分析型处理

型是决策的利器，适合 DSS、EIS 等场景，决策者洞察数据背后的趋势。过程中往往涉及大量历史数据和复杂查询，还需要访问外部数据源。你会用到数据仓库，它能你高效管理这些数据，尤其是配合 OLAP 进行多维。你可以借助数据仓库来挖掘潜在的商业机会，提升决策的精准度。数据仓库的设计也蛮重要，像星型结构的运用就是常见的优化手段，它能显著提高查询效率。你也许会遇到 Hive 的配置问题，建议你认真调试，确保大数据量顺畅。如果你想了解更多技术细节，可以参考相关的文章，是数据仓库与 OLAP 的结合，以及数据挖掘技术的应用，都会让你对这个话题有更深的理解。

计数型控制图的 SPC 过程能力用起来还挺方便的，尤其是做质量监控那块。Pn 图、P 图、C 图、U 图这几种图型，各有侧重，统计方式也不一样。比如P 图主要看不良率，适合批量检测；而C 图则偏向统计单件产品的缺陷数，更适合产品的内在问题。做得细，才更准。界限计算那块也不用太担心，网上资源挺多的，像MATLAB和SAS都有现成的教程支持。如果你是用MATLAB画图的，还可以看看那个离散图学习资源，讲得比较清楚，省事不少。另外，还有不少扩展内容，比如Redis相关的思维导图，还有一些图形选择和布局的教程，也能在项目展示阶段派上用场。像是数据的时候，图清晰才更有说服力，对吧？如果你正好做质量统计，

Greenplum，新时代的分析型云数据库，提供强大分析功能和云原生体验。

k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。

预测型数据分析：分类与逻辑回归 数据分析师培训 本课件涵盖以下内容： 分类方法概述 逻辑回归模型原理 模型建立与评估 应用案例分析

求解抛物型方程的例子 考虑一个带有矩形孔的金属板上的热传导问题。板的左边保持在100°C，板的右边热量从板向环境空气定常流动，其他边及内孔边界保持绝缘。初始时，板的温度为0°C。此问题可以概括为如下定解问题： 区域的边界顶点坐标为：(-0.5, -0.8), (-0.5, 0.8), (0.5, 0.8) 内边界的顶点坐标为：(-0.05, -0.4), (-0.05, 0.4), (0.05, -0.4), (0.05, 0.4) 此问题的数学模型是一个二维热传导方程，常用有限差分法或有限元法进行数值求解。在MATLAB中，可以通过建立网格、定义初始条件和边界条件，利用求解抛物型方程的数

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || f

MySQL 的窗口函数，真的是型查询里的神器。像ROW_NUMBER()、RANK()、OVER()这些，分组内排序、累计求和、环比这些需求，顺手。写起来不像子查询那么绕，性能还挺不错，响应也快，逻辑一目了然。 窗口函数的用法，说白了就是：你能按某个字段分组，但又保留原表结构，还能在组内做排序或聚合。比如，想看每个部门里薪水最高的前 3 名员工？以前得嵌套子查询，现在一句ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC)就搞定，代码简洁，维护起来也轻松。 别看名字叫“窗口”，其实跟前端窗口没关系，更多是“看某个范围内的数据”。像

当今企业战略核心聚焦于客户和股东价值。然而，分析技术往往过度关注复杂的技术和统计数据，而忽视了长期价值创造。Verbeke、Bravo 和 Baesens 合著的《Profit-Driven Business Analytics》一书恰逢其时地提出了一种亟需的转变：将分析技术发展为成熟的、增值的工具。该书建立在作者团队丰富的研究和行业经验之上，对于任何希望利用分析技术创造价值并获得可持续战略优势的人来说都是必读之作。尤其在当今这个可持续价值创造的新时代，追求长期价值必须由可持续发展的强大组织来推动。随着公民参与和社会贡献逐渐成为关键的战略支柱，企业雇主的角色也在不断演变。