建模

MongoDB 数据建模

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。

MongoDB 5 2024-05-13

PowerDesigner建模指南

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。

SQLServer 3 2024-05-20

提升建模技术

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。

数据挖掘 2 2024-07-15

实体关系建模

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

Oracle 0 2024-08-08

数学建模图论课件

数学模型与数学建模基础 高等数学 概率论与数理统计 线性代数 优化理论 微分方程及稳定性 组合学、图论优化 统计分析、数据处理 数值计算、数值模拟 模糊数学、灰色理论 随机过程、时序分析 变分、泛函、有限元分析

统计分析 3 2024-04-30

数学建模经验分享

个人经验分享 基础思路运用：展示如何在数学建模中应用基础数学思路。 个人心得： 探讨数学建模实践中的思考和收获。

Access 3 2024-05-12

数学建模与算法

数学建模涵盖四大问题类型：分类、优化、评价和预测。 运用数学模型解决实际问题，首先需要根据具体问题构建模型，然后求解模型，最后将结果应用于实际问题。 算法在这一过程中扮演着至关重要的角色。

算法与数据结构 7 2024-05-12

MongoDB 数据建模指南

本书以数据使用和优化架构设计为重点，涵盖数据建模的基本概念，并提供设计更好架构的工具。本书通过关注数据使用，将介绍查询和索引如何影响我们设计架构，并提供详尽的示例和详细的代码。本书从数据模型的简要讨论开始，并在关系数据库、NoSQL 和 MongoDB 之间进行比较。

MongoDB 3 2024-05-12

数学建模预测方法

数学建模中应用的预测方法提供了对未来事件或趋势的定量估计。这些方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络，它们利用历史数据来创建模型，并根据该模型对未来做出预测。预测方法在各种建模应用中至关重要，包括需求预测、风险分析和决策支持。

算法与数据结构 3 2024-05-13

数学建模基础入门

了解优化模型，学习统计分析，掌握数学建模基础。

统计分析 2 2024-05-15