通过CatBoost工具基于GBDT实现数据挖掘中的分类模型
在广告点击预测、游戏用户付费或流失预测以及邮件自动分类等数据挖掘场景中，通常需要基于历史数据训练出用于分类的模型，以便预测后续行为。您可以使用云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark，通过CatBoost工具基于GBDT模型实现数据的分类和预测。
AnalyticDB for MySQL湖仓版资源组支持Multi-Cluster弹性模型
Interactive型资源组支持Multi-Cluster弹性模型。Multi-Cluster弹性模型由一个或者多个Cluster组成，可根据资源组的负载自动进行资源扩缩容，满足资源组内部的资源隔离和高并发场景。
通过LightGBM工具基于GBDT实现数据挖掘中的分类模型
在广告点击预测、游戏用户付费或流失预测以及邮件自动分类等数据挖掘场景中，通常需要基于历史数据训练出用于分类的模型，以便预测后续行为。您可以使用云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark，通过LightGBM工具基于GBDT模型实现数据的分类和预测。与单机部署的XGBoost、CatBoost相比，部署在Spark上的LightGBM能够充分利用分布式计算能力，处理TB级大规模数...
如何在AnalyticDB PostgreSQL部署DeepSeek模型
云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版具备强大的查询性能和高扩展性，支持事务处理和分析型查询的混合负载，能够高效处理DeepSeek模型涉及的大量数据和复杂分析任务。此外，AnalyticDB for PostgreSQL提供按需付费的模式，有效为您节约成本。将DeepSeek模型部署至AnalyticDB for PostgreSQL实例的过程简单快捷。本文介绍如何在An...
数据仓库（DW）常见维度模型方式
1.星型模型星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。2、雪花模型雪龙模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓Q，减少ioin就是减少shuffle，性能差距会很大。星型模型可以理解为，一个事实表关联多个维度表，雪花模型可以理解为一个事实表关联多个维度....
一篇文章搞懂数据仓库：四种常见数据模型（维度模型、范式模型等）
前言写在前面大数据时代，维度建模已成为各大厂的主流方式。维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。正文一、为什么要进行数据仓库建模？性能：良好的模型能帮我们快速查询需要的数据，减少数据的IO吞吐成本：减少数据冗余、计算结果复用、从而降低存储和计算成....
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