29、数据处理与分析:AdventureWorks项目搭建及相关技术解析

数据处理与分析:AdventureWorks项目搭建及相关技术解析

1. AdventureWorks项目搭建

AdventureWorks是一个基于虚构自行车公司的多维数据仓库和分析服务项目,涵盖零售和互联网销售数据。虽然它与许多用户的业务可能不直接相关,但易于理解,适合作为示例数据进行操作。

1.1 下载样本数据库

微软已将样本数据库迁移至开源社区www.codeplex.com,具体下载步骤如下:
- 访问www.codeplex.com/MSFTDBProdSamples。
- 点击右上角的“Downloads”链接。
- 根据运行的架构,下载SQL2008.AdventureWorks_All_Databases(x64或x86),也有相同内容的.zip文件可供选择。
- 注意:CodePlex使用Silverlight小程序进行下载提示。若从受限服务器下载,需将*.codeplex.com添加到受信任站点;也可从桌面PC下载后复制到服务器。

1.2 安装样本数据库

运行下载的MSI文件,安装过程中会有向导提示:
- 选择安装位置 :默认安装位置为C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\。可选择是否添加程序菜单快捷方式到开始菜单,以及是否创建AdventureWorks数据库。
- 注意事项 :要创建数据库,服务器必须安装全文搜索和FileStream,否则向导会报错。
- 选择SQL Server实例

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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