数据工程师如何应对巨量的取数需求?
数据建设的精髓在于数据模型的创建(一般是维度建模),有部分新手或者部分数据分析师、后端工程师转行做数据建设较为容易走向这个错误的方向。有些人不了解建模知识,SQL能实现就行,用SQL实现了很多没有模型概念的DWD/DWS/DIM表;有些人对建模有些了解,但理解不透彻,开发了一些中间表但通用性较差,没有系统性的...
数据建模查异常信用修复助营商
在大家的共同努力下,“数据建模”很快便投入运行。如果按照传统的人工比对办法,核查全旗所有涉企行政处罚惩戒信息,大约需要3至5个人,耗时将近3个月的时间。数据建模工具面世后,只需要1个人用5天左右的时间就能全部核查完毕,省时又省力。“我们用数据模型比对、分析,最终发现全旗存在异常线索463条,问题总数696条,及...
如何高效的利用低代码技术进行数据建模
数据建模,简而言之就是明确业务场景以及流程后,抽象实体和之间的关系,确定实体涉及的主从表以及对应的属性字段,然后进行存储计算。一般分为概念模型、逻辑模型、物理模型。当然,目前数据建模的方式不少,有维度建模,范式建模,DataVault模型、Anchor模型。这里我们不展开一一介绍,重点分享一下基于低代码技术进行维度建模的...
AI蛋白质夺诺奖,清华聂再清:大模型解码生物语言 | 智者访谈
聂再清:因为干实验一个最大的问题是,其结果是基于某一个数据集的,而那个数据集跟现实生活中的真实场景并不一定完全一致,所以基于这个数据集训练出的模型,用在真实场景时,有可能效果就差别很大,很难说一个精度80%、90%的模型在湿实验的结果里能具体代表什么。当然,我们可以去建一个非常通用的数据集,用以去提...
数据要素x项目办公室:数据人才的职业稳定性会受到什么影响?
数据交易师是一种专门从事利用数据分析、建模和算法进行交易的金融领域专业人士。他们在金融市场中通过运用各种技术手段,包括量化建模、算法交易等方法,进行交易决策和风险管理。量化交易员是利用量化建模和算法进行交易的专业人士,他们通过构建各种量化交易策略,利用算法执行交易指令,实现市场套利和风险管理。量化交易员需要熟...
上海:生物医药、高端设备相关,创新产品推荐目录申报工作进行中
数据库和中间件等;开源软件(自主根技术);制造业数字化转型(工业互联网),包括产品数字护照、工业大模型、工业数据建模与分析、工业数据空间、轻量化组件、数字孪生、碳计量模组等;网络安全软件,包括新一代数字身份认证、隐私计算、安全服务边缘等基础技术,web3.0安全、智能工控安全、车联网安全等应用技术,网络安全保险...
华为数据治理方法论及最佳实践
数据集成数据集成用来完成数据入湖动作,不是简单的数据搬家,而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准,包括:明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。
预测建模案例-预防机器故障
对于大数据建模,传统回归可以尝试,但需要面临很多的挑战。有没有新办法呢?其实40多年前,一群杰出的统计学家(数据科学家)努力解决这个问题,并成为CART、MARS、随机森林和TreeNet等新型机器学习算法背后的原始架构师。比如其中的CART方法,其思想简单来说就是:提出问题,分而治之!
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
大型模型是在多种质量的数据池组合上训练完成的。通过对从各个数据池的扩散参数(如图1(a)中的A-F)派生的聚合数据效用进行建模,就可以直接估计模型在这些数据池的任意组合上的性能。需要重点指出,这种方法并不需要在这些数据池组合上进行训练就能估计它们的扩展律,而是可以根据各个组成池的扩展参数直接估计...
湖北举行2024年“数据要素×”大赛湖北分赛新闻发布会
湖北分赛以“数据赋能乘数而上”为主题,旨在通过竞赛激发社会各界对数据资源价值的认识和应用场景开发的热情,推动数据交易机制的完善和产业技术创新。(二)赛事组织湖北分赛指导单位为国家数据局、湖北省人民政府,由湖北省数据局、省经信厅、省住建厅、省交通运输厅、省农业农村厅、省商务厅、省文旅厅、省卫健委...