该【《数据模型与决策》课件 】是由【1772186****】上传分享,文档一共【30】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【《数据模型与决策》课件 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。《数据模型与决策》ppt课件BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS数据模型基础常见的数据模型数据模型的建立与选择数据模型的应用场景数据模型的评估与改进数据模型的发展趋势与挑战BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01数据模型基础数据模型是用于描述数据、数据关系以及数据操作的抽象表示。总结词数据模型是通过对现实世界的数据和数据关系的抽象,建立一个结构化的模型,以便更好地组织、管理和处理数据。它提供了一种通用的语言和框架,用于描述数据的属性、关系和操作。详细描述数据模型定义总结词数据模型可以根据不同的分类标准进行划分。详细描述根据数据模型的规模和复杂度,可以分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。根据数据模型的应用领域,可以分为关系数据模型、面向对象数据模型、层次数据模型等。数据模型分类VS数据模型在数据处理、信息管理、决策支持等方面具有重要作用。详细描述数据模型能够简化复杂的数据结构和关系,提高数据的可理解性和可管理性。通过数据模型,可以对数据进行整合、分析和挖掘,为决策提供有力支持。同时,数据模型还有助于保证数据的完整性、一致性和安全性,提高数据的质量和可靠性。总结词数据模型的作用和意义BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02常见的数据模型通过最小化预测误差的平方和来预测一个或多个因变量的值。线性回归模型用于预测一个二元目标变量,基于一系列自变量。逻辑回归模型用于比较不同组数据的均值差异。方差分析模型用于减少数据集的维度,同时保留数据集中的重要信息。主成分分析模型统计模型通过递归地将数据集划分为更小的子集来预测分类结果。分类决策树用于预测连续目标变量的值,而不是分类结果。回归决策树通过结合多个决策树模型来提高预测精度和稳定性。集成学****决策树决策树模型将输入数据传递给隐藏层,然后输出结果。前馈神经网络循环神经网络卷积神经网络自组织映射网络能够处理序列数据,并记忆先前状态的信息。适用于图像处理和计算机视觉任务。用于聚类和可视化高维数据。神经网络模型
《数据模型与决策》课件 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.