dimension模型的概念來自于數(shù)據(jù) warehouse領(lǐng)域，是倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建中的一種數(shù)據(jù)方法。維度模型主要由兩個(gè)基本元素組成:事實(shí)表和維度表。維度是衡量環(huán)境，用來反映業(yè)務(wù)的一種屬性。這些屬性的集合構(gòu)成了一個(gè)維度，也可以稱為實(shí)體對(duì)象。維度屬于a 數(shù)據(jù) domain，比如地理維度(包括國(guó)家、地區(qū)、省市級(jí)別)和時(shí)間維度(包括年、季、月、周、日級(jí)別)。

在dimension 建模中，測(cè)度被稱為“事實(shí)”，環(huán)境被描述為“維度”，維度是分析事實(shí)所需的多樣環(huán)境。比如在分析交易過程時(shí)，我們可以通過買賣雙方、商品、時(shí)間等維度來描述交易發(fā)生的環(huán)境。代表維度中包含的維度的列稱為維度屬性。維度屬性是查詢約束、分組和報(bào)表標(biāo)簽生成的基本來源，是數(shù)據(jù)可用性的關(guān)鍵。事實(shí)表是維度模型的基本表，每個(gè)數(shù)據(jù) warehouse包含一個(gè)或多個(gè)事實(shí)數(shù)據(jù)表。

big 數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論我們將迎來一個(gè)“big 數(shù)據(jù)時(shí)代”。中國(guó)企業(yè)離這場(chǎng)革命還有多遠(yuǎn)？還有追上領(lǐng)導(dǎo)要多快？{研究結(jié)論} ■營(yíng)銷的本質(zhì)是影響消費(fèi)者購(gòu)物前心理路徑的問題，這在數(shù)據(jù)的時(shí)代之前很難做到。■對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來說，打通線上線下營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式是不可或缺的，比如O2O?！鲭m然“Da-2”的應(yīng)用往往集中在“Da-2”的營(yíng)銷上，但對(duì)于一些企業(yè)來說，“Da-2”的應(yīng)用早已超出了營(yíng)銷范疇，進(jìn)入了企業(yè)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流、庫(kù)存、網(wǎng)站、店內(nèi)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

Title據(jù)我所知，在CUHK咨詢的文章中提到數(shù)據(jù) 建模的具體好處如下:1 .基于數(shù)據(jù)，可以獲得用戶的喜好和使用習(xí)慣，可以讓企業(yè)的產(chǎn)品更有競(jìng)爭(zhēng)力。2.通過客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷提高消費(fèi)體驗(yàn)和客戶粘度，增加銷售額，提升企業(yè)品牌形象。3.通過數(shù)據(jù)挖掘并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)的不足或管理漏洞，減少企業(yè)的損失。4.用數(shù)據(jù)反饋來指導(dǎo)公司下一步的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方向，有利于公司的產(chǎn)品創(chuàng)新。如果以上回答對(duì)你有幫助，請(qǐng)采納。謝謝你。

1，前提:數(shù)據(jù)采集:行業(yè)數(shù)據(jù)分析的前提是可以采集大規(guī)模的行業(yè)數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)和設(shè)備。必須確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。2.方法:數(shù)據(jù)探索與可視化:通過可視化工具和統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了探索和分析，發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和趨勢(shì)，從而為后續(xù)的建模和分析提供了依據(jù)。

步驟1:選擇型號(hào)或自定義模式。通常，模型具有固定的外觀和形式。但有些模型包含的范圍很廣，比如回歸模型，它不是特定的模型，而是一種模型。我們知道，所謂回歸模型，其實(shí)就是自變量和因變量之間的函數(shù)關(guān)系，如下表所示。所以回歸模型的選擇有無限的可能性，回歸模型(或方程)的出現(xiàn)可以是你能想到的任何形式的回歸方程。

第二步:訓(xùn)練模型當(dāng)模型選定后，就是訓(xùn)練模型的時(shí)候了。我們知道，模型之所以稱為模型，是因?yàn)樗囊话阈螤罨蚰Ｊ绞枪潭ǖ模Ｐ椭羞€存在一些不確定的東西，這樣模型就會(huì)具有普適性。如果模型中的一切都是固定的，那么模型的普適性就喪失了。模型中可以適當(dāng)改變的部分一般稱為參數(shù)，比如之前回歸模型中的α和β。所謂訓(xùn)練模型，其實(shí)就是基于真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，確定最合適的模型參數(shù)。

數(shù)據(jù)是建模的基礎(chǔ)，也是研究事物發(fā)展規(guī)律的素材。數(shù)據(jù)本身的可信度和處理方式會(huì)直接決定模型的天花板在哪里。一個(gè)太亂的數(shù)據(jù)，再精細(xì)的模型也解決不了數(shù)據(jù)，的本質(zhì)問題，這也導(dǎo)致了模型的效果不理想。這也是我們目前要克服的障礙。但是目前我們的市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)或者科研對(duì)數(shù)據(jù)并不是完全混亂的，基本上是有規(guī)律可循的。因此，利用模型算法進(jìn)行科學(xué)分析，可以影響主觀情緒對(duì)決策的影響。

然后，再來詳細(xì)說說數(shù)據(jù)的處理和分析。當(dāng)你看到數(shù)據(jù)的時(shí)候，首先要做的不是進(jìn)行清理或者特征工程，而是觀察數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的基本狀態(tài)，并將數(shù)據(jù)與任務(wù)進(jìn)行匹配，這就需要我們之前的業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的基本特征分析主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:1。確定類型:數(shù)據(jù)集合的類型包括文本、音頻、視頻、圖像、數(shù)值等多種形式，但所有的來款都是以數(shù)值形式呈現(xiàn)的，所以確定數(shù)據(jù)。