中国电信新型智慧城市白皮书

在构建贫困精准识别模型时，采用随机森林算法是一个好的选择，尤其是对于那些数据不平衡、缺失值多，甚至存在共线性问题的情况。通过利用行列采样和决策树分裂，随机森林能够有效地这些挑战，提高分类准确性。这个方法适合用在贫困人口识别、数据挖掘等实际场景。并且，算法的效果也挺不错，相比传统的SVM和KNN等算法，分类表现更加稳健。你可以用它来构建更为精准的贫困识别模型，获得比较理想的结果。如果你想了解更多细节，可以查看一些关于决策树和随机森林的文档，例如Scikit-learn 决策树与随机森林实现与应用，或者直接参考一些现成的Python实现，快速上手。这个模型的关键在于随机森林多元数据时的强大能力，是

中国电信ODS项目规范培训，重点介绍了建立ODS系统的规范步骤与要求。

实施建议 数据仓库及周边系统改造建议 业务系统: 增加数据质量修改流程和环节。 设立数据质量负责岗位。 ODS系统: 上线后增加信息管理、数据稽核等岗位。 其他系统（计费系统、CRM系统、流程和管控系统、周边系统）: 完善客户统一视图信息查询。 完善客户销售服务流程。 接口改造，改由ODS获取共享信息。 流程和岗位调整建议 ODS系统承担着数据质量管理的重要任务，同时与周边生产系统存在大量的准实时访问接口，客观上要求加大IT管控力度，提高系统建设质量，减少系统风险。 IT管控支撑建议 移植运营分析报表和批量计算。 移植清单、帐单对外提供查询。 EDW从ODS抽取整合后数据。 ED

系统架构的设计，网络和硬件层面下了不少功夫，高速磁盘阵列配合 SAN 架构，数据传输快得，基本没啥瓶颈。再加上多机群集和 HA 高可用方案，容错做得比较稳，哪怕一台挂了，也不至于影响整体服务。 高可用集群的配置，像用到Pgpool-II做读写分离、负载均衡，效果还蛮不错的。参考Pgpool-II 实现高可用与读写分离及负载均衡全流程，整个流程写得挺清楚的，照着做基本不会出错。 数据库引擎这块，要求能同时撑得住OLTP和OLAP两种场景，简单讲就是能抗压还能，不然上线没多久就开始卡顿。报表查询也安排上了，能从多个维度查数据，还支持图表统计，前端那边接个报表系统就行，比如FineReport或者D

电信行业数据挖掘白皮书详细探讨了当前技术发展下数据挖掘在电信领域的应用与前景。通过分析大数据技术在提升服务质量和运营效率中的作用，展示了数据挖掘技术如何帮助电信公司更好地理解和满足用户需求。

中国电信经营分析系统需求说明书，第一章总则包括概述、起草单位、版权和解释权。第二章指标体系涵盖维度说明和指标说明。第三章系统功能展示了功能展示方式、系统统计分析功能和系统管理功能。第四章建设原则阐述了总体建设原则、ETL设计原则、ETL概念模型和接口实现设计原则及数据采集流程。第五章技术要求详述了系统可扩展性、处理能力、数据存储要求、数据加载要求、可靠性、准确性、安全性和统一性。

系统技术架构包括HTML Web服务业务组件、数据访问界面、ETL/EAI组件等，用于生产系统数据处理与汇总，涵盖数据整合、存储和外部数据应用访问。ODS系统在数据应用与共享中起关键作用，支持查询、报表生成及动态计算，以及利用数据服务组件提供的数据共享功能。

数据存储技术建议汇总：采用成熟的企业级数据库，支持OLTP和OLAP类型数据混合操作；推荐使用主流的数据建模工具；应用表分区技术提升数据访问性能和操作效率；采用集群技术和并行处理技术，提高数据操作性能、稳定性和可扩展性；提供自动诊断和优化建议，涵盖内存参数、表结构、索引和SQL语句优化；支持在线备份恢复和灾备解决方案，实现数据保护和可靠性。数据分层存储包括接口数据层、统一数据层和汇总数据层，为ODS系统中的数据存储提供多样化解决方案。

SQL_SERVER2005详细表达式用法介绍的白皮书