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数据分析建立模型

火山引擎 E-MapReduce 支持构建开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统,完全兼容开源,提供 Hadoop、Spark、Hive、Flink 集成和管理,帮助用户轻松完成企业大数据平台的构建,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力

社区干货

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

很清楚地说明需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析,这里的一级类目即为一个维度 。类似的是,“上月”为另一个维度,而销售额明显是事实。### 事实表> **事实表是维度模型中的基本表,或者说核心表**事实上... 比如小票子项的销售数量、销售金额等,可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们...

干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。ByteH... 字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳...

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

数据挖掘、数据统计、基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时...

火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛

深谙数据驱动的企业, **则积极把握数字化时代飞速发展的红利,** 持续加码企业数智能力,将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景,保障业务健康、快速成长。 如何尽量缩小马太效应影响,帮助更多企业 **实现数据洞察领域的数字化升级,** 享受普惠式数据消费,正在成为现阶段的重要课题。 **9月19日,2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型应用:DataWind-分析助手、DataLeap-找数助手...

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1.00/首年起32.00/首年起
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数据分析建立模型-优选内容

创建模型
数据模型由指标字段、维度字段组成,其数据来源可以是物理数据源,也可以是关联数据源。通过本功能,您可以导入当前支持的数据源,创建需要的数据模型。 1 约束限制仅业务线管理员或指标管理员具备操作权限。 2 前提条... 已创建所需的指标定义,才可配置指标。 3 操作步骤登录 DataLeap 控制台,进入指标平台。 在页面右上角的业务线下拉列表中,选择要管理的业务线。 选择指标管理 > 模型管理,进入模型管理页面。 单击新建模型按钮...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
很清楚地说明需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析,这里的一级类目即为一个维度 。类似的是,“上月”为另一个维度,而销售额明显是事实。### 事实表> **事实表是维度模型中的基本表,或者说核心表**事实上... 比如小票子项的销售数量、销售金额等,可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探... 而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充: 能同时查询聚合指标和明细数据; 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加; 可以高效地按I...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。ByteH... 字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳...

数据分析建立模型-相关内容

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

数据挖掘、数据统计、基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时...

火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛

深谙数据驱动的企业, **则积极把握数字化时代飞速发展的红利,** 持续加码企业数智能力,将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景,保障业务健康、快速成长。 如何尽量缩小马太效应影响,帮助更多企业 **实现数据洞察领域的数字化升级,** 享受普惠式数据消费,正在成为现阶段的重要课题。 **9月19日,2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型应用:DataWind-分析助手、DataLeap-找数助手...

观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?

数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 ![picture.image](ht... Greenplum等上一代较为成熟的数据分析产品,也有ClickHouse、Kylin、Druid、Doris、StarRocks等在不同场景各具特色的新一代分析引擎。这些产品各有胜场,用户在进行选择时需要对各产品有全面的了解,并且要求产品知识...

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数据准备概述

数据清洗、建模处理等,处理完成后的数据集,可以提供给数据可视化查询分析使用。通常 IT 人员、数据研发人员或数据分析师等会在可视化建模环节进行较多操作。 数据连接、数据集、可视化建模以及更多模块间的逻辑,如下图所示: 2.模块入口 在产品界面的顶部栏,点击「数据准备」,下拉栏包括:数据连接、可视化建模、数据集。点击任一个入口,即可进入对应模块。如下图所示: 3.模块简介 数据连接:创建数据连接,可以理解为创建一种连接数...

以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术... 是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更...

从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经... 而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效...

干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的... 是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更...

从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。## 推荐系统... 字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;- ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳...

干货 | 嵌入式数据分析最佳实践

即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍字节跳动内部嵌入式数据分析实践。> > > > ![... 王小红同学想要建立运营数据看板并分享给不同的地区经理,希望不同的地区经理只看到本地区数据。并且这些数据看板可以集成到地区经理最常用的CRM系统之中。小红发现Datawind能够满足制作数据看板的诉求,并且Da...

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