分析型处理

k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

预测型数据分析：分类与逻辑回归 数据分析师培训 本课件涵盖以下内容： 分类方法概述 逻辑回归模型原理 模型建立与评估 应用案例分析

Greenplum，新时代的分析型云数据库，提供强大分析功能和云原生体验。

在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || from_location | 始发地 || to_location | 目的地 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输量 | 时间维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| location_key | 地理位置主键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_street | 省或州 || country | 国家 | 商品维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| item_key | 商品主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| branch_key | 分支机构主键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| shipper_key | 承运商主键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置外键 || shipper_type | 承运商类型 |

求解抛物型方程的例子 考虑一个带有矩形孔的金属板上的热传导问题。板的左边保持在100°C，板的右边热量从板向环境空气定常流动，其他边及内孔边界保持绝缘。初始时，板的温度为0°C。此问题可以概括为如下定解问题： 区域的边界顶点坐标为：(-0.5, -0.8), (-0.5, 0.8), (0.5, 0.8) 内边界的顶点坐标为：(-0.05, -0.4), (-0.05, 0.4), (0.05, -0.4), (0.05, 0.4) 此问题的数学模型是一个二维热传导方程，常用有限差分法或有限元法进行数值求解。在MATLAB中，可以通过建立网格、定义初始条件和边界条件，利用求解抛物型方程的数值方法进行计算，进而得到金属板在不同时间步长下的温度分布。"

联机分析处理（OLAP）是基于数据仓库的大型数据库信息分析工具，满足决策支持和多维查询需求。OLAP具有快速、可分析、多维、信息丰富和共享等特点，广泛应用于跨部门主题分析，不同于用于客户事务处理的联机事物处理（OLTP）。OLAP侧重于数据分析和决策支持，典型应用包括信用卡风险分析和预测。

OLAP，即联机分析处理，能够快速、灵活地分析多维数据，帮助用户从不同角度深入挖掘数据价值。

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