2.大数据计算模型要点:降维:当大量挖掘数据和大规模数据时，往往会面临“维数灾难”。数据 建模如何进行概念建模数据建模大致分为三个阶段，概念建模阶段，数据超大号问题，数据仓库-1建模-1/仓库的几个思路是连接两个典型类型-1。
如果是线性规划问题，lingo要解9个小时。有多少变量？我用matlab解了72个变量，一夜之间算出了一个错误。变量太多的问题，基本上有两种解决方案:1。高性能计算(如果可能)和2。降维。我觉得第二种比较常用，因子分析或者主成分分析，这是主要的降维方法。如果是线性问题，我们可以检验系数的显著性，去掉所有不显著的变量，这有时候也是一种方法。
1，Da 数据计算模型是统计数据透视实体模型，通常指统计分析或Da 数据挖掘、深度学习、人工智能技术等类型的实体模型，这些模型是从科学研究的角度定义的。2.大数据计算模型要点:降维:当大量挖掘数据和大规模数据时，往往会面临“维数灾难”。数据 set的维数是无限增加的，但由于计算机的处理能力和速度有限，另外，在数据 set的维数之间可能存在一种常见的线性关系。
因此，人们必须减少总层数，减少层间共线性危害。数据降维又叫数据约简或数据约简。其目的是减少数据 calculation和建模中涉及的维数。有两种数据降维思路:一种是基于特征选择的降维，另一种是基于维度变换的降维。回归:回归是一种数据分析方法，就是研究变量X对因变量y的数据分析，我们所知道的最简单的回归模型是一元线性回归(只有一个自变量和一个因变量，它们之间的关系可以用一条直线来表示)。
3、 数据 建模是什么意思?问题1:什么是数据建模数据建模指现实世界的抽象组织数据。将系统分析后抽象出的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin中建立数据 library实体及其关系(实体一般为表格)的过程。Baike.baidu/view/问题2:根据数据建立分析模型是什么意思？这是数据分析的大致思路。
