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达之云
数智赋能企业成功！
Dazdata MDS达之云应用导向的企业级一站式数智运营平台，是基于开源MDS（现代数据栈）技术构建，以企业大数据分析和AI智能预测为基础，结合数字营销、数字运营等工具套件，让企业在短时间实现数智转型成功
达之云公司是Redash中文版开发方；Metabase、Airbyte、Datahub、DBT、Continual.AI中国区伙伴和中文社区运营方
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如何使用 dbt 编写高质量的数据模型
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数据建模是一个越来越受到关注的话题，尤其是在数据分析领域。数据建模和流行的数据转换工具 dbt 齐头并进。虽然数据建模是一个已经存在了很长时间的概念，但dbt给了它一个新的开始，并真正重新定义了数据模型是什么。 我喜欢将数据模型视为一组转换，这些转换将数据从原始形式中获取，并将其转换为业务团队可以使用的东西。编写数据模型已成为分析工程师的主要职责，因为他们能够理解技术概念以及业务流程。DBT只是让分析工程师…
基于dbt的机器学习：流畅的过程衔接
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DBT 继承了我们在 SQL 上的工作，在数据工程师、数据分析工程师和任何数据角色之间构建了一个优雅、通用的、操作友好的环境。工具和工作流的统一在数据组织内为不同团队之间创建了互操作性。 就像在接力赛中一样，在过程的各个阶段都有明确的交接点和明确的所有权。但截止目前，还有一个环节仍然痛苦且不确定：机器学习（ML）工程师和数据分析工程师之间的衔接。 根据我的经验，ML工程和数据分析工程之间的初始协作工作流程开始…
ETL 与 ELT：解开关键区别
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TL 和 ELT 之间的主要区别在于数据转换发生的时间和地点 — 这些变化可能看起来很小，但会产生很大的影响！ ETL 和 ELT 是数据团队引入、转换并最终向利益干系人公开数据的两种主要方式。它们是与现代云数据仓库和 ETL 工具的开发并行发展的流程。 在任一过程中，ETL/ELT 中的字母代表： E：提取，当原始数据从不同的数据源中提取时。这些数据源通常包括后端数据库、营销和电子邮件 CRM、广告平台等。L：加载，当数据加载到中央…
DBT构建和部署机器学习模型预测订单退货
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介绍 机器学习 （ML） 在数据驱动的决策中越来越重要，因此使用现代工具和技术来简化机器学习工作流程非常重要。这就是 dbt 和 fal 可以发挥作用的地方 - 它们一起使以可扩展和可重现的方式管理和部署机器学习模型变得容易。在这篇博文中，我们将引导您了解如何使用 fal 和 dbt 来训练和存储逻辑回归 ML 模型，对新数据进行预测，并将这些预测存储在 dbt 模型中。在这篇文章结束时，您将具备将这些工具应用于您自己的 ML 项目的…