- 博客(386)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 基于AI大模型构建自然语言查询系统
通过AI大模型构建一个智能查询系统，用户无需掌握SQL等技术语言，只需通过自然语言提问（如“上个月销售额是多少？”），系统即可自动将提问转换为SQL查询，并生成数据可视化图表或文字报告。以下是一个完整、可行且详细的技术方案，用于实现这一设想。应用场景示例：用户输入“上个月销售额是多少？”，系统返回一个柱状图展示销售额数据，并附上文字总结，如“上个月销售额为100,000元”。通过此方案，您将获得一个高效、智能的自然语言查询系统，用户只需提问即可获取数据洞察，无需SQL知识，大幅提升数据利用效率和用户体验。
2025-03-31 13:39:55
907
原创 基于AI大模型构建的数据故障诊断应用
通过以上方案，可以构建一个智能、高效的故障诊断应用，显著提升数据开发人员定位和解决问题的能力，同时为数据仓库的稳定性提供保障。
2025-03-31 11:40:02
785
原创 采购相关业务与模型设计
本文基于《数据仓库工具箱》第三版第5章《采购》，全面探讨了采购业务流程及数据仓库模型设计。文章介绍了采购的需求识别、供应商选择、合同管理等环节，并详细讲解了维度建模、缓慢变化维度（SCD）技术、事务模式和总线矩阵的应用。通过RetailCo案例，展示了如何设计采购数据仓库，支持供应商准时率分析和成本优化。内容以通俗语言呈现，适合业务人员和数据从业者参考。
2025-03-27 18:14:31
671
1
原创 库存相关业务与模型设计
本文首先阐述库存数据在连接客户业务与制造流程中的关键作用，随后介绍三种半可加事实表（周期快照、事务、累计快照）的设计与应用，并通过FreshMart超市和TechFab制造公司的案例展示其实践效果。FreshMart利用周期快照优化库存水平，TechFab通过事务模型追踪原材料流动。
2025-03-27 14:00:09
512
原创 零售行业数仓模型设计
在零售业务中，数据仓库通过维度模型设计将复杂的业务数据转化为支持分析的结构，帮助企业洞察客户行为、优化库存和提升销售额。本文结合《数据仓库工具箱》第三版第三章《零售业务》的内容，以一家全国连锁超市“乐购超市”为例，通俗易懂地讲解了维度模型设计的四个关键过程：选择业务过程、声明粒度、确认维度和确认事实。同时，深入探讨了维度表的设计细节，包括结构、缓慢变化维度（SCD）处理及层次设计原则。文章通过具体案例展示了如何为零售业务构建高效的数据仓库，支持销售分析、库存管理和促销评估等需求。
2025-03-27 13:06:31
927
原创 缓慢变化维度
在数据仓库中，维度表存储了业务实体的描述性信息，而缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）是指那些随时间缓慢变化的维度属性。本文详细介绍了SCD的概念、类型及其处理方法，包括Type 1（覆盖）、Type 2（添加新行）、Type 3（添加新列）以及混合方法。同时，探讨了维度层次关系的处理方式，如星型模式和雪花模式。通过具体案例（如零售业务中的客户和产品维度），阐述了如何在实际应用中选择合适的SCD类型和维度结构，以确保数据仓库的准确性和有效性。
2025-03-26 20:22:01
840
原创 事实表与维度表详解：概念、分类及案例
事实表和维度表是数据仓库的核心组件。事实表存储可量化的业务数据，主要分为事务型、周期快照型和累积快照型。维度表存储业务背景信息，帮助提供分析维度，包括时间、产品、客户等。本文详细介绍了事实表与维度表的概念、分类，并通过电商平台案例，展示如何构建数据仓库。合理的事实表和维度表设计，能提升查询效率，支持企业数据分析和决策。
2025-03-26 16:20:12
423
原创 维度建模概述
维度建模是数据仓库设计中的关键方法，它通过事实表和维度表的结合，优化查询性能并提升数据分析能力。本文详细介绍了维度建模的概念、优缺点，并通过零售行业的案例，展示如何使用星型模型构建数据仓库。维度建模有助于业务用户理解数据，提高决策效率。尽管存在数据冗余和ETL复杂性等挑战，但其带来的高效查询能力和灵活扩展性，使其成为数据仓库建设的首选方案。
2025-03-25 20:06:10
640
原创 《数据仓库工具箱》第1章-DW/BI 管理者的责任与考核方法
DW/BI 管理者的核心责任是确保数据的高质量、可访问性和一致性，同时满足业务需求。他们需要理解业务用户的工作目标，并通过数据分析帮助优化决策。通过具体案例，如优化零售商品陈列、提升信贷审批准确性、简化生产监控等，体现 DW/BI 在企业中的价值。衡量其绩效的标准包括数据质量、系统稳定性、用户满意度和数据应用效果。通过这些量化指标，可以确保 DW/BI 系统有效支持企业发展，真正实现数据驱动决策的价值。
2025-03-24 16:27:28
291
原创 《数据仓库工具箱》第10章-热可交换维度
热可交换维度主要用于在数据仓库设计中灵活处理不同粒度或层次的维度数据，以满足不同业务需求。它通过一组结构相同但内容不同的维度表，使事实表能够灵活地与不同的维度进行关联，而无需修改事实表的结构。这样，我们不需要修改事实表结构，就能在不同的分析场景下灵活切换不同的产品维度。，使数据仓库能够灵活适应不同的分析需求，而无需修改事实表结构。在某些情况下，业务需要不同版本的某个维度，以支持不同的分析需求。
2025-03-21 18:27:44
934
原创 《数据仓库工具箱》第10章读书笔记
以银行的客户维度为例，假设客户维度表中有数百万行记录，且表中的一些字段，如客户的联系方式、职业信息、收入水平等变化较为频繁，这样的客户维度表就属于快变超大维度。例如，手机有屏幕尺寸、摄像头像素等属性；通过使用动态值范围事实，可以灵活地对数据进行分组和分析，满足不同业务用户在不同场景下的分析需求，而无需事先固定数据的范围划分，提高了数据仓库的灵活性和实用性。通过异构产品的超类和子类模式，可以更好地处理数据仓库中异构产品的数据，提高数据的组织性、查询效率和维护性，为企业的数据分析和决策提供有力支持。
2025-03-21 17:49:59
773
原创 【大模型快速入门】第2章：DeepSeek初体验——让模型说话
通过本章，你已经初步认识了DeepSeek，知道它是一个开源、支持中文、擅长生成和理解的大模型。你学会了用几行代码加载它，让它生成自我介绍，还通过类比和图表理解了它的工作方式。更重要的是，你体验了它的应用场景，并有机会自己动手探索。
2025-03-07 09:04:16
663
原创 在 Windows 上通过 Ollama 部署 DeepSeek 的详细指南
本文详细介绍了如何在 Windows 系统上通过 Ollama 部署 DeepSeek 模型。从安装 Ollama、下载 DeepSeek 模型到运行测试，每一步都配有具体操作和代码示例。文中还提供了 API 集成和图形界面的可选方案，适合初学者和开发者快速上手。无论是生成文本还是解决实际问题，本地部署 DeepSeek 既简单又高效，兼顾隐私与性能。
2025-03-07 08:56:32
1312
原创 【大模型快速入门】第1章：大模型揭秘——从零开始理解
大模型是什么？用最简单的话来说，它就像一个超级聪明的“语言大师这个“大师”不仅能听懂你说的话，还能从海量的信息中找到答案，甚至根据你的需求生成自然流畅的文字。比如，你问它“明天天气怎么样？”或者“写一首关于月亮的诗”，它都能迅速给出回应。这个“语言大师”的厉害之处在于，它背后有巨大的“知识库”和强大的“思考能力”。它通过学习海量的文本数据（比如书籍、文章、网页），掌握了语言的规律，甚至能模仿人类的表达方式。
2025-03-06 13:32:36
889
原创 银行数据生命周期管理：如何确保数据的安全、合规与高效利用？
本文探讨了银行数据生命周期管理（DLM）的重要性和实施策略，分析了数据在创建、存储、使用、共享、归档和销毁等各个阶段的管理要点。通过具体案例，本文展示了如何确保数据安全、合规性以及提高银行运营效率。银行需要通过制定明确的政策、采用自动化工具、定期审查优化流程、加强员工培训等手段，有效实施数据生命周期管理，从而提升客户体验和市场竞争力。
2025-01-24 13:17:33
1391
原创 如何找到技术创新与人类价值的平衡点？
本文探讨了如何在技术创新与人类价值之间找到平衡点。通过分析技术如何塑造现代社会，如何影响人的决策、行为及心理健康，提出在追求技术突破的同时，我们应如何更加注重技术的伦理和人文关怀。文章提醒我们，在享受技术带来便利的同时，不能忽视它可能带来的社会与心理隐患，呼吁我们要思考技术进步背后的深远影响。
2025-01-24 11:33:32
1207
原创 【数据湖】Iceberg 表的分支和标签
Apache Iceberg 是一个用于大规模分析数据集的开源表格格式，它支持灵活的表格版本控制。Iceberg 提供了**分支**（Branch）和**标签**（Tag）两种机制，用于管理和维护表的历史快照，并对数据进行更加精细的版本控制。这些功能在数据工程、数据湖管理和合规审计中都非常有用。
2024-12-27 10:41:28
726
原创 【数据湖】Iceberg 简介
Apache Iceberg 是一个用于大规模分析数据集的开源表格格式。Iceberg 为计算引擎（包括 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 和 Impala）提供了表格支持，采用高性能的表格格式，使其表现得像 SQL 表一样。
2024-12-27 09:45:19
365
原创 【量化交易】常见量化策略
在量化投资的世界里，策略就像是我们穿越市场的“指南针”，帮助我们在波动的市场中找到方向。常见的量化策略包括**均值回归策略**、**动量策略**和**套利策略**，这些策略各有特点，适用于不同的市场环境和投资目标。本文将通过轻松幽默的方式，带你走进这些常见量化策略的世界，讲解它们的理论背景、应用场景和实际操作，并通过具体的案例、代码示例以及图表，帮助你深刻理解这些策略的核心思想。让我们一起从市场的波动中，寻找属于自己的投资机会吧！
2024-12-17 16:00:00
2064
原创 【量化交易】策略的构思与设计
在量化投资的世界里，策略设计是我们成功的起点。一个好的策略不仅能帮助我们发现市场的规律，还能使我们在风险可控的前提下，实现稳定的收益。那么，如何从市场的假设出发，到最终形成一个有效的投资策略呢？本文将通过通俗易懂的方式，带你一步步走过策略构思与设计的全过程。从初步的市场假设到灵感的萌发，再到如何通过数据验证策略的可行性，我们将通过具体的案例分析、代码示例和图表帮助你深入理解这个过程。准备好了吗？让我们一起进入量化投资策略的构建世界吧！
2024-12-17 08:00:00
886
原创 【量化交易】分类模型与量化投资中的预测：股市是“黑白分明”还是“灰色地带”？
本部分介绍了分类模型在量化投资中的应用，重点通过**支持向量机（SVM）**模型预测股票未来一周的涨跌。通过使用股票的历史数据、技术指标等特征，训练了一个SVM分类模型，并评估了模型的准确性。我们通过可视化结果展示了模型预测与实际结果的对比。SVM模型能够较好地处理非线性问题，并在股市预测中发挥重要作用。通过进一步调整模型参数、增加特征或尝试其他算法，投资者可以进一步优化模型的预测能力。
2024-12-16 16:58:12
883
原创 【量化交易】无监督学习与聚类分析：为股市“分组”
本部分介绍了无监督学习中的聚类分析，重点展示了如何利用K-means算法对股票进行分组。通过对股票的历史数据（如移动平均线等技术指标）进行聚类，我们可以识别出不同类型的股票，并将它们按相似性分为几类。聚类分析能够帮助投资者理解市场结构、优化投资组合以及发现潜在的投资机会。通过实际代码示例，展示了如何使用聚类分析进行股票分组，并可视化聚类结果，为量化投资提供了重要的辅助工具。
2024-12-16 16:56:33
952
原创 【量化交易】回归分析：预测股票价格的“魔法”
本部分介绍了回归分析在量化投资中的应用，重点讲解了如何使用回归模型预测股票价格。通过一个具体案例，展示了如何使用**线性回归**模型预测股票未来10天的收盘价。通过特征工程，我们选取了股票的历史收盘价、移动平均线和成交量作为输入特征，并训练了回归模型。模型的效果通过均方误差（MSE）来评估，并通过绘制真实股价与预测股价的对比图来进行可视化展示。尽管简单的线性回归模型可以为预测提供一定的参考，但提高预测准确性的潜力依然很大，使用更复杂的模型能够进一步优化结果。
2024-12-15 13:00:00
937
原创 【量化交易】用机器教会电脑辨识模式
本部分介绍了机器学习中的监督学习和无监督学习的基本概念，重点讲解了监督学习在量化投资中的应用。通过一个股票涨跌预测的案例，展示了如何利用历史股价数据和技术指标来构建分类模型。我们使用逻辑回归算法对股票的涨跌进行预测，并通过聚宽API获取数据、训练模型和评估效果。这为投资者提供了一种数据驱动的量化投资思路，能够帮助更精准地预测市场动向。
2024-12-15 08:30:00
616
原创 【量化交易】机器学习与量化投资的缘分
你是否曾经幻想过，能够像计算机那样“理性”地进行投资决策，而不受情绪和直觉的干扰？这就是量化投资的魅力所在。量化投资简单来说就是用数学、统计学和计算机技术来设计投资策略和模型。投资者们不再依赖直觉、经验或“坐在咖啡厅里讨论股票”这种传统方式，而是通过数据分析、算法模型来做决策。
2024-12-14 16:30:00
1193
原创 【量化交易】回归分析与多因子模型
回归分析与多因子模型是量化投资中常用的分析工具，通过这些方法，投资者可以从多个维度理解资产的表现，制定科学的投资策略。单因子模型帮助我们分析单一变量对资产的影响，而多因子模型则通过结合多个因素，提供更为全面的风险收益分析。本文将带领你通过通俗易懂的方式了解如何构建和应用这些模型，利用实际案例和代码示例，帮助你在量化投资的世界中自如穿梭，运用这些模型提高投资决策的精准度。通过丰富的故事和实际操作示例，我们将一起学习如何构建简单的回归分析模型，并进一步拓展到多因子模型的应用，帮助你更好地理解风险与收益的关系。
2024-12-14 08:00:00
923
原创 【量化交易】风险与收益的衡量
在投资的世界里，我们时常会听到“风险”和“收益”这两个词，它们就像金融世界中的“黄金搭档”。如果说**收益**是我们追求的目标，那么**风险**就是我们要小心避开的陷阱。而要想合理地评估一个投资策略或投资组合的表现，了解如何衡量风险和收益就显得至关重要。本文将深入讲解**夏普比率**、**波动率**、**最大回撤**等常见的金融指标，带领大家通过具体的案例和代码示例，轻松掌握这些复杂的概念。我们将以幽默风趣的方式，探讨如何在量化投资中通过这些指标实现收益最大化和风险最小化。准备好了吗？让我们一起进入“风险与
2024-12-13 13:29:50
971
原创 【量化交易】基本的金融数据类型
在量化投资和金融分析中，数据是我们理解市场、制定策略的基础。而金融数据的类型多种多样，各种数据如价格数据、成交量、财务报表等，是投资决策不可或缺的元素。本文将通过轻松幽默的方式，带领读者了解这些基本的金融数据类型，以及它们在实际投资中的应用。通过具体的案例分析和代码示例，我们将深入探讨如何使用这些数据来做出聪明的投资决策。准备好了吗？让我们一起走进金融数据的世界吧！
2024-12-13 13:22:39
640
原创 【量化交易】数据可视化
在量化投资中，数据背后的故事往往比数字本身更加有趣。想要把这些数据转化为有意义的洞察，数据可视化是必不可少的工具。通过可视化，我们可以更直观地理解市场走势、投资组合的表现以及策略的效果。本文将介绍如何使用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 等工具进行数据可视化。我们将通过具体案例和代码示例，帮助你掌握这些工具的基本用法，并学会如何通过可视化优化投资决策。
2024-12-11 14:00:00
887
原创 【量化交易】数据清洗与预处理
在量化投资中，数据是成功的基石。然而，金融数据往往并不像我们希望的那样整洁。缺失值、异常值、数据不一致等问题常常出现在我们面对的第一份数据集上。数据清洗与预处理便是帮助我们将这些杂乱无章的数据转化为有用信息的过程。本文将深入探讨数据清洗和预处理中的常见技术，包括如何处理缺失值、异常值以及进行数据归一化等操作。通过具体的案例和代码示例，本文将帮助你理解这些技术如何应用于量化投资中，确保数据能够为你的投资策略提供准确可靠的支持。
2024-12-11 09:10:04
1652
原创 【量化交易】 数据收集与处理：从API、数据库到CSV文件的实战
数据收集与处理是量化投资中至关重要的一环，尤其是在快速变化的金融市场中，实时获取并处理数据是成功的关键。本文将详细介绍如何从不同的数据源（API、数据库和CSV文件）收集数据，并进行基本的清洗与处理。通过实际案例和代码示例，我们将探索如何使用Python和R语言从这些常见的数据源中提取信息，并进行数据分析和建模。本文将帮助你掌握数据收集和处理的技巧，为量化投资策略开发打下坚实基础。
2024-12-10 09:49:23
1297
原创 【量化交易】编程语言与数据处理
在量化投资中，编程语言和数据处理技术至关重要。它们不仅帮助投资者自动化交易策略，还能高效处理海量金融数据。本文将介绍量化投资中常用的两种编程语言——Python与R语言，分析它们在数据处理、分析以及算法实现中的优势和使用场景。通过案例和代码示例，您将理解为什么这两种语言成为量化投资领域的主流选择，并帮助您决定在哪些场景中选择最合适的编程工具。
2024-12-10 09:32:22
1780
原创 【量化交易】数学与统计基础
在量化投资的世界里，数学和统计学是无可替代的基础工具。它们不仅是理论支撑的核心，还直接影响到投资策略的制定和优化。本文将带你从概率论和统计学的基础知识讲起，逐步深入到线性代数和时间序列分析，帮助你理解如何用这些工具分析和预测金融市场。通过生动的案例、通俗易懂的语言和实际代码示例，本文将使你轻松掌握这些数学和统计学的核心概念，为你的量化投资之路打下坚实的基础。
2024-12-09 16:09:17
1624
原创 【量化交易】金融市场基础
金融市场是现代经济体系的核心，它不仅为企业和政府提供了融资渠道，还为投资者提供了丰富的投资机会。本文将通过通俗易懂的方式，带你深入了解金融市场的构成、资产类别与金融工具、市场微观结构与交易规则，以及基础的市场分析方法。结合具体的案例和实用的示例，我们将揭开金融市场背后的神秘面纱，让你快速掌握金融市场的基本框架，为进一步深入学习量化投资、金融衍生品等领域打下坚实的基础。
2024-12-09 15:58:54
844
原创 【量化投资】量化投资概述
量化投资是金融投资领域中基于数学、统计学和计算机技术的投资方式。它通过大量的数据分析和算法模型，帮助投资者做出更科学、理性的决策，避免情感和直觉的干扰。本文从量化投资的基本定义开始，回顾了其历史发展，详细探讨了其应用领域，并通过具体案例对比量化投资与传统投资的异同。通过幽默且易懂的语言，本文希望能让初学者轻松理解这一复杂的主题。
2024-12-06 13:33:12
1071
原创 学习云计算有名的中外书籍【建议收藏】
学习云计算的书籍可以帮助你深入理解云计算的核心概念、架构、技术实现和应用。以下是一些经典且有价值的中外书籍推荐，适合不同层次的学习者。
2024-12-06 13:18:24
1593
原创 大模型技术：人工智能的下一次飞跃
随着计算能力的不断提升和数据的激增，大模型技术在人工智能领域的应用日益广泛。大模型，指的是具有极高参数量的深度学习模型，它们通过海量的数据和计算资源进行训练，能够在自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等多种任务中取得前所未有的成绩。本文将从大模型的定义、架构、训练方法、应用场景等方面入手，详细解析大模型技术的现状与发展趋势，探讨它带来的技术革新和行业变革。此外，还将讨论大模型面临的挑战和解决方案，包括数据隐私问题、计算资源需求等方面的瓶颈。最终，本文将展望大模型未来的发展方向，并对其在各行业的潜力进行深入分析
2024-12-05 17:27:27
855
原创 云计算面试宝典：从入门到高级的常见面试题与详细解答
云计算作为现代IT架构的重要组成部分，已成为各大公司数字化转型的核心。对于想要进入云计算行业的人来说，面试中的技术问题是必不可少的考验。为了帮助大家更好地准备云计算岗位的面试，本文整理了10个入门题目、10个中级题目和10个高级题目，并提供了详细的解答，供你参考。
2024-12-05 17:21:02
751
原创 云计算入门与职业发展路径：从基础到精通的全方位指南
云计算正在改变现代企业的运营方式，也为技术人员提供了广阔的职业发展空间。无论是打算进入云计算行业的新手，还是想在现有岗位上深化云计算技能的从业者，本文将为你提供从基础到进阶的全面学习路径。通过理解云计算的基本概念，掌握主要云平台的使用技巧，并深入学习云架构设计与云服务管理，你将能够在这一前沿技术领域快速成长，提升职业竞争力。
2024-12-05 17:09:10
119
原创 【大数据】实时数据仓库方案
本篇文章详细介绍了实时数据仓库方案的设计理念与架构，揭示了如何通过流处理和批处理技术（如Kafka、Flink、Spark Streaming）实现准实时数据分析。通过生动案例展示实时数据仓库在金融、电商等行业中的应用，并附带代码示例、架构图表，分析该方案如何帮助企业获得秒级或分钟级数据反馈。文章从实用角度出发，深入浅出，助力读者理解实时数据仓库的构建难点与技术要领。
2024-10-27 10:00:00
1295
阿里云DataOps数据运营中心实践
2024-08-23
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人