数据建模步骤
结果呈现
结果呈现主要关注以下三个方面:模型解决了哪些问题?解决效果如何?如何解决问题?具体操作步骤是什么?
模型部署通过大量数据解决了一个或多个重要的现实问题,需要将方案落实下去,一般情况下需要通过线上技术环境部署落实,从而为后面不断优化模型、较好地解决问题打下基础。
交由工程人员部署技术环境,需要数据建模团队撰写需求文档,并确保工程人员理解需求文档的内容,才能达到较好的模型部署效果。
建立模型的步骤:
三、建立模型
在准备好的数据基础上,建立数据模型,物联网关方案定制,这种模型可能是机器学习模型,也可能不需要机器学习等高深的算法。选择什么样的模型,是根据要解决的问题(目标)确定的。
当然可以选择两个或以上的模型对比,并适当调整参数,使模型效果不断优化。
四、模型评估
模型效果的评估有两个方面:一是模型是否解决了需要解决的问题(是否还有没有注意和考虑到的潜在问题需要解决);二是模型的准确性(误差率或者残差是否符合正态分布等)。
如:在识别KOL假粉的问题中,需要评估的是:模型能否识别出假粉?识别的误差率是多少?粉丝识别误差率=(假粉误认为真粉的数量 真粉误认为假粉的数量)/总粉丝数
关系模型实际上还是管理信息系统重要的支撑模型,在此基础之上,引入新的手段,使之能表达较加复杂的数据关系,扩大其实用性,提高建模能力。从总体上看,扩充一般在两个方面进行。一是实现关系模型嵌套,这种方式可以实现“表中表”这类较为复杂的数据模型;二是语义扩充,如支持关系继承及关系函数等。
OO(面向对象)思维方式已贯穿于程序设计语言领域。在数据模型领域,面向对象数据模型也在快速的引入并持续发展。传统的关系模型等在存储数据时,并不能客观的反映数据所代表的现实事物内在联系与逻辑关系,也较难与面向对象程序开发语言在设计上无缝结合。面向对象数据模型则是用面向对象的思维方式与方法来描述客观实体,在继承关系数据库系统的已有的优势特性基础之上,支持面向对象建模,支持对象存取与持久化,支持代码级面向对象数据操作,是现在较为流行的新型数据模型。
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武汉态物科技有限公司成立于2020年11月,是一个年轻的、满怀激情和梦想的初创企业,脱胎于工控产品的研发团队,虽然年轻,但已经稳稳立足于物联网智能监控领域。公司与湖北工业大学,武汉理工大学,武汉科技大学深入合作,拥有海外博士、硕士及研发人员多名,在深厚的理论及实践基础上,研发出了拥有自主知识产权的、应用于物联网快速开发的产品,并已经大量应用于各种智能监控领域,为客户提供了稳定的服务。公司产品定位于完全开放的快速开发平台,可完全基于客户的具体业务进行设备任意协议接入,数据模型定制,web组态以及H5的页面的在线定制与开发,而且支持本地跨平台部署,让物联网应用变得简单。