的输入，其数量、维度和组织形式对分析结果有重要影响。特征提取需要从海量、多维的数据资源中提取能够描述分析对象的信息，通

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OLTP和OLAP的区别；
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前一阵子，某网络公司发起了一个什么建模大赛，有个学员问我，数据建模怎么搞？ 为了满足他的好学精神，我决定写这一篇文章，来描述一下数据分析必须要掌握的技能：数据建模。 本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤，以及每一步需要做的工作。 01 第一步：选择模型或自定义模式 这是建模的第一步，我们需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。 比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型（比如回归模型，...
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1.根据业务需求构建总线矩阵 构建总线矩阵的目的：总线矩阵也是BI核心之一，基本上只要详细了解企业业务战略线就能得出总线矩阵，它对应着企业每一个业务单元，提取业务单元中的一致性维度和事实量值组 组合成企业总线矩阵也就是多维分析模型；总线矩阵也是BI项目实施交付的必要成果之一，它与数据仓库的概念模型非常吻合。 ...
全方位解读星型模型,雪花模型及星座模型
我的祖传代码
09-14 8705
​1背景 在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型，雪花型模型及星座模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型，雪花型模型还是星座模型进行组织。 2星型模型 星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表，事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，当所有维表都直接连接到“事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。星形模型是最简单，也是最常用的模型。由于星形模型只有一...
《机器学习》数据建模两种思路
kaige8312的博客
07-03 1623
对数据搭建模型时,有两种截然不同的思路: 1. 传统的统计模型    就是假设某个公式成立(网上搜的公式, 比如某某科学家的公式) 2.算法模型 即 机器学习    数据的产生是复杂且未知的, 通过模仿数据产生的过程, 输入大量数据,  训练出一个公式.  3.深度学习 特殊的机器学习    数据信息特征很难提取, 没有办法通过线性关系和统计概率关系直接描述. 比如一张照片,判断照片的...
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