NC中的多数节点所实现的功能，从技术的角度上看都是针对“单据”的相关操作。这里的“单据”泛指所有能表示为主子表模型的业务数据，比如订单，合同等等。图1.2就是一个最典型主子表的关系数据库模型。主表的一行记录对应于子表的多行记录。主表和子表之间通过主外键相互

本文将会按照以下四个部分来讲述如何从业务数据中分析数据,建立模型,希望对大家有所帮助!数据分析项目中数据分准备工作需要花费整个项目60%~70%的时间,而建模可能恰恰是数据分析项目中最(相对)轻松的事情。数据安全,权限,部门沟通,业务理解,每一个环节都是一

模型面对训练集和测试集以外的未知数据或者实际场景的数据时预测能力的大小，如果一个模型在训练集和验证集表现良好，而测试集表现不好，那么该模型的泛化能力就比较差，这种现象也叫做过拟合现象，一份数据集切分成训练集，测试集，验证集的方法也叫作交叉验证。

本节内容所使用的数据都是来自于网络中，大家可以忽略具体的数据的意思，主要的了解TensorFlow的应用过程，不必过于纠结于模型的细节部分，模型的细节我会在随后的章节解释。

K-Means算法是典型基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用作为相似性的评价指标，即认为2个对象的距离越近，其相似度越大。对连续属性，要先对各属性值进行零-均值规范，再进行距离计算。K-Means聚类算法中，一般

name = models.CharField(max_length=32, unique=True). cate = models.ForeignKey(‘Category‘,on_delete=models.CASCADE)

默认使用了多字段特性，text、keyword这2种类型都有；

我的工程实践是实现一个基于OpenGL的三维地图渲染可视化系统。由上一组同学提供点云数据，将数据导入后进行渲染。该系统的用户预计的操作是输入自己的地图数据即可。将点云数据转换成OpenGL可读取的数据；

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

机器学习现在在很多地方都是十分流行，无论现在的你是否从事建模工作，还是你将来想从事相关工作，对于从业者可以从中看出一些同感与意见，对于未来从业者可以了解这个职业到底是做些什么。本文也是按照这个结构来进行展开总结与思考。最好还是通过自己总结多方特征筛选的方法

Kibana 目前暂时不支持 nested 类型和 parent/child 类型 ，在未来有可能会支持，在Kibana界面上展示数据的时候不是很友好。Mapping信息保存在Cluster State中，数据量过大，对集群性能有影响。删除或者修改数据需要

在数据集编辑界面可以进行数据建模来更好的展示数据，创建数据集默认将数值类型字段作为度量，日期、字符串等类型作为维度，度量可以根据维度分组展示。下面来介绍一下常见功能：。目前支持left join 和 inner join方式的星型关联模型。度量格式可以在度

首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

　零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。　　近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，

数据建模不仅可以对象的属性建模，也可以对数据的行为建模.在进行数据库设计时，设计到如下几个概念：。模式Schema、主键Primary、外键Foreign key、关系Relationship、约束constraint、索引Index、触发器Trigger

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星

根据ODS系统解决的不同的数据问题，将ODS模型将数据按三层进行管理：分别针对细节级数据、汇总型数据和分析型数据，每个区域有自己的管理重点。这些数据经过清洗、标准化，主要是操作型数据和参数数据。基础数据层按业务主题进行归类、整合。ADM与MDM层数据，处理

在数据集编辑界面可以进行数据建模来更好的展示数据，创建数据集默认将数值类型字段作为度量，日期、字符串等类型作为维度，度量可以根据维度分组展示。下面来介绍一下常见功能：。目前支持left join 和 inner join方式的星型关联模型。度量格式可以在度

产品核心流程第二步为创建数据集，进行数据建模，如果说数据是海，那么创建数据集并合理建模就是划船的浆，有了浆才能在数据的海洋里畅游。目前产品支持MaxCompute和MySQL数据源自定义sql创建数据集，可以实现多表关联、新增目标字段等。MaxComput