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星型模型最新视觉报道_星型模型和雪花模型(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

星型模型

Hive面试题：数据建模的三种主要模型 1. 𐟌 星座模型星座模型（Constellation Schema）是星型模型（Star Schema）的扩展，基于多张事实表，并共享维度信息。与星型模型不同，星座模型允许一个维度表被多个事实表使用。随着业务的发展，星座模型在维度建模中变得越来越常见。 2. 𐟌诸雪花模型雪花模型（Snowflake Schema）是对星型模型的改进。雪花模型的维度表可以包含其他维度表，使得模型更加规范。然而，由于结构复杂，维护成本较高，且性能方面需要关联多层维表，因此性能略逊于星型模型。 3. 𐟌Ÿ 星型模型星型模型（Star Schema）是最常用的维度建模方式。它以事实表为中心，所有维度表直接连接到事实表上，形状如星形。星型模型的维度建模由一个事实表和一组维表组成，具有以下特点：维表只与事实表关联，维表之间没有关联；每个维表的主键为单列，该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。

7种沟通模型，让你的话语更有条理沟通不仅仅是说话，更是一门艺术。掌握一些基本的沟通模型，可以让你的话语更有条理，更易于理解。以下是7种实用的沟通模型，帮助你更好地表达自己的观点和想法。 𐟓Š 对比-对照模型核心：比较两个事物。场景：展示优劣，对比观点。操作：列出事物→描述→对比。小技巧：对比的事物要有共性。 𐟏† 金字塔模型核心：从基础到核心，层层递进。场景：逐步引导，深入主题。操作：基础→深入→核心。小技巧：每层都要为下一层做铺垫。 𐟌Ÿ 星型模型核心：一个中心，五个支点。场景：强调重点，多角度支持。操作：中心→五支点→解释。小技巧：五支点要与中心紧密关联。 𐟓– 故事叙述模型核心：讲故事，传情感。场景：情感交流，生动展示。操作：主题→情节→高潮→结尾。小技巧：故事要简洁，与信息相关。 ⏳ 时间线模型核心：时间排序，串联事件。场景：描述时间流转中的变化。操作：时间线→事件排序。小技巧：时间清晰，事件逻辑。 ❓ 问题-答案模型核心：提问，给答。场景：解答疑惑，引发兴趣。操作：提问→答案→解释。小技巧：问题要吸引，答案要清晰。通过这些模型，你可以更好地组织你的话语，让你的沟通更加有效和有条理。试试看吧！

6大销售数据分析模型，提升业绩！销售数据不仅仅是数字的堆砌，它们是企业运营效率和市场表现的“晴雨表”。如何从这些数据中发现商机？如何让数据分析结果更直观、更有说服力？今天，我为大家带来了6大核心销售数据分析模型，助您从数据中发现价值，精准决策！ 1️⃣ 销售趋势分析模型 𐟓ˆ 通过分析销售额随时间的变化趋势，发现增长模式和波动规律。比如，某个季度销售额突然下降，可能意味着需要调整销售策略或产品定价。 2️⃣ 区域销售表现分析模型 𐟌 评估不同区域的销售额、市场份额和区域贡献，优化资源配置。比如，某个区域销售额一直很低，可能需要考虑调整该区域的销售策略或产品组合。 3️⃣ 客户群体分析模型 𐟑劧𛆥ˆ†客户群体，识别不同客户的购买行为和偏好，优化客户关系管理。比如，发现某个客户群体对某类产品有特殊需求，可以针对性地推出新产品或服务。 4️⃣ 库存与销量联动分析模型 𐟓抧𛓥ˆ销量和库存数据，优化库存管理，减少缺货和滞销。比如，通过分析历史销量和库存数据，预测未来一段时间内的缺货风险，提前调整库存。 5️⃣ 利润与成本分析模型 𐟒𐊥ˆ†析产品或地区的利润表现，支持毛利率优化与成本控制。比如，发现某地区的产品毛利率较低，可能需要调整该地区的销售策略或产品组合。 6️⃣ 产品销售贡献分析模型 𐟓Š 识别高贡献产品和低效产品，优化产品策略。比如，通过分析不同产品的销售额和利润率，发现某些产品对企业的贡献较大，可以加大投入。这些模型可以通过 Power BI 来实现。具体步骤包括：数据准备：导入销售、客户、产品等多维度数据，确保数据关联性。数据建模：使用 Power BI 的关系视图优化星型模型设计。指标创建：基于业务需求编写 DAX 公式，构建动态指标如增长率、毛利率等。可视化呈现：匹配最佳图表类型，形成专业化的动态分析仪表盘。动态交互：添加切片器、筛选器，实现区域、产品等多维度切换分析。通过这些步骤，您可以更好地理解和利用销售数据，提升企业的运营效率和市场表现。希望这些模型对您有所帮助！

大数据课程能学到什么技能？一、数据采集与预处理技能 1. 数据采集技术了解如何从各种数据源获取数据。例如，使用网络爬虫技术从网页中提取数据。可以利用工具如Python中的Scrapy库，通过定义爬虫规则，能自动抓取网页上的文本、图片链接、表格数据等内容。在收集互联网上的新闻数据、电商产品信息等场景中非常有用。对数据库中的数据采集，会学习SQL（Structured Query Language）语言。通过编写SQL查询语句，可以从关系型数据库（如MySQL、Oracle等）中提取所需的数据表、记录和字段。 2. 数据预处理方法数据清洗是关键环节。包括处理缺失值，例如对数据集中的缺失值，可以采用删除含有缺失值的记录、用均值或中位数填充数值型缺失值、用众数填充分类数据缺失值等方法。以一个销售数据集为例，如果部分产品的价格字段有缺失，若数据量较大且缺失比例较小，可以用该产品类别价格的中位数来填充。数据标准化也是重要的预处理步骤。对不同量级的数据特征，如在一个包含客户年龄和收入的数据集里，年龄范围可能是0-100岁，收入范围可能是0-1000万元。通过标准化方法（如Z-score标准化），将数据转换到一个标准范围内，使不同特征在后续数据分析和模型训练中具有相同的权重和可比性。二、数据存储与管理技能 1. 数据库系统知识深入学习关系型数据库的设计原则。包括数据库范式的应用，例如在设计一个图书馆管理系统数据库时，要遵循第一范式（1NF）确保每个字段都是原子的，第二范式（2NF）消除部分函数依赖，第三范式（3NF）消除传递函数依赖，以构建合理高效的数据库结构。同时，会接触非关系型数据库。如MongoDB这种文档型数据库，以文档（类似JSON格式）的形式存储数据，适合存储半结构化和非结构化数据，如用户的评论内容、社交媒体的动态信息等。可以掌握如何在MongoDB中进行数据的插入、查询、更新和删除操作。 2. 数据仓库构建与管理了解数据仓库的架构和模型。例如，星型模型和雪花模型。在构建一个销售数据仓库时，星型模型以事实表为中心，周围连接多个维度表（如时间维度表、产品维度表、店铺维度表等），这种模型简单高效，便于查询和分析销售数据。而雪花模型是对星型模型的扩展，将维度表进一步规范化，虽然增加了数据仓库的复杂性，但在某些情况下可以节省存储空间。掌握数据仓库的ETL（Extract、Transform、Load）过程。通过ETL工具或自定义脚本，能将来自不同数据源的数据抽取、转换（如数据清洗、聚合等）并加载到数据仓库中，为后续的数据分析和决策提供统一的数据视图。三、数据分析与挖掘技能 1. 数据分析工具与方法熟练使用数据分析工具，如Python中的Pandas和NumPy库。Pandas提供了高效的数据结构（如DataFrame）和数据处理函数，可以方便地进行数据筛选、排序、分组和聚合操作。例如，在一个包含股票交易数据的DataFrame中，可以通过Pandas按日期分组并计算每日的平均成交量。NumPy则侧重于数值计算，如进行矩阵运算，在处理图像数据、机器学习算法中的数学计算等场景中有广泛应用。掌握基本的数据分析方法，如描述性统计分析。包括计算均值、中位数、标准差、方差等统计指标，通过这些指标可以快速了解数据的中心趋势和离散程度。 2. 数据挖掘算法学习分类算法，如决策树算法。决策树通过构建树状结构来对数据进行分类，每个节点代表一个属性上的测试，分支代表测试输出，叶节点代表类别。聚类算法也是重点内容，例如K Means聚类。将数据点划分为K个簇，通过不断迭代计算簇中心和重新分配数据点，使簇内的数据点相似度高，簇间的数据点相似度低。在市场细分中，可以根据消费者的购买行为、消费频率等特征将消费者划分为不同的群体，方便企业制定针对性的营销策略。四、数据可视化技能 1. 可视化工具的使用掌握专业的可视化工具，如Tableau。Tableau提供了直观的操作界面，可以连接到各种数据源，通过简单的拖拽操作就能创建各种可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。例如，在分析全球各地的销售数据时，可以使用Tableau创建地图可视化，直观地展示不同地区的销售业绩。也会学习使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn。Matplotlib具有高度的灵活性，可以自定义图表的各个细节，如坐标轴标签、颜色、字体等。Seaborn则是在Matplotlib的基础上进行了封装，提供了更高级的统计图表绘制功能，如绘制箱线图、热力图等，方便用户快速呈现数据的分布和相关性。 2. 可视化设计原则了解如何根据数据特点和分析目的选择合适的可视化方式。例如，对时间序列数据，折线图通常是比较好的选择，可以清晰地展示数据随时间的变化趋势；对比较各部分占比的数据，饼图或堆积柱状图更合适。同时，还要考虑颜色搭配、图表布局等因素，确保可视化结果清晰、准确、易于理解。 #大数据# #大数据培训# #北京大数据培训机构排行# #大数据培训班出来能就业# #大数据分析培训机构# #大数据培训班一般多少钱#

初级数据分析师的日常工作是什么？作为一名在互联网公司工作的数据分析专员，入行半年，我依然还是初级数据分析师。一般来说，入行1到2年内都算是初级数据分析师。我们这个级别的数据分析师最常见的工作有三类：数据提取、报表开发和撰写分析报告。数据提取：基础中的基础 𐟓Š 数据提取可以说是数据分析的基础中的基础。不夸张地说，大部分分析项目中80%的精力都在数据获取和加工上。你需要从数据库中提取出各种数据，这看似简单，但对你的SQL技能是个大考验。有时候，一个函数能帮你省下几百行代码，一段SQL的优化能提高十倍以上的效率。所以，踏踏实实做好数据提取，别觉得这没意义。报表开发：让数据更直观 𐟓ˆ 当你能够高效准确地提取数据后，接下来就是报表开发了。把常用的数据提取固化下来，形成表格或可视化的图表。这时候，你会发现自己之前学的Excel和数据库设计知识派上用场了。还需要进一步学习BI（商业智能）的基础知识，了解什么是星型模型、数据仓库、Cube等。撰写分析报告：让人读懂的PPT 𐟓Š 最后一步就是撰写分析报告，把众多报表组合成一篇让人读懂的PPT。这时候考验的就是你的PPT技能了。一份好的分析报告除了简洁和漂亮的PPT，更重要的是抓住主题、清晰的分析思路和有价值的结论。如果你还能生动地讲解PPT内容，那就更完美了。如何成为初级数据分析师？要成为初级数据分析师，需要掌握三种技能：数据获取、数据处理和数据可视化。分别对应SQL语言、Python和Excel，以及Tableau这些工具。对机器学习和大数据的了解和实践会是很好的加分项。此外，对业务有一定的了解也很重要，这样才能更好地结合数据和业务，提出有用的结论和建议。从数据分析的角度来看，我的建议是多学学数据分析相关的技能。虽然你不一定要真的当数据分析师，但如果你想走升职的捷径，具备数据敏感度是必须的。最后，关于是否需要报培训机构，对于0基础且自律性差的人来说，我是很建议的。不仅因为自学难度大，更重要的是报班学习的知识体系会更完善，还能结交很多志同道合的小伙伴，扩展人脉，在找工作时也能互相交流。

𐟓ž通信考试初级全攻略𐟓š 𐟎“考试当天，我早早地到达了考场，虽然有点紧张，但准备得还算充分。 𐟕—上午8:30-10:30是综合部分，满满的选择题，涵盖了每一章的内容，还有不到10道的英语题目穿插其中。 𐟕™10:30-12:30是务实部分，一共有6道大题，包括现代通信网概述、传输网、接入网、互联网、移动通信技术和通信动力与环境技术。 𐟓以下是我回忆的一些题目： 1️⃣ tcp/ip四层模型有哪些？简要说出名称和作用。 2️⃣ 通信电源有哪些保护方式？机房设备有哪些？ 3️⃣ 三遥有哪些？简要概述作用。 4️⃣ 说出三个网络操作系统。 5️⃣ 简要描述网状和星型结构，并画出交换机的图。 6️⃣ 三代通信系统有哪些？ 7️⃣ 移动通信的特点有哪些？ 8️⃣ 对传输网和接入网进行分类。 9️⃣ 资源共享有哪些目的？ 𐟔Ÿ 根据给出的词填写空，关于电信业务的什么？ 1️⃣1️⃣ 接入网填空，应该是这三个接口：UNI、SUN、Q3。 1️⃣2️⃣ 传输网计算机STM-N的速率。 1️⃣3️⃣ 光纤接入网类型。 1️⃣4️⃣ 通过图片和题目判断是fttx，x是什么？并给出理由。 1️⃣5️⃣ GSM有两个接口，并说明功能。 1️⃣6️⃣ 最后还有三道判断题。 𐟔š考试结束，希望这些回忆能帮到你！祝你考试顺利！𐟎‰

计算机网络分类与OSI模型详解 𐟌 计算机网络分类 𐟌 计算机网络可以根据不同的维度进行分类：通信子网与资源子网：资源子网包括服务器等设备。网络拓扑结构：包括星型、环型、树型、全网、不规则型和混合型。 LAN、MAN、WAN、PAN：根据覆盖范围，网络可以分为个人域网（PAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）和广域网（WAN）。其他分类方式：按传输方式：电路交换网络、分组交换网络。按用途：内部网、外部网。按接入方式：无线网和有线网，包括同轴电缆网络和光纤网络。按协议：工业网等。 𐟓‹ OSI和TCP/IP参考模型 𐟓‹ OSI参考模型：应用层：各种应用程序协议。表示层：数据和信息的语法转换、数据压缩和解压、加密和解密。会话层：确定通信双方的信息传输方式，并创建会话。传输层：提供可靠的或不可靠的传输服务。网络层：逻辑地址选择、路由选择。数据链路层：将分组封装成帧，提供节点间的传输和差错控制。物理层：在端点传输比特流，提供机械和电气规范。 TCP/IP参考模型：应用层：各种应用程序协议。传输层：提供可靠的或不可靠的传输服务。网络层：逻辑地址选择、路由选择。网络接口层：与硬件相关的接口。 𐟓栦•𐦍装与解封装 𐟓报œ訮᧮—机网络中，数据封装和解封装是重要的概念。数据封装是指将数据和相关的控制信息封装在一起，形成一个数据包。解封装则是将数据包中的数据和控制信息分离出来，以便进行进一步的处理。

DIY原神原石：从零开始的创意手工之旅最近看到一位大神自制了原神原石，那哗啦啦的声音真是让人心动不已。可惜的是，大神的原石不打算出售，所以只能自己动手试试了。这次的手工制作涉及了两个我从未接触过的领域：UV胶和硅胶翻模。首先说说UV胶。之前看手工视频时经常听到UV胶这个词，但一直没在意，以为它和普通胶水差不多。其实，UV胶在特定条件下会固化，类似于AB水晶滴胶。这次制作中，我接触到了UV胶的相关特性，虽然一开始买错了类型，买成了食品级硅胶，导致模具制作有点翻车，但总体来说还是顺利的。接下来是硅胶翻模。为了制作原石，我从零开始了解了硅胶模具的制作方法。其实挺简单的，但买材料时买错了类型，买成了食品级硅胶，这种硅胶对某些材料表面不凝固，所以模具制作时有些小问题。如果换成工业级硅胶，效果应该会更好。最后简单介绍一下制作过程和所需材料：制作原型：首先需要制作一个半边的四角星型原型，可以用3D打印或者粘土制作。制作模具：用UV胶制作模具，然后倒入液体硅胶（AB胶），用精密电子秤按1:1的比例混合。批量制作：用模具制作出多个相同的模型原型，再重新制作一个孔位多的模具，最后批量制作成品。所需材料包括：UV胶（稀胶）、天蓝色色精、珠光粉色精、紫光灯（UV胶固化需要）、液体硅胶（AB胶）、精密电子秤、半边原石形状的原模、小型针管分装瓶、搅拌棒、量杯、玻璃瓶（装成品）。这些材料大概花了我一两百块钱，虽然价格不便宜，但做手工本身就是一种乐趣，看着自己的作品，虽然可能不是非常完美，但成就感满满。总的来说，这次手工制作虽然有些小插曲，但最终还是顺利完成了。希望大家也能从中获得一些灵感，动手试试制作属于自己的原神原石吧！

𐟚䦵𗦴‹探险！杰星帆船积木模型𐟌Š 𐟌世界这么大，我想去看看。杰星58123远洋65型帆船模型，带给你不一样的航海体验。𐟒᦯一条线条，每一个细节，都透露着匠心独运，扬帆起航，乘风破浪，尽在掌握。𐟒ꊰŸŽ襏壘觻†节设计，让帆船在海上航行时更加栩栩如生，仿佛真的在远洋冒险。𐟌Š 𐟎无论是送给男性朋友，还是作为儿童节礼物或者520礼物，这款帆船模型都是绝佳选择，因为它不仅仅是一个模型，更是一次心灵的旅行。𐟎ˆ 温柔的语调，只为更好的推荐给您，希望这款积木帆船模型能成为您生活中的一道亮色。𐟒– #520礼物

【AIGC 日报】2024.10.18 让我们看看今天人工智能领域和AI应用有什么新的发展新闻。配图均为我采用AI绘画生成的原创作品。 1.诺奖得主迈克尔・莱维特：ChatGPT 比我 IQ 高很多，我啥事都问它 2024年10月16日至18日，“2024 ESG全球领导者大会”在上海举行。诺贝尔化学奖得主迈克尔ⷨŽ𑧻𔧉𙥜褼š上表示，他每天使用ChatGPT多达10至15次，认为其智商远超自己，并强调人工智能将彻底改变未来教育模式。莱维特指出，年轻人通过人工智能将变得更加独立，教育将不再是单向的老师向学生传授知识，而是师生共同学习。他强调，世界正经历快速变革，年轻人应抓住机遇，推动社会持续发展。来源：IT之家 2.开普勒发布人形机器人先行者 K2：单手负载 15kg，100TOPS 算力上海开普勒机器人有限公司近日发布了全尺寸通用人形机器人先行者K2，并在GITEX GLOBAL 2024上首次亮相。 K2具备100TOPS算力，单手负载能力达15公斤，采用一体化设计和全新星型线路布线方式，续航能力达8小时。通过云端大模型大脑和具身小脑的组合，K2实现了特定场景下的自主工作任务，并已在多家头部客户实际场景中进行测试，涉及物料搬运、巡逻巡检等多个领域。来源：IT之家 3.Pika发布了 4 种新的视频特效，分别是碎块、漏气、湮灭和消失继前不久Pika上线压扁、融化、膨胀等火爆的特效功能之后，新的 Pika1.5版本又新增了 4 种新的视频特效，分别是粉碎（crumble）、溶解（dissolve）、瘪掉（deflate）和“ta-da”特效，特效可以让视频中的人物像被布遮住一样瞬间消失。来源： AI工具集 4.联想推出PC个人智能体AI Now，基于Meta Llama模型联想在创新科技大会上发布了多项AI产品，包括个人AI智能体AI Now、液冷服务器等。黄仁勋、苏姿丰等科技巨头CEO出席，英特尔与AMD宣布首次合作。联想AI Now智能体具备内容无缝传输、个性化内容生成、教育辅助、智能模式调整、设备间智能分享以及跨设备AI功能流转等多项智能化服务。来源：智东西 5.英伟达开源模型 Nemotron-70B 超越 GPT-4o 和 Claude 3.5，仅次于 OpenAI o1 英伟达近日开源了超强模型Nemotron-70B，该模型在多个基准测试中超越了GPT-4和Claude 3.5，仅次于OpenAI的o1，成为AI社区的新焦点。英伟达表示，Nemotron-70B的发布标志着AI技术的新里程碑，未来将继续推动AI技术的创新和发展。来源：新智元 6.百度李彦宏：AI 泡沫难以避免，会有 1% 的企业脱颖而出百度创始人李彦宏近日在《HBR Live：商业未来》与哈佛商业评论英文版总编辑殷阿笛对谈时表示，AI领域虽存在泡沫，但最终会有1%的企业脱颖而出，创造巨大价值。李彦宏认为，过去18个月，大模型在回答问题准确性上取得显著进展，未来5-10年，每个人都将具备程序员的能力。他强调，中国AI发展更关注应用与市场的契合度，而非基础模型数量。对于AI取代人类工作，李彦宏持乐观态度，认为新技术将创造更舒适、体面的工作，这一过程将逐步实现，给人类足够时间适应。来源：IT之家 7. .ai 域名卖爆，小岛安圭拉 2023 年意外躺赚 3200 万美元随着人工智能产业的火热，AI 域名也成为了新的热门，包括 .ai 后缀等自然是交易重点。.ai 域名卖爆也为加勒比海的一个小岛 —— 安圭拉带来了一笔横财。借着 .ai 域名的注册、卖出等，安圭拉 2023 年从网络域名注册费中获得的收入翻了两番，达到 3200 万美元（备注：当前约 2.28 亿元人民币）。来源：美联社 8.李彦宏内部发言：「文小言」没必要像豆包、Kimi一样激进推广李彦宏提到，百度不碰Sora类的视频生成，“10年、20年都可能难以商业化应用”。他也指出，ToB业务尽量不碰吃力不讨好的项目制，尽量推出标准化产品。而文心一言改名后的ToC新搜索应用“文小言”，在推广上则不会像字节跳动的豆包、月之暗面的Kimi那样激进。来源：36氪 9.Mistral 发布 Ministral 3B/8B，“全球最好的边缘模型” Mistral 公司最新推出了 Ministral 3B 和 Ministral 8B 两款 AI 模型，并不需要连接云服务器，重点提高笔记本电脑和智能手机等设备的本地化 AI 体验，官方声称是“世界上最好的边缘模型”。 Ministral 8B 的价格为每百万个 tokens 售价 0.1 美元，而 3B 版本则为 0.04 美元，适合小规模操作或初创开发者。来源：AI工具集 #AI创造营#德里克文ai日报ai探索计划微博科技

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