建模实践

IBM DB2校园讲座系列——数据库管理UML建模实践案例分析，内容包括有声音、有ppt，详细讲解了UML建模在数据库管理中的实际应用。

《MATLAB数学建模方法与实践》是一本探讨如何使用MATLAB进行数学建模的专著，帮助读者掌握利用这一强大工具解决实际问题的技能。书中详细介绍了数学建模的基本概念、步骤以及MATLAB在建模过程中的应用。通过阅读这本书，读者不仅可以了解数学建模的理论基础，还能学习到实际操作中的技巧和经验。MATLAB的强大功能使得复杂的数学模型可以被快速建立和求解，大大提高了工作效率。书中还涵盖了数学模型的构建、MATLAB基础知识、数值计算、符号计算、数据处理与可视化等关键内容。

数学建模算法在各个领域中展现出了广泛的应用和实际价值，随着技术的不断进步和创新，这些算法正在成为解决实际问题的有效工具。

在数学建模领域，算法是解决问题的关键工具。数学建模用数学语言描述现实问题，帮助我们理解和解决复杂问题。以下是常用的数学建模算法： 层次分析法（AHP）层次分析法由萨蒂教授提出，用于处理多目标、多准则决策问题。AHP将复杂问题分解为层次和因素，逐层比较、排序，最终确定最优方案。它结合定量与定性分析，使用判断矩阵计算权重，适用于管理决策、资源分配等问题。 图论图论研究点（顶点）和边的结构。在建模中，常用于网络分析，如交通、通信、社交网络等。可以解决最短路径问题（如Dijkstra算法）和最小生成树问题（如Prim算法、Kruskal算法）。 模拟退火算法模拟退火是一种全局优化算法，通过设定初始温度，以一定概率接受较劣解，避免陷入局部最优，从而找到全局最优解。模拟退火应用于组合优化、旅行商问题、生产调度等。 灰色预测灰色系统理论由邓聚龙教授创立，适用于部分信息已知、部分信息未知的数据序列。灰色预测模型（GM模型）有效处理小样本、非线性数据，常用于经济预测、环境监测、人口增长等。 这些算法的代码和数据文件（如math_model）是学习和实践的材料，有助于提升解决复杂系统的决策和预测能力，也适合数学建模竞赛中使用。

特伦斯·C·米尔斯撰写的《应用时间序列分析：建模和预测的实践指南》已提供高清原版PDF，便于阅读。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

GoldenGate 实战之第 6 章高可用性