2004 年 7 月,首届中国国际商务智能大会在北京国际会议中心成功举办。大会汇聚了国内外知名 BI 供应商、专家学者等,共同探讨了前沿的 BI 理念和优秀的 BI 应用成果,推动了商务智能技术的应用推广、市场健康发展以及标准化建设。作为大会特邀专家,我发表了题为“部署客户智能——兼谈商业智能应用模式”的专题报告,与参会嘉宾深入交流了商业智能应用模式和实施方法论。
解读商业智能应用模式与实施方法论
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探讨商务智能应用模式和实施方法
商务智能技术的发展备受瞩目,应用于企业运营管理中展现出强大的数据分析能力。专家齐聚中国国际商务智能大会,探讨前瞻性的商务智能理念和应用成果。会上,特约专家发表“部署客户智能——兼谈商业智能应用模式”的报告,引发热烈讨论。
数据挖掘
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2024-04-30
数学建模方法论
数学建模利用数学工具解决实际问题。主要方法包括机理分析和测试分析,两者常结合使用以构建高效模型。
1. 机理分析:
基于对研究对象特性的深入理解,分析其内部规律,并用数学语言进行描述,建立模型。
该方法缺乏统一的标准流程,主要依靠案例学习和经验积累。
2. 测试分析:
将研究对象视为“黑箱”,通过收集和分析数据,寻找能够最佳拟合数据的数学模型。
常用方法包括回归分析、时间序列分析等。
3. 机理分析与测试分析的结合:
机理分析为模型构建提供理论框架,测试分析则利用数据对模型参数进行优化。
这种结合能够有效提升模型的准确性和可靠性。
4. 数学建模的一般步骤:
问题分析与模型假设:
统计分析
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2024-05-30
数据科学方法论在人工智能中的应用综述
大数据时代的来临为知识研究带来了机遇和挑战。探讨了在这一环境下,数据科学方法论在人工智能中的革新和应用,涵盖数据挖掘、语义表示以及空间推理等新兴技术。为了推动知识假设的验证和实践,更新研究技术和工具的应用至关重要。在处理如此庞大且复杂的数据集时,传统的数据准备方法显得力不从心。大数据的涌现不仅引入了新的系统和先进技术,还要求从海量数据中发现模糊而质量差异巨大的模式组合。
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热传导建模方法论
构建热传导模型并确定参数,以解析热防护服装性能。采用多层服装-空气层-皮肤系统,阐释热传递过程,结合烧伤准则预测烧伤时间和优化系统参数。此外,考虑皮肤层传热模型和烧伤评估模型。
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数据仓库方法论
数仓方法论指引您构建数据仓库,实现数据转化为知识,据此采取行动、制定决策,清晰理解信息之间的关联性。
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2024-05-01
性能调优方法论
性能调优方法论
性能调优是一项复杂的任务,需要一种系统的方法。概述了一种性能调优方法论,它提供了以下步骤:
定义调优目标
了解数据流和物理部署
识别主要性能影响因素
分析数据
优化系统
通过遵循此方法论,您可以系统地识别和解决性能问题,从而提高应用程序或服务的性能。
MySQL
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2024-06-01
IBM通用数据挖掘方法论
步骤 1:业务理解
步骤 2:数据理解
步骤 3:数据准备
步骤 4:建模
步骤 5:评估
步骤 6:部署
步骤 7:监控
数据挖掘
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2024-04-30
SQL查询性能优化方法论
SQL查询优化流程:
识别问题语句:
使用查询分析工具或EXPLAIN PLAN命令。
检查执行计划:
分析执行计划中的操作顺序、表的访问方式和索引使用情况。
验证优化器统计信息:
确保优化器使用的统计信息是准确且最新的。
分析表统计和索引:
检查相关表的记录数和索引覆盖率,识别需要调整的区域。
优化SQL语句:
重写查询以减少表扫描、使用合适的连接类型和避免不必要的子查询。
利用HINT:
在查询中使用HINT提示优化器采用特定的执行计划。
调整索引:
创建或调整索引以提高查询效率。
分析表:
使用ANALYZE命令更新表的统计信息,
Oracle
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2024-05-31
Oracle数据仓库方法论
Oracle数据仓库方法论成功指导您构建数据仓库,利用其强大的功能和灵活性。
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