流程模型

商业理解：确定业务目标，收集并探索相关数据。 数据理解：清理、转换和探索数据，识别模式和见解。 数据准备：准备和转换数据以用于建模。 建立模型：根据收集的数据建立和评估预测模型。 模型评估：评估模型的性能和准确性。 结果发布：将模型结果部署到业务中。 模型调优：根据业务反馈持续改进和调整模型。

1. 关系型与非关系型数据库的区别：- 关系型数据库（如MySQL）：采用表格结构存储数据，结构明确，支持ACID特性，保证数据一致性与完整性。使用SQL语言进行查询，支持复杂的查询条件（如带有WHERE子句的查询）以及关联查询（JOIN操作）。- 非关系型数据库（如Redis、MongoDB、HBase）：没有固定的表结构，灵活性更强，适合大数据和高并发场景。数据以键值对、文档、列族或图形等形式存储，读写速度更快，易于扩展。 2. MySQL语句执行的步骤：- 连接器：客户端发出请求后，连接器首先验证用户身份并分配权限。- 查询缓存：检查是否有相同查询的缓存结果，如果有则直接返回结果，否则继续执行。- 分析器：解析SQL语句，进行词法分析和语法分析，判断SQL语句的合法性。- 优化器：确定最优的执行计划，包括读取表的顺序、JOIN的方式等。- 执行器：检查用户权限，确认有权限后，调用存储引擎接口获取数据并返回结果。 3. MySQL使用索引的原因：索引是为了提高查询速度，尤其是在处理大量数据时。MySQL通过建立索引来加速数据检索，避免全表扫描，极大提高了查询效率。索引还可以帮助优化器选择最佳的查询路径。

本章主要讨论有效的加载数据仓库的目的和功能。回顾第二章，找到更多一个维度模型中的不同类型的表的信息。以下是一个假设的数据集市的加载过程的顺序位置指导： 子维度（支架） 维度 桥连接表 事实表 层次映射 聚合（缩小的）维度 聚合事实表子维度

传统的金融服务模型和简化的交易模型在TD数据仓库模型中起着关键作用。传统的金融服务模型涉及账户、协议和客户等要素；而简化的交易模型包括交易和事件等要素。

在数据仓库建模示例中，我们探讨了客户编号、姓名、建立日期、建立柜员、建立机构等重要信息的模型设计过程。更新过程涉及更新日期、更新柜员、更新网点等关键步骤。此外，我们还分析了客户状态、性别、国籍、出生日期、教育程度、婚姻状况等数据的建模需求。

在模型设计流程中，首先进行模型培训，然后根据应用需求进行源系统调研和交流。接着进行表级和字段级分析，设计逻辑数据模型（LDM）并进行评审。在设计过程中考虑各种因素，优化实体和属性的结构，确保PDM的命名和字段类型合理。根据需求增加冗余字段和派生表，同时考虑大表的拆分及历史表的管理。最后，进行物理数据模型（PDM）的设计和评审，制定数据映射方案，开发ETL过程，并进行测试和上线前的评审工作。

这个视频教程涵盖了MATLAB与CCS的结合，详细介绍了硬件和软件部分的模型设计流程。

随着技术进步，电信业正积极优化3G客户终端偏好模型的建模流程。优化包括确定最佳匹配机型，分析ARPU与机型的匹配程度，并输出备选机型，以提升模型效果评估结果。

数学建模：将实际问题抽象为数学模型并进行求解的过程 数学建模是将实际问题抽象为数学模型并进行求解的过程。它通常包括以下几个主要步骤： 1. 定义问题和建模目标 首先要清楚地定义问题，并确定建模的目标。问题可以来自物理、工程、经济、生物等领域，建模目标可能是预测、优化、控制等。 2. 建立数学模型 在这一步骤中，需要根据问题的特性选择合适的数学方法和工具来建立数学模型。常用的数学工具包括微积分、线性代数、概率论、统计学等。根据问题的具体情况，可能会涉及到常微分方程、偏微分方程、优化理论、统计建模等领域的知识。 3. 模型求解和分析 一旦建立了数学模型，接下来就是对模型进行求解和分析。这可能涉及到数值计算、解析求解、仿真实验等方法。对模型解的分析包括解的存在性、唯一性、稳定性，以及解的物理或实际意义。 4. 模型验证与调整 完成模型求解后，需要对模型的合理性进行验证。这通常包括与实际数据比较、灵敏度分析（参数变动对结果的影响分析）、误差分析等。如果模型不符合预期，可能需要调整模型结构或参数。 5. 结果解释与应用 最后，将模型的结果进行解释，并根据解释得出的结论进行进一步的应用。这可能包括制定政策、优化工艺、预测未来趋势等。 数学建模的核心知识点 一、数学建模的概念 数学建模是指将实际问题抽象成数学问题，通过构建数学模型并求解模型，最终解决实际问题的过程。这一过程涉及多学科知识的综合运用，是连接数学理论与实际应用的桥梁。 二、数学建模的主要步骤 定义问题和建模目标 定义问题：明确实际问题的具体内容，包括问题背景、已知条件、待解决问题的关键因素等。 确定建模目标：明确希望通过建模达到什么目的，比如预测、优化、控制等。 建立数学模型 选择数学工具：根据问题的特点选择合适的数学工具，如微积分、线性代数、概率论、统计学等。 构建模型：使用选定的数学工具，将实际问题抽象成数学表达式或方程组。 模型求解和分析 模型求解：采用解析法、数值法等方法求解数学模型。 模型分析：分析模型解的性质，如存在性、唯一性、稳定性等。 模型验证与调整 模型验证：通过与实际数据对比、灵敏度分析等方法验证模型的合理性。 模型调整：如果模型不符合预期结果，则需要调整。 结果解释与应用 数学建模的流程强调将实际问题简化为数学问题，以便求解和应用。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。