仓库管理系统总结
姓名：闫军
学号：1115115327
目录
引言 (3)
一、项目背景。 (3)
二、编写目的和意义。 (3)
三、软件定义。 (4)
四、数据字典 (5)
1.数据流 (5)
2.数据项 (5)
3.数据文件 (6)
五、仓库管理系统CDM模型 (8)
六、仓库管理系统LDM模型 (9)
七、仓库管理系统PDM模型 (10)
八、总结 (10)
引言
随着社会经济的迅速发展和科学技术的全面进步，计算机事业的飞速发展，以计算机及与通信技术为基础的信息系统正处于蓬勃发展的时期。各种仓库管理的方法也是日新月异。以前全是由人力管理的方法存在很多缺点，仓库的管理问题也就提上了日程。随着这种企事业单位产品和材料的大量增加，起管理难度也越来越大，如何优化仓库夫人日常管理也就成为了一个重要的课题。
在计算机飞速发展的今天，将计算机这一信息处理利器应用于仓库。的日常管理已经是势在必行，而且这也将为仓库管理带来前所未有的改变，它可以带来意想不到的效益，同时也会为企业飞速发展提供无限制的潜力。采用计算机管理信息系统已经成为仓库管理科学化和现代化的重要标志，它给企业带来了明显的经济效益和社会效益。主要体现在：极大的提高了仓库管理人员的工作效率，大大减少了以往入、出、存流程繁琐杂乱周期长的弊端。基于仓库管理的全面自动化，可以减少入库管理、出库管理和库存管理的漏洞。可以节约不少管理开支，增加企业收入。仓库管理的操作自动化和信息的电子化，全面提高了仓库的管理水平。
随着我国改革开放的不断深入，经济的飞速发展，企业要想生存发展，要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，没有现代化的管理是万万不行的，仓库管理的全面自动化，信息化则是其中及其重要的部分。为了加快产库管理的自动化步伐，提高仓库管理业务的处理小效率，建立仓库管理系统已经变得十分必要。
一、项目背景。
企业的仓库物资管理往往是很复杂、很繁琐的。由于所掌握的物资种类众多，订货、管理、发放的渠道各有差异，各个企业之间的管理体制不尽相同，各类统计报表繁多，因此仓库的仓库管理必须编制一套仓库管理信息系统，实现计算机化操作，而且必须根据企业的具体情况制定相应的方案。
传统的商品由进货到发货，要经过若干环节，多次账面转抄，由于物品繁多，规格型号的标识繁多，加之业务人员素质的因素，易造成仓库供应效率低下，影响生产.；由于库房与管理部门之间存在信息难以交流。供应业务员、仓库保管员、计划员和有关领导相互之间信息流通困难，使得仓库供应效率低下，造成库存积压。使库存储备很大，影响资金周转。另外，使得仓库的管理数据的汇总，以及信息的传递困难；手抄的，手工作业容易造成失误，同时每月向上级单位所报报表需耗费相当大的人力资源进行大量数据计算，这将影响数据的准确率和效率，从而造成不必要的损失和浪费。
根据当前的企业管理体制，一般的仓库管理系统，总是根据所掌握的物资类别，相应分成几个科室来进行物资的计划，订货，核销托收，验收入库，根据企业各个部门的需求来发送物资设备，并随时按期进行仓库盘点，作台帐，根据企业领导和自身管理的需要按月、季度、年度进行统计分析，产生相应报表。为了加强关键物资、设备的管理，要定期掌握其储备，消耗情况，根据计划定额和实际纤毫定额的比较，进行定额管理，使得资金使用合理，物资设备的储备最佳。
仓库的仓库管理是整个物资供应管理系统的核心。因此有必要开发一套独立的仓库管理系统来提高企业工作效率,。而所使用的这套仓库管理系统是企业生产经营管理活动中的核心，此系统必须可以用来控制合理的仓库费用、适时适量的仓库数量，使企业生产活动效率最大化。通过对这些情况的仔细调查，我开发了下面的仓库仓库管理系统。
二、编写目的和意义。
项目开发目的：大多数仓库管理理论认为，库存是物理上和逻辑上库房库位的所有有形和无形物料
极其价值的总和，具体包括成品、原材料、在制品、在途品、生产前物料、备品备件等。虽然持有一些库存是必要的，过量的库存却非但没有用处而且占用了资金。占用的资金对于公司发展、新产品开发等都是非常需要的；减少资金占用还可以大大减少来自银行贷款的利息和风险。对那些采购量特别大、采购件市场价格有波动的物料仓库，加强库存管理效果更为明显。因此，平衡公司仓库投资与其它资金需求至关重要。
仓库管理的主要目标就是通过对仓库所有入出库活动的管理和控制及对仓库数据有效的统计和分析，以保证企业生产中畅通的物流，使决策人员及早发现问题，采取相应措施，调整仓库结构,缩短储备周期，加速资金周转，最大限度地降低仓库占用，同时，通过周期性的仓库盘点，及时补救管理中的漏洞，使仓库管理系统实时地反映企业中各个仓库的现时情况，为各类管理人员从不同侧面提供所需信息，以便协调企业经营收到更大效益，仓库管理系统是协调企业生产经营的基础，其数据的准确性、方便的查询、有效的分析是整个计算机管理系统顺利运行的关键。
项目开发意义：仓库管理系统的开发，能够给企业带来经济上的长远利益。首先，仓库管理系统的开发及使用，给企业节约了人力、财力、物力，有效的控制了企业仓库的运转，加速了资金的周转。其次，仓库管理系统的开发有力的推动了企业的现代化进程，提高了企业的管理水平和现代化水平。使企业在经济蓬勃发展的今天更能灵活的应付各种生产任务和信息资源的开发。对企业利用信息进行生产活动、经营活动提供了有效的帮助。是企业实现现代化的必经之路，是企业实现发展目标的重要手段。最后，仓库管理系统能够灵活的与外界进行交流，加速了企业的交流进程，扩展了企业的交流对象，使企业得到进一步的发展成为可能。本系统的开发完成能灵活的运用于各种企业的仓库管理业务。能够有力的推动各个企业的现代化管理进程，从而实现对整个行业乃至其他相关部门和单位的现代化进程的推动作用。使计算机为核心的自动化管理系统得以普及和大范围的应用。
三、软件定义。
本系统是一个仓库管理系统，用户可以是不通的企事业单位。为提高仓储作业和仓储管理活动的效率，对仓库实施全面地系统化管理的计算机信息系统。
目前，许多企业已认识到企业管理信息对企业发展的战略意义，而仓库，尤其是制造业中的仓库，作为链上的节点，不同链节上的库存观不同，在物流供应链的管理中，不再把库存作为维持生产和销售的措施，而将其作为一种供应链的平衡机制，其作用主要是协调整个供应链。但现代企业同时又面临着许多不确定因素，无论他们来自分供方还是来自生产或客户，对企业来说处理好库存管理与不确定性关系的唯一办法是加强企业之间信息的交流和共享，增加库存决策信息的透明性、可靠性和实时性。而这，正是仓库管理系统所要帮助企业解决的问题。
仓库管理系统除了管理仓库作业的结果记录、核对和管理外最大的功能是对仓库作业过程的指导和规范：即不但对结果进行处理，更是通过对作业动作的指导和规范保证作业的准确性、速度和相关记录数据的自动登记（入计算机系统），增加仓库的效率、管理透明度、真实度降低成本比如通过无线终端指导操作员给某定单发货：当操作员提出发货请求时，终端提示操作员应到哪个具体的仓库货位取出指定数量的那几种商品，扫描货架和商品条码核对是否正确，然后送到接货区，录入运输单位信息，完成出货任务，重要的是包括出货时间、操作员、货物种类、数量、产品序列号、承运单位等信息在货物装车的同时已经通过无线方式传输到了计算机信息中心数据库。
用户可以通过相应的模块对仓库里的材料的基本情况进行更新、查询和删除，对材料的出库和入库进行管理，对出入库明细技能型查询，对出入库和材料的库存进行管理。
四、数据字典
1.数据流
(1)数据流名称：入库信息
数据流别名：无
说明：即将装入仓库的货物的信息数据流来源：入库台账表数据流流向：仓库管理员
数据流组成：入库表号+货物编号+入库时间+数量数据流量：根据事物的需要，一般很频繁(2)数据流名称：出库信息
数据流别名：无
说明：销售后即将出库的货物的信息数据流来源：出库台账表数据流流向：仓库管理员
数据流组成：出库表号+货物编号+出库时间+数量数据流量：根据事物的需要，一般很频繁(3)数据流名称：货物信息
数据流别名：无
说明：对仓库中的所有货物的信息的统计数据流来源：货物表数据流流向：仓库管理员
数据流组成：货物=货物编号+名称+单价+供应商+重量数据流量:根据事物的需要，一般很频繁2.数据项
(1)数据项名称：货物编号
数据项别名：货物号
说明：仓库中的货物的唯一标识
类型：字符型
长度：10
(2)数据项名称：货物名称
数据项别名：名称
说明：货物的名称
类型：字符型
长度：10
(3)数据项名称：单价
数据项别名：货物单价
说明：货物的单价等信息
类型：money
长度：20
(4)数据项名称：供应商
数据项别名：供应商
说明：无
类型：字符型
长度：50
(5)数据项名称：入库时间
数据项别名：入库时间
说明：货物进入仓库的时间
类型：datetime
长度：10
(6)数据项名称：入库单号
数据项别名：无说明：无
类型：字符型
长度：10
(7)数据项名称：数量
数据项别名：入库货物数量
说明：入库的货物数量
类型：int
长度：20
(8)数据项名称：出库单号
数据项别名：无
说明：无
类型：字符型
长度：10
(9)数据项名称：出库时间
数据项别名：无
说明：货物出库的时间
类型：datetime
长度：20
3.数据文件
（1）数据文件名称：入库单表
说明：所有的订购的货物的入库信息
数据文件组成：入库表号+货物编号+入库时间+数量组织方式：按入库表号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（2）数据文件名称：出库单表
说明：所有已卖出的货物的出库信息
数据文件组成：出库表号+货物编号+出库时间+数量组织方式：按出库表号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（3）数据文件名称：货物信息
说明：仓库中的所有货物的信息
数据文件组成：货物编号+名称+单价+供应商+重量
组织方式：按货物编号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（4）数据文件名称：入库台账
说明：所有的订购的货物的入库台账统计信息数据文件组成：入库表号+货物编号+入库时间+数量组织方式：按入库表号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（5）数据文件名称：出库台账
说明：所有已卖出的货物的出库台账统计信息
数据文件组成：出库表号+货物编号+出库时间+数量
组织方式：按出库表号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（6）数据文件名称：库存情况
说明：仓库中的剩余的货物的信息
数据文件组成：货物编号+入库时间+库存量
组织方式：按货物编号从小到大排序
存取方式：顺序存取
频率：随机
（7）数据文件名称：借条信息
说明：客户，供应商或者企业中其他仓库借出货物的信息。
数据文件组成：出库表号+借出人姓名+还库时间
组织方式：按货物编号从小到大排序
存取方式：顺序
存取频率：随机
五、仓库管理系统CDM模型
六、仓库管理系统LDM模型
七、仓库管理系统PDM模型
八、总结
计算机技术的快速发展大大的推进了现代人工作生活的变化，越来越多的行业开始应用计算机来增强管理，提高效益。
计算机软件作为计算机系统的两大组成部分之一，看起来更接近普通用户；在设计一个软件系统的时候需要考虑到的因素非常多，但是最重要的莫过于功能和界面，功能直接关系着软件系统是否能完成用户的需求，而界面则直接面对用户，人们总是更倾向于使用一个操作方便的软件系统。
在设计仓库管理系统的时候，便是从以上两个方面入手，首要实现功能性需求，再设计一个相对方便操作的用户界面。
通过这次课程实践学习，我发现了很多自己在基础知识上的很多不足，对于大型程序找不到解题思路，很大一部分原因在于不能灵活的运用基础知识去解题，这也使我明白了基础知识的重要性，并且会在今后的学习中更加注重听课时的效率，以加强自己在基础知识能力。对数据库的学习最主要的是实践，只有多上机练习，才能知道自己
在哪方面有欠缺，才能更好的找出自己到底错在了哪里，边学习边运用，慢慢的去提高自己的能力，
并且要经常分析，模糊的问题才会渐渐清晰。
为了能更好的实现对数据库的运用，我会继续不断的学习数据库课程中的知识并不断的巩固。
数据库如何建模 笔者从98年进入数据库及数据仓库领域工作至今已经有近八年的时间，对数据建模工作接触的比较多，创新性不敢谈，本文只是将工作中的经验总结出来，供大家一同探讨和指正。 提起数据建模来，有一点是首先要强调的，数据建模师和DBA有着较大的不同，对数据建模师来说，对业务的深刻理解是第一位的，不同的建模方法和技巧是为业务需求来服务的。而本文则暂时抛开业务不谈，主要关注于建模方法和技巧的经验总结。 从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。 第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。 第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的;第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同;第三层物理层是第二层的具体实现。 第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。 第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。
下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。 数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。下面举两个例子： 1)数据范围小的临时表 当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。这样，不论是更新还是对表中某些项的计算都会效率提高很多。处理好的数据发送入准备加载到数据仓库中的表中，最后一次性加载入数据仓库。 2)带有冗余字段的临时表 由于数据准备区中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承担风险。 举例来说，笔者在项目中曾遇到这样的需求，客户表{客户ID，客户净扣值}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值}，即客户和债项是一对多的关系。其中，客户净扣值和债项余额已知，需要计算债项净扣值。计算的规则是按债项余额的比例分配客户的净扣值。这时，我们可以给两个表增加几个冗余字段，如客户表{客户ID，客户净扣值，客户余额}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值，客户余额，客户净扣值}。这样通过三条SQL就可以直接完成整个计算过程。将债项余额汇总到客户余额，将客户余额和客户净扣值冗余到债项表中，在债项表中通过(债项余额×客户净扣值/客户余额)公式即可直接计算处债项净扣值。
第3讲MATLAB数据建模方法(上)：常用方法 作者：卓金武, MathWorks 中国 以数据为基础而建立数学模型的方法称为数据建模方法，包括回归、统计、机器学习、深度学习、灰色预测、主成分分析、神经网络、时间序列分析等方法，其中最常用的方法还是回归方法。本讲主要介绍在数学建模中常用几种回归方法的MATLAB实现过程。 根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型（线性或非线性）可将回归方法分为:一元线性、一元非线性、多元回归。另外还有两种特殊的回归方式，一种在回归过程中可以调整变量数的回归方法，称为逐步回归，另一种是以指数结构函数作为回归模型的回归方法，称为Logistic回归。本讲将逐一介绍这几个回归方法。 3.1 一元回归 3.1.1 一元线性回归 【例3-1】近10年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：亿元）的数据见表3-1，请建立社会商品零售总额与职工工资总额数据的回归模型。 表3-1 商品零售总额与职工工资总额 回归方法建立他们之间的回归模型了，具体实现的MATLAB代码如下： （1）输入数据 （2）采用最小二乘回归
据的散点图，这样就可以从图形上判断这些数据是否近似成线性关系。当发现它们的确近似在一条线上后，再用线性回归的方法进行回归，这样也更符合我们分析数据的一般思路。 图3-1 职工工资总额和商品零售总额关系趋势图 （3）采用LinearModel.fit函数进行线性回归 运行结果如下： （4）采用regress函数进行回归
运行结果如下： 只要根据自己的需要选用一种就可以了。函数LinearModel.fit 输出的内容为典型的线性回归的参数。关于regress ，其用法多样，MATLAB 帮助中关于regress 的用法，有以下几种： b = regress(y,X) [b,bint] = regress(y,X) [b,bint,r] = regress(y,X) [b,bint,r,rint] = regress(y,X) [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) [...] = regress(y,X,alpha) 输入y （因变量，列向量），X （1与自变量组成的矩阵）和（alpha ，是显著性水平, 缺省时默认0.05）。 输出01 ??(,)b ββ=，bint 是01ββ，的置信区间，r 是残差（列向量），rint 是残差的置信区间，s 包含4个统计量：决定系数2R （相关系数为R ），F 值，F(1,n-2)分布大于F 值的概率p ，剩余方差2s 的值。2s 也可由程序sum(r.^2)/(n-2)计算。其意义和用法如下：2R 的值越接近1，变量的线性相关性越强，说明模型有效；如果满足1(1,2)F n F α--<，则认为变量y 与x 显著地有线性关系，其中1(1,2)F n α--的值可查F 分布表，或直接用MATLAB 命令finv(1-α,1, n-2)计算得到；如果p α<表示线性模型可用。这三个值可以相互印证。2s 的值主要用来比较模型是否有改进，其值越小说明模型精度越高。 3.1.2 一元非线性回归 在一些实际问题中，变量间的关系并不都是线性的，此时就应该用非线性回归。用用非线性回归首先要解决的问题是回归方程中的参数如何估计。下面通过一个实例来说明如何利用非线性回归技术解决实例的问题。 【例3-2】 为了解百货商店销售额x 与流通率（这是反映商业活动的一个质量指标，指每元商品流转额所分摊的流通费用）y 之间的关系，收集了九个商店的有关数据（见表3-2）。请建立它们关系的数学模型。 表3-2 销售额与流通费率数据
明源建模工具操作手册目录 第一章如何使用建模工具 1 1.1 建模工具环境要求 1 1.2 建模工具使用概述 1 第二章表 4 2.1 新建表 4 2.2 设计表 7 2.3 预览数据 8 2.4 删除表 10 第三章查询 11 3.1 新建查询 11 3.2 修改查询 23 3.3 删除查询 23 第四章实体 23 4.1 新建实体 23 4.2 修改实体 28
4.3 删除实体 29 第五章高级管理 30 5.1 对象浏览器 30 5.2 导入导出 31 5.3 日志浏览器 35 第六章其它 36 6.1 快捷键 36 6.2 附录 37 本书使用的符号解释： “”大项说明——用于无先后顺序的明细条目的说明。 “”小项说明——用于在大项下无先后次序的小项说明 “ ” 提示——这个图标提醒您，如果您想把事情做的好些，就要牢记这些信息。 “ ”警告——如果您想避免不必要的损失，就要牢记这些信息
第一章如何使用建模工具 该工具用于CRM的数据建模需要，实现数据层的业务对象定义。支持用户或项目实施人员对实体对象的维护。 1.1 建模工具环境要求 目前建模工具支持CRM管理系统。对系统配置要求如下： 1.2 建模工具使用概述 打开建模工具，弹出数据库配置，如图： 图1-1
【窗口说明】 ● 服务器地址：建模工具连接的服务器地址，服务器地址可以是IP地址或者机器名 ● 数据库：服务器中需要维护的数据库名称 ● 登录名：服务器SQL Server名称 ● 密码：服务器SQL Server登录密码 输入数据库配置信息后，点击登录；打开建模工具操作窗口，如图： 图1-2 【菜单】 图1-3 ● 文件：点击文件，如图：
大数据与建模 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop
依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance computinggand communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络
第一部分支架形式模拟 (2) 1.0 普通支架的模拟 (2) 1.1 U－band (2) 1.2 承重支架 (3) 1.3 导向支架 (3) 1.4 限位支架 (7) 1.5 固定支架 (7) 1.6 吊架 (8) 1.7 水平拉杆 (8) 1.8 弹簧支架模拟 (9) 2.0 附塔管道支架的模拟 (11) 3.0弯头上支架 (13) 4.0 液压阻尼器 (14) 5.0 CAESARII可模拟虾米弯，但变径虾米弯不能模拟 (15) 第二部分管件的模拟 (15) 1.0 法兰和阀门的模拟 (15) 2.0 大小头模拟 (17) 3.0 安全阀的模拟 (18) 4.0 弯头的模拟 (19) 5.0 支管连接形式 (20) 6.0 膨胀节的模拟 (21) 6.1 大拉杆横向型膨胀节 (22) 6.2 铰链型膨胀节 (34) 第三部分设备模拟 (42) 1.0 塔 (42) 1.1 板式塔的模拟 (42) 1.2 填料塔的模拟 (44) 1.3 除了模拟塔体的温度，还需模拟塔裙座的温度 (47) 2.0 换热器，再沸器 (48) 2.1 换热器模拟也分两种情况 (48)
3.0 板式换热器 (51) 4.0 空冷器 (52) 4.1 空冷器进口管道和出口管道不在同一侧 (52) 4.2 空冷器进口管道和出口管道在同一侧 (54) 5.0 泵 (56) 6.0 压缩机，透平 (58) 第四部分管口校核 (59) 1.0 WRC107 (59) 2.0 Nema 23 (62) 3.0 API617 (64) 4.0 API610 (65) 第五部分工况组合 (68) 1.0 地震 (69) 2.0 风载 (70) 3.0 安全阀起跳工况 (72) 4.0 沉降 (74) 第一部分支架形式模拟 1.0 普通支架的模拟 1.1 U－band
数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。 三、模型求解： 模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合
适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力： 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。 五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：
第一部分支架形式模拟 (3) 1 1.0 普通支架的模拟 (3) 2 1.1 U－band (3) 3 1.2 承重支架 (5) 4 1.3 导向支架 (5) 5 1.4 限位支架 (8) 6 1.5 固定支架 (9) 7 1.6 吊架 (9) 8 1.7 水平拉杆 (10) 9 1.8 弹簧支架模拟 (11) 10 2.0 附塔管道支架的模拟 (15) 11 3.0 弯头上支架 (18) 12 4.0 液压阻尼器 (20) 13 5.0 CAESARII可模拟虾米弯，但变径虾米弯不能模拟 (21) 14 第二部分管件的模拟 (21) 15 1.0 法兰和阀门的模拟 (21) 16 2.0 大小头模拟 (23) 17 1.
3.0 安全阀的模拟 (25) 18 4.0 弯头的模拟 (25) 19 5.0 支管连接形式 (27) 20 6.0 膨胀节的模拟 (29) 21 6.1 大拉杆横向型膨胀节 (30) 22 6.2 铰链型膨胀节 (45) 23 第三部分设备模拟 (56) 24 1.0 塔 (56) 25 1.1 板式塔的模拟 (57) 26 1.2 填料塔的模拟 (58) 27 1.3 除了模拟塔体的温度，还需模拟塔裙座的温度 (61) 28 2.0 换热器，再沸器 (62) 29 2.1 换热器模拟也分两种情况 (62) 30 3.0 板式换热器 (65) 31 4.0 空冷器 (67) 32 4.1 空冷器进口管道和出口管道不在同一侧 (67) 33 4.2 空冷器进口管道和出口管道在同一侧 (69) 34 5.0 泵 (72) 35 2.
6.0 压缩机，透平 (73) 36 第四部分管口校核 (74) 37 1.0 WRC107 (75) 38 2.0 Nema 23 (80) 39 3.0 API617 (82) 40 4.0 API610 (85) 41 第五部分工况组合 (88) 42 1.0 地震 (89) 43 2.0 风载 (91) 44 3.0 安全阀起跳工况 (93) 45 4.0 沉降 (95) 46 47 第一部分支架形式模拟 48 49 1.0 普通支架的模拟 50 51 1.1 U－band 52 53 54 3.
数据处理与建模流程： 1数据处理 1.1 替换缺失值： 数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。 2 时间序列的预处理 2.1 时间序列平稳化 首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。如下图所示： 可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。故序列不平稳。 为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。再次制作自相关图，勾选一次差分。结果如图所示：
如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。序列仍不平稳。勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。 结果如图所示： 从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。序列已稳定。 故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。 2.2 平稳序列的检验 为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：
图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。PACF拖尾。根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。 (ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。符合MA模型） 3 指数平滑与ARIMA的比较 指数平滑： 用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。基本公式： Ft是t时刻的预测值，Y是t时刻的实际值。指数平滑沿袭了修正的思想，T+1时刻的
目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求： 1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）;
二、实体、属性及标识符的定义 实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。 每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。 实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。 实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。实体是实体类型的一个实例，在含义明确的情况下，实体、实体类型通常互换使用。 实体类型中的每个实体包含唯一标识它的一个或一组属性，这些属性称为实体类型的标识符（Identifier），如“学号”是学生实体类型的标识符，“姓名”、“出生日期”、“信址”共同组成“公民”实体类型的标识符。 有些实体类型可以有几组属性充当标识符，选定其中一组属性作为实体类型的主标识符，其他的作为次标识符。 三、实体、属性及标识符的表达
时 间 内容提要授课详细内容实践训练 第一天业界主流的 数据仓库工 具和大数据 分析挖掘工 具 1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目 解决方案 2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具 3.Hadoop数据仓库工具Hive 4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL 5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout 6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib 7.大数据分析挖掘项目的实施步骤 配置数据仓库工具 Hadoop Hive和 SparkSQL 部署数据分析挖掘 工具Hadoop Mahout 和Spark MLlib 大数据分析 挖掘项目的 数据集成操 作训练 1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练 2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范 的数据仓库 3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数 据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库 4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型 的分析挖掘任务调用 5.去除噪声 项目数据集加载 ETL到Hadoop Hive 数据仓库并建立多 维模型 基于Hadoop 的大型数据 仓库管理平 台—HIVE数 据仓库集群 的多维分析 建模应用实 践 6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库 应用案例 7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析 8.Hive Server的工作原理、机制与应用 9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化 10.Hive应用开发技巧 11.Hive SQL剖析与应用实践 12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客 户端操作技巧 13.Hive数据仓库报表设计 14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive 数据仓库集群中，用于共享访问 利用HIVE构建大型 数据仓库项目的操 作训练实践 Spark大数据 分析挖掘平 台实践操作 训练 15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置 16.Spark数据分析库MLlib的开发部署 17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并 在分布式内存中运行
数据建模目前有两种比较通用的方式1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校，在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来，数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国从1989年起参加美国数学建模竞赛，1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质”。近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。数学模型是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定目的，进行一些必要的抽象、简化和假设，借助数学语言，运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，
大数据风控建模标准流程 一、风控建模标准过程 （一）数据采集汇总 2、评估数据真实性和质量，数据质量好的变量进入后续步骤 （二）模型设计 1、时间窗和好坏客户定义 时间窗：根据获取数据的覆盖周期，将数据分为用来建模的观察期数据，和后面用来验证表现的表现期数据； 好坏客户定义：分析客户滚动和迁移率，来定义什么程度逾期的为“坏客户”，例如定义M3为坏客户就是定义逾期3个月的才是坏 客户； 2、样本集切分和不平衡样本处理 样本集切分：切分为训练集和测试集，一般7/3或8/2比例； 不平衡样本：最理想样本为好坏各50%，实际拿到的样本一般坏 客户占比过低，采取过采样或欠采样方法来调节坏样本浓度。 3、模型选择 评分卡模型以逻辑回归为主。 （三）数据预处理及变量特征分析 1、变量异常值、缺失值处理：使用均值、众数等来平滑异常值，来填补缺失，缺失率过高的变量直接丢弃； 2、变量描述性统计：看各个变量的集中或离散程度，看变量的 分布是否对样本好坏有线性单调的相关性趋势； （四）变量筛选
1、变量分箱：变量取值归入有限个分组中，一般5个左右的分 箱数量，来参加后面的算法模型计算。分箱的原则是使得各箱内部 尽量内聚，即合并为一箱的各组坏样本率接近；使得相邻分箱的坏 样本率呈现单调趋势。从方法上一版采取先机器分箱，后人工微调。 2、定量计算变量对于识别坏样本的贡献度（WOE和IV） （1）WOE是统计一个变量的各分箱区间之间的好占总好比值坏 占总坏之比，不同分箱之间差异明显且比例成单调趋势，说明分箱 的区分度好； （2）IV是在WOE基础上进一步加权计算这个变量整体上对于区 分好坏样本的识别度，也就是变量影响因子。数越大说明用这个变 量进行区分的效果越好，但IV值过大容易引起模型过拟合，即模型 过于依赖单一变量，造成使用过程中平衡性健壮性不好； 3、计算变量之间的相关性或多重共线性，相关性高于0.5甚至0.7的两个变量里，就要舍弃一个，留下iv值较高的那个。例如 “近一个月查询次数”、“近三个月查询次数”、“近六个月查询 次数”这三个变量显然明显互相相关度高，只保留其中一个变量进 入模型即可。 （五）变量入模计算 1、以最终选定的若干变量，进入回归模型算法，机器自动计算 其中每一个X就是一种变量，这个计算就是为了算出每种变量的最终权重，也就是算出所有的b。 2、客户违约概率映射为客户分数。以上公式一旦计算确定，则 给出一个确定的客户，就可以算出其违约概率，下面公式是把概率 进一步再映射计算成一个客户总评分。 3、计算确定每种变量每个分箱所应该给的得分 某一变量在一个分箱的得分该组WOE 1、模型区分好坏客户能力评价
数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。
关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数
《数据库原理》实验报告 一、实验目的： 1、使用Powderdesigner建模工具完成本实验。 2、完成下列表中所描述数据库的概念数据模型设计，对关键字、空值、域完整性等做出必要的描 述，根据实际情况确定联系的类型。 3、依据所涉及的概念数据模型（CDM）生成相应的物理数据模型(PDM)，可以对生成的物理数据模 型作必要的修改。 4、生成建立数据库的目标代码。 二、实验使用环境： SQL server 2012、Powerdesigne:16.5 三、实验内容与完成情况： 1.创建概念模型 客户与订购单是一对多的关系：一个客户可以有多个订购单，但是一个订购单只能属于一个客户订购单与产品是多对多的关系：一个产品可以有多个订购单，一个订购单也可以包括多个产品内容 2.属性数据类型 客户表：
产品表： 订购单表： 3.概念模型转换为物理模型 由于客户与订购单是一对多的关系，所以客户的主键（客户号）存在于订购单中做外键，加入订单日期由于订购单与产品是多对多的关系，所以订购单的主键（订单号）和产品的主键（产品号）存在于两者的关系订单明细中作为主键和外键，另外加入序号和数量作为
4.约束条件 客户号：前两个字符为字母 客户名称：不允许为空值： 邮政编码：6位数字字符 电话：数字字符 电子邮箱：包含@字符
产品号：前两个字符为字母 产品名称：值唯一 单价：>0 客户号：不允许空值
订购日期：默认是系统时间 序号：自增1，初值1 5.生成数据库脚本 得到商店.sql 脚本，见附件 新建数据库
测试结果： 连接数据源 导入数据库：
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
用户画像数据建模方法 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即： 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据 用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
免费的数据库建模工具 对于数据模型的建模，最有名的要数ERWin和PowerDesigner，基本上，PowerDesigner 是在中国软件公司中他是非常有名的，其易用性、功能、对流行技术框架的支持、以及它的模型库的管理理念，都深受设计师们喜欢。PowerDesigner是我一直以来非常喜欢的一个设计工具，对于它，我可以用两个字来形容，那就是我能驾驭这个工具！ 现在所在的公司自上市以来，对软件版权问题看得非常重，公司从上市以后，对软件的版权做了一些相应的规定，不允许使用破解的软件，软件只能使用开源的、免费的、或者共享的软件！所用软件必须公司注册的！没办法，我也只能放弃我多年的喜好，转向开源、免费的领域！ 数据库物理建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护。使用一个数据建模工具是非常必须的。那在开源或免费的领域，有没有比较好的工具呢？其实是有很多的，只是开源这一块，功能上、易用性上没有商业软件那么好用！ 现在介绍几个相对比较好用的工具： 第一个：ERDesigner NG 官方网址是：https://www.doczj.com/doc/7815774139.html,/?Welcome:ERDesigner_NG 属于sourceforge的一个开源产品，目前版本为1.4 以下是官方所描述的： 程序代码 The Mogwai ERDesigner is a entity relation modeling tool such as ERWin and co. The only difference is that it is Open Source and does not cost anything. It was designed to make database modeling as easy as it can be and to support the developer in the whole development process, from database design to schema and code generation. This tool was also designed to support a flexible plug in architecture, to extend the system simply by installing a new plug in. This way, everybody can implement new featur es and tools to make ERDesigner fit the requirements.