在大数据分析中，常见的数据分析模型包括： 行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。
漏斗模型：揭示转化路径的瓶颈/漏斗模型就像产品用户的旅程地图，清晰展示从流量到转化的每个环节。例如在直播平台，从下载到消费，漏斗展示每个阶段的转化率，帮助我们找出优化点。对于复杂流程，漏斗分析提供了直观的问题诊断视角。
时间序列模型 时间序列模型如ARIMA和季节性分解时间序列预测（SARIMA），用于分析和预测数据随时间的变化趋势。 异常检测模型 异常检测模型如孤立森林和高斯混合模型，用于识别数据集中的异常值或离群点。这些模型在欺诈检测和安全监控等领域非常重要。
总的来说，系统架构图是信息时代的关键纽带，它整合数据，驱动创新，为智能规划和管理提供强有力的支持。通过深入了解这些架构元素，我们可以更好地理解和优化现代系统的运作模式。
架构图是指一个系统的结构设计图。在软件开发中，架构图是开发团队在系统设计前所绘制的一份图表，主要目的是为了更加清晰地展示系统的模块、组件和各部分之间的关系。架构图还可以作为开发者之间的沟通工具，帮助开发团队更高效地共同完成开发任务。架构图可以分为逻辑架构图和物理架构图两种类型。
系统架构图主要是展现系统的大致框架，以及流程、流向、流转等标注，让懂或不懂开发的人员通过图例可以明白系统的整个架构。因为涉及到画图中，是需要各种不同的模型来表示，所以通常我们采用微软office套装中的visio工具来进行绘制。里面自带了很多种不同的模板，很方便的拖放，标注。
数据架构图：数据架构则聚焦于持久化数据的存储和管理，包括数据模型、存储格式，以及数据复制、同步等策略，是数据流动的蓝图。
问题一：“系统架构”是什么意思？都有哪些架构？ JDE属于分布式架构，人和系统恕我孤陋寡闻，没听过阿 问题二：软件架构和系统架构到底是什？生活中有哪些东西可以比喻？ 软件架构是指软件整体的组织结构，是在较高层次上的分析设计，体现了软件系统总体的规化、决策、控制等。
1、进一步深入，数据分层是大数据处理的基石。从原始数据（ODS）、经过处理的数仓层（DW）到最终的应用报表（APP），这样的架构设计（数据分层策略）简化了复杂业务场景，提供了清晰的依赖关系，减少了重复工作，助力业务洞察（数据分层应用，如监控转化率、日活月活，以及指导业务决策）。
2、大数据应用的第二阶段：创造价值 在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都不是，是淘宝。
3、阿里巴巴在实践中，从Oracle到MPP架构的转变，表明ER模型在大规模环境中的挑战，最终转向了维度建模和MaxCompute平台。1 数据爆炸应对 面对海量数据，我们构建高效的数据模型体系，预防无序和重复，强化数据管理与一致性，构建统一的ODS、DWD和DWS层次结构。
4、在数字化转型的浪潮中，大数据和分布式数据库正成为关键驱动力。数据库，作为数据存储和处理的基石，已经从集中式逐渐向分布式架构转变，以应对海量数据的增长挑战。在这个领域，我们聚焦于东方国信和星环科技这两家代表性企业，来看看它们在市场上的动态和趋势。
5、深入探索R数据科学的世界，让我们聚焦于dplyr的强大功能，特别是它在数据转换和探索性数据分析中的应用。在专题二中，我们掌握如何利用ggplot2进行细致的数据洞察。首先，我们踏上EDA之旅 在数据探索阶段，我们需要加载tidyverse库，它是数据处理和可视化的瑞士军刀。
1、视频大数据总体概述 本设计是基于视频大数据分析应用与服务系统的研发，实现一种云架构的海量视频摘要、检索与分析系统。该系统主要完成针对海量视频的以图搜图、视频摘要和以图搜视频等职能分析算法。
2、平台数据架构流程图 标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
3、Lambda架构：数据处理的革命性设计Lambda架构划分为三个层次：批处理层、加速层和服务层，构建了一种独特且高效的数据处理模型。批处理层，作为数据仓库 ，存储原始数据并生成批处理视图，适用于离线数据分析。而速度层（Speed Layer）则处理增量数据，实时更新实时视图，与批处理层形成了互补。
1、标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
2、大数据管理数据处理过程图 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。
3、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
Xelerator系统架构： 纵向划分为数据层、服务层和展现层，展示不同层次的深度与独特展现方式。横向则区分GDS Namespace和Tenant Namespace，实现微服务的精细划分。 微服务架构： 通过拆解大型应用，提升灵活性，每个微服务独立扩展，确保服务级别协议的满足。
探索Java技术的深度：全面解析各类架构图全景 深入理解Java的内在机制和应用领域，首先要掌握其基石——Java类加载器的架构，它是程序运行的第一步。Java类加载器架构如同一座桥梁，连接着源代码与运行时环境，确保了类的正确加载与管理。
Spring Boot： 简化Java应用的开发，快速构建和部署的高效实践。MyBatis： 与Hibernate并行的SQL映射框架，理解其异曲同工之妙。Struts1/2： 了解早期的Web MVC框架，历史与演进的痕迹。...每个架构都承载着特定领域的最佳实践和挑战，深入了解它们，将助你在Java世界的探索之旅中更加游刃有余。
由于采用了结构化的体系架构方法，所以具有很高的内聚性。重点放在服务颗粒度要细，但通常没有考虑其能力。基于细粒度SOA的分层API模式以集成为导向，每个微服务依赖于外部系统。这将会降低变更的速度。
②流程图中应包含关键节点，以及对关键节点的必要分解及说明。 表格图 也称行列图，通过把数据整理成纵横（横轴、纵轴2个角度）排列的格子里，找出被忽略的要素，或发现要素之间的新关系。A4纸 利用A4纸，可以将工作视觉化、架构化和简单化。