数据归约

数据归约 为什么要进行数据归约？ 数据仓库中存储着海量数据，对整个数据集进行复杂的数据分析和挖掘非常耗时。 数据归约可以得到数据集的简化表示，该表示规模更小，但能产生相同或近似的分析结果。 数据归约策略 数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的方法。它包括参数模型估计、线性回归、多元回归、对数线性模型等技术，用于近似离散的多维数据概率分布和无参方法如直方图和聚类。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

这本书教你如何处理数据，从而最大程度地发挥其价值。

数据流条目 编号: F1名称: 材料出入库单来源: 仓管员去处: 事务输入和检验组成: 日期、材料编号、材料名称、事务类型、单价、数量流量: 60份每天说明: 事务类型1—进货2—出库 编号: F2名称: 正确的事务单来源: 事务输入和检验去处: 更新库存组成: 同上流量: -说明: - 编号: F3名称: 库存来源: 更新库存去处: 库存清单文件组成: 材料编号、材料名称、单价、数量流量: 处理与库存双向流动说明: - 编号: F4名称: 缺货信息来源: 更新库存去处: 处理定货组成: 日期、材料编号、材料名称、单价、缺货量流量: 低于库存临界的库存数量(需订货量)说明: - 编号: F5名称: 定货信息来源: 处理定货去处: 定货信息文件组成: 同定货信息文件流量: -说明: - 编号: F6名称: 同上来源: 定货信息文件去处: 产生报表组成: 同上流量: -说明: - 编号: F7名称: 定货报表来源: 产生报表去处: 采购部组成: 同上流量: 每天1份说明: -