数据建模工具演示，数据建模与数仓建模

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

国产三维建模软件，何时加入“创意塑形”功能？

UG NX创意塑形是一种快速建模，类似于3ds max中的建模方式，不依靠数据，而是依靠体素元素进行建模，建模过程相当于捏橡皮泥。相较于传统的建模方式，具有快速、灵活的特点，是未来建模的趋势，也是UG NX的重点发展方向。

创意塑形的建模可以直接从体素形状开始，操控周围的“箱子”以根据需要使形状变形。可将箱子各个面细分成所需数量，以更好地进行控制。使用创意塑型功能可轻松创建平滑过渡，并且有许多选项可用于创建形状。最终产品为高质量的B曲面，可作为编辑性很好的NX特征，并且所需时间不到以前方法的一半。这样，您就可以快速实现理念概念化而无需专业知识。创意塑型可以与其他造面和设计工具结合（或一起）使用。

这么好的功能，不知道什么时候国产三维建模软件会加入。。。。

数据小白必会的10个最常用的数据分析模型！

一、用户价值模型

1、RFM模型

2、波士顿模型

3、帕累托模型

4、CLV用户生命模型

5、漏斗模型

二、市场营销模型

1、PEST分析法

2、5W2H分析法

3、SWOT分析法

4、4P营销理论

5、逻辑树法

PS：以上分析均由FineBI制作#数据分析##模型#

制造业工程师如果要使用到3D软件，就绕不开这四款三维建模软件：Solidworks、CATIA、UG/NX和Pro/E。这些软件当中上手最快的应该是Solidworks，不过它有一个缺陷就是太占用内存很卡。Catia在航空汽车行业用的比较多，优点是曲面造型很强大。UG/NX在模具行业广泛使用，仿真及二次开发功能很友好。Pro/E在参数化建模方面有优势。

不知道大家都使用的是哪款软件，使用过成中有没有要吐槽的地方？

常用的10种分析模型工具

Mark

破局者Breaker

11种全球著名商业分析模型，建议收藏！无论你是做市场营销、互联网产品，还是商业投资，在所有工作中都通用的一个能力是——分析。拿到数据报表，面对一个行业现象，这些商业分析模型被全球著名咨询公司广泛应用于很多行业的战略制定。无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务。是企业必备的战略制定参考手册。以下这些分析模型工具可以帮助你提高效率，以最快速度发现最关键的问题！#商业分析模型##商业分析##分析模型##怎么样能培养商业分析能力?##拥有强大的商业分析能力是一种怎样的体验##看图涨知识##职场干货#

建模软件分享～

3DMAX:是Discreet公司开发的（后被Autodesk公司合并）基于PC系统的三维动画渲染和制作软件。目前游戏市场上最主流的3D建模软件；

优点：上手容易，使用者多，建模简单高效，主要应用于游戏、建筑领域

MAYAicon：MAYA软件是Autodesk旗下的著名三维建模和动画软件，主要应用于电影，动画，电视，游戏领域，大大提高电影、电视、游戏等领域开发、设计、创作的工作流效率，同时改善了多边形建模。

C4Dicon：由德国Maxon Computer开发，以极高的运算速度和强大的渲染插件著称，在广告、电影、工业设计等方面都有出色的表现；

优点：简单易学，好上手，出图快效果好，操作自由度高，高级渲染模块

ZBrush： 是世界上第一个让艺术家感到无约束自由创作的 3D 设计工具！是一款独特的3D软件，被公认为是市场上最先进的3D雕刻软件，这个软件一般用在雕刻高模，要走完一整个流程的话，还要配合使用其他3D软件

 

这可能是全网最全的数据治理方法论详解❗

✅文|帆软数据应用研究院 汪建辉

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上篇笔记分享了数据模型、元数据管理、数据标准、数据质量管理和数据生命周期管理五部分，这篇笔记继续分享剩下的内容。

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6️⃣数据分布和存储

数据存储可以划分为四类存储区域，即交易型数据区、集成型数据区、分析型数据区、历史型数据区。

7️⃣数据交换

建立统一的数据交换系统，一方面可以提高数据共享的时效性，另一方面也可以精确掌握数据的流向。

8️⃣数据安全

包括数据储存安全、数据传输安全、数据使用安全三部分。

9️⃣数据服务

建立结构化数据处理分析平台，数据资产视图。

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✅对于数据治理的展望

1️⃣利用大数据挖掘技术分析各类海量信息，发现市场热点与需求，实现产品创新服务

2️⃣加强内外部信息联动，重点利用外部信息提升银行风险防控能力

3️⃣利用大数据技术提升经营管理水平，优化业务流程，实现精细化经营决策

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✅最后给大家分享一份帆软金融事业部针对国内银行数据要素分散、数据服务体系不健全、数据场景应用不清晰、数据人才匮乏等一系列问题，而提出的基于用户、场景为中心的金融数字化经营解决方案，回复【金融】即可获取#数据分析##数据治理##金融#

【#3D打印的鞋子有多高效#？两三个小时就能制作一双鞋】8月5日，#第五届中国工业设计博览会在武汉开幕#。3D打印鞋子的展台吸引了不少观众的目光。匹克健康项目负责人樊子均向长江日报记者介绍，可以通过3D建模软件获取数据之后直接进行生产，两三个小时完成鞋款的制作。（记者龙钦 范芃 制作熊璐 审看蔡敏莉）网页链接

Metebase

神奇的数据可视化开源工具，‎元数据库‎‎是公司中每个人提出问题并从数据中学习的简单开源方式。‎

1. 让团队中的任何人在不了解 SQL 的情况下提出问题。

2. 使用 SQL 编辑器进行更复杂的查询。

3. 使用筛选器、自动刷新、全屏和自定义单击行为构建美观的交互式仪表板。

4. 创建清理、批注和/或组合原始表的模型。

5. 定义供团队使用的规范细分和指标。

6. 使用仪表板订阅按计划将数据发送到 Slack 或发送电子邮件。

7. 设置警报，让元数据库在数据更改时通知您。

8. 在应用中嵌入图表和仪表板，甚至在整个元数据库中。

可以看看演示地址：See Metabase in Action

「数据报表引擎的原子抽象」【一、数据分析引擎的演化过程】数据报表引擎，最早起源于：大型商业数据库的开发工具。大概在90年代中期，类似PowerBuilder 这类的数据开发软件 ，就提供内嵌数据报表引擎。随着报表生成器在商业应用过程中的不断演进，过去几年，随着数据大屏热潮出现的帆软FineBI  、百度SugarBI……这类BI工具内嵌数据分析表引擎，可连接多种数据库，可生成各种大屏的图表组件。

 

先有报表引擎，后有图表引擎。画图的本质是信息传达。图形化思维模型表现数据的「关系」「结构」「步骤」「概念」「方针」等关系，在数据的表达上会更直观，有利于辅助思考。图形引擎在数据大屏项目中广泛落地。

 

【优势】：综合来看，数据大屏基于图表引擎，图表引擎来的数据结果基于报表引擎，报表引擎的原始数据来自数据库（大屏➙图表➙报表➙原始数据）。只要结果数据的业务含义足够精准明确，可快速实现表现丰富、内部组件联动的高级动态大屏。

 

【劣势】：数据分析引擎大多面向统计结果，而面向明细的实现非常复杂，普通用户较难操作，最关键的是：与数据库（DataBase）之间存在巨大的业务含义的鸿沟。在业务数据处理中，业务表关系/字段关系/表关联关系各种约束和制约关系，从这些数据的梳理出具有统计价值的报表，即便是非常熟悉数据结构的技术人员，也要投入大量的时间精力，更何况企业用户，在实际操作过程中会面临非常复杂的：业务逻辑到数据逻辑的翻译工作。

 

【二、基于业务的数据报表引擎】

由此可知：“报表引擎直连DataBase，直连业务，即：业务系统内嵌的数据引擎，紧贴业务的数据分析；企业用户在[完整业务逻辑的表关系]基础上配置数据报表”的方案会更有利于一线企业用户的应用。

 

优势：业务直连DataBase，无需业务诉求翻译到数据结构。

 

超兔报表引擎对数据的处理逻辑：

1.取数据：1）数据筛选、获取；2）清洗，数据加工。

2.形成二维表形式的中间数据，我们把这个数据形式叫做：“Base”。

 

Base数据的关键在【满格二维表】，数据特征：

①“最简”：最简单的二维表结构（x，y）； 

②“满格”：每个单元格都赋值，字符型无值填空，数字型无值填0，满格处理是为了在后面生成汇总时更容易满足各种计算方式；

③“纯数据”所有数据均无业务含义，行与行、列与列相互独立，无从属关系、无排序，利于整行与整列数据的变换。

 

【问题1】：这里有一个反常识的问题，为何要没有业务含义的纯数据？我们不是希望把报表引擎赋予业务含义才做这个开发设计吗？

 

对，数据没有业务含义，报表就毫无价值。数据的业务特征在第一步取数据的过程中完成。在去取数据模块中，同样是引擎化设计，根据超兔丰富的业务数据表，提取出几十种内联逻辑的业务表，这些业务表的内联关系无需用户关心，只需指定：主表、关联表，两个参数，即可通过内部逻辑自动形成获取复杂关联数据的SQL。

 

【问题2】：为何是简单二维表作为Base？

维度和度量（指标）是数据分析领域常用的概念，也是满格二维表计算的内在基本逻辑：

●维度，是数据的观察角度，即从哪个角度去分析问题，看待问题，翻译为数据要求即为：用哪个角度去做汇总和计算。

●度量，指的是需要汇总和计算的：值。

 

举个简单的例子，“上海男性互联网从业人数”，这里面有三个维度：城市、性别、行业；度量指的是：从业人数。

 

维度与度量最基本的方式是按照原值分布。在原值的基础上增加计算方法，就可以生成更多差异化的、更符合常规业务逻辑的组合。这里的计算是广义的概念，指处理方法。例如，度量时常见计算方式：求和、求平均、求中位数；维度时常见计算方式：直等、分组、数据桶。另外，还有特殊的数据处理，比如日期，可以按日、按月、按季度、按年，进行数据分组。

 

3.生成报表。

超兔的报表引擎，生成报表的数据处理过程有4步：

①　填数据。获取Base数据。

②　排序。从外向内维度排序，并填入数据。

③　插入分层小计行：上下相等隔开。

④　纵向合并相等。

 

这四个步骤看起来不复杂，也意味着开发过程的复杂度可控。这就是优秀的业务抽象带来的优秀设计结果。我们把这四个环节，叫做数据报表引擎的原子抽象。#企业管理软件##crm系统#

各位同学老师和家长，中考在即，这里有一组学习“数据模型”的工具，几乎可以说是能直接测量一些中考题的答案，对于几何题来说更能帮孩子在考试中多拿到几分且节约分析找思路的时间。

我们先来了解一下这两个解题工具，名字叫做‘锐角正切尺’和‘费马半角尺’。

去年“北上广深”等一线城市，以及很多地区的中考难题都可以使用这个工具搞定，当然，能测量答案是一回事，我认为同学们更要思考的是为什么这个工具可以测量出这些数据，研究透了这些数据模型以后，分析题意也会变得更加高效。

#中考数学模拟#祝同学们中考顺利，考上理想的学校。#中考##中考数学答题技巧##中考加分#

V/锐角正切尺/费马半角尺/视频讲解/数据模型练习/2021年中考真题

中考在即，今天要给大家推荐一套工具，成都张明老师的设计，两个学习初中数学数据模型的工具‘锐角正切尺’和‘费马半角尺’，昨天研究了一个晚上，简单的来说，这两个工具打中了去年“北上广深”等若干省市的难题，几乎可以直接量出答案，让我意外的是，连我们山西去年中考的压轴题最后一个小问，也被打中。

当然，测量答案不是主要目的，为什么能够测量，才是我们需要思考的问题。

不过我时常跟学生们说，大型考试不必拘泥于什么方法，能得分就是好方法，中考图形标准，不行咱们就直接量，用这组工具来让你如虎添翼。

预祝各位考上理想的学校。#中考##中考数学#

V/锐角正切尺/费马半角尺/视频讲解/数据模型练习/2021年中考真题

做bim学dynamo有用吗？今天学员问：怎么把revit场地的坐标点导出来，斑马老师用dynamo，仅7个节点，不到5分钟就做好了。dy是bim平台的可视化编程工具，更接近模型数据底层，有学习门槛，约1-2周上手dy，也是你跟别人拉开差距的技能之一。

SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准—CRISP-DM。

Clementine的数据挖掘算法，主要包含了数据的分类、聚类、关联、序列、预测等等数据挖掘方法。决策树又称为判定树。

决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。决策树采用自顶向下递归方式与决策树内部结点进行属性值比较，判断是否从该结点继续向下分枝，最终到该结点成为叶结点，分裂终止。每一条从根结点到叶结点的路径就对应着一条分类规则，整个决策树所对应的就是一组表达式规则。决策树采用自顶向下、在每个结点选取最优的属性进行分裂依次递归的方式来构造完成一个决策树。

在Clementine中提供了4种构建决策树的算法，包括C&RT、CHAID、QUEST和C5.0。确定“类标号属性”后，采用其中的某种算法，输入训练数据集，就可以构造出一颗决策树。利用决策树算法构建了初始的树之后，为了有效地分类，还要对其进行剪枝。而剪枝的基本原则就是，在保证一定的决策精度的前提下，使树的叶子节点最少，叶子节点的深度最小。常有的剪枝方法：预剪枝和后剪枝。例如：CHAID和C5.0采用预剪枝，CART采用后剪枝。生成一颗最优的决策树之后，就可以根据这颗决策树来生成一系列规则。这些规则采用“If…，Then…”的形式。

某六级考试人数为269人，数据存放在文件liuji.xls中。大学英语六级成绩满分为710分，凡考生考试成绩在425分以上者则考试通过。为准确进行分析，在liuji.xls中增加“是否通过”属性，并根据“总分”属性确定值，总分大于等于425分值为“是”，总分小于425分值为“否”，因此“是否通过”属性的全部取值就构成了类别集合：Class=｛“是”，“否”｝。最终样本中，一共269个样本，11个属性。

打开Clementine，将liuji.xls文件拖拽至数据流区域，即可获取数据。因通过“总分”这一属性就可构建一颗决策树，故需过滤。在EXCEL属性设置对话框中，打开“过滤”选项卡，在“总分”字段对应的箭头上单击，标上“红叉”即可过滤。由于存在部分考生缺考，若要不列入分析中，可以利用“se－lect”节点去掉缺考的学生信息，本文将这些数据丢弃。双击“记录选项”标签下的“select”节点，添加到数据流区域。在“select”属性设置对话框中，将“模式”设置为“丢弃”，然后在“条件”框中输入：是否缺考=“是”，即可删除31条缺考学生的数据。

对于决策树算法而言，其目的是根据一些非类标号属性的值，来预测类标号属性的值。把“是否通过”这个属性称为“类标号属性”。所以，应该把非类标号属性设置为输入字段，“类标号属性”是否通过设置为输出字段。双击“字段选项”标签下的“类型”节点，将类型节点添加到数据流区域，在“类型”属性设置对话框中，点击“读取值”按钮，即可显示各字段的类型和取值集合。最后，将“是否通过”属性的方向设置为“out”，即完成输出字段设置。

构建决策树是整个过程的核心步骤，C5.0算法根据能够带来最大信息增益的字段拆分样本，而那些对模型值没有显著贡献的样本子集将被剔除或修建。而CHAID算法不同于C&R树和QUEST节点，可以生成非二进制树，即有些分割有两个以上的分支，当CHAID算法的输入变量为连续型，它会进行离散处理。双击“建模”标签下的“CHAID”节点，添加到数据流区域，在“CHAID”属性设置对话框中，设置构建规则，并与其他节点建立连接，形成数据流图。单击“执行”按钮，生成CHAID算法构建的决策树模型。

CHAID算法构建的决策树，是一颗深度为3的多叉树，并确定“客观题成绩”属性为第一个分裂属性，“听力成绩”属性为第二个分裂属性，“主观题成绩”属性为第三个分裂属性。客观题成绩<=151分的，通过率为1.8%；客观题成绩>151分的，听力成绩>131分的，通过率为100%。#科研软件# #能源化工装置运行数据挖掘技术# #开源软件#

Catia 3DE(v6)，功能太强悍了，想体验的，欢迎交流学习。

3DEXPERIENCE（以下简称3DE）平台是基于单一数据源的3D建模、仿真、协同数据管理及信息智能应用平台。全部应用为罗盘集成界面入口，按12个行业、基于用户角色、配置11个产品线的应用APP，提供给用户统一的应用工具和管理系统。

3DE平台基于CATIA三维协同设计，面向多组织、多用户角色和权限的组织、资源和产品设计，完成从需求-概念-方案-详细设计的全过程产品研发和制造准备。

评效能--用数据描述商业活动

搭建基于业务的数据认知模型--指标体系

分析目标：体系化评估业务场景

分析方法：OSM*UJM*场景化

分析工具：指标体系搭建模型

新手任务：搭建指标体系梳理业务目标

啥是IPU？未来前景如何？

这是专为AI训练研发的芯片，比如训练AI的图形识别模型，只花了不到20分钟，比英伟达的GPU产品快了将近10分钟。

AI计算和芯片，始终是互相成就的，GPU不断升级，带动了AI计算突破算力瓶颈，实现了大规模应用。反过来，AI大规模应用，产生了庞大的数据，更复杂的需求，也带动了芯片的创新。

GPU干专门的事，的确比CPU快，但是他有两个缺陷，一是GPU是外片存储，每次计算，都要先去访问存储器。二是GPU的并行计算只在单一层面，要分层计算得靠软件辅助。

IPU架构类似人脑，支持分层计算。开发人员直接套用模板，输入参数就能工作。所以GPU需要5个小时训练出来的识别模型，IPU只要半个小时就能搞定。

但IPU不会取代GPU，就像GPU无法取代CPU一样，三者共通协助，组成芯片系统，才是大势所趋。从系统里的占比看，未来大概率是1:8:1。CPU精于复杂运算，是发号命令的将军，GPU是办事的士兵，IPU是特种士兵，

 

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