wd到dws的数据交叉使用，怎么处理

对于将wd（Wide & Deep）模型中的数据用于dws（Deep Wide & Sparse）模型中的交叉特征使用，可以采用以下方法进行处理：

1. One-Hot 编码：将离散特征进行 One-Hot 编码，将每个离散特征的每个取值转化为一个二进制向量。对于 Wide 部分，可以直接使用 One-Hot 编码后的特征作为输入。对于 Deep 部分，可以使用 Embedding 层将稀疏离散特征转化为稠密向量，然后作为输入。

2. 特征交叉：对于 Wide 部分，可以进行特征交叉，将两个或多个特征组合起来作为新的特征。例如，可以将两个离散特征的组合作为新的特征输入到 Wide 部分。对于 Deep 部分，可以使用 Embedding 层得到的稠密向量进行特征交叉，通过连接、加法、乘法等方式得到新的特征。

3. 统计特征：除了离散特征之外，还可以考虑使用连续特征进行统计特征的提取。例如，计算某个连续特征在一段时间内的平均值、最大值、最小值等统计信息，然后将这些统计特征作为输入。

4. 多层神经网络：对于 Deep 部分，可以使用多层神经网络进行特征提取和学习。通过堆叠多个隐藏层，每个隐藏层包含多个神经元，可以提取更高层次的特征表示。

综上所述，结合 One-Hot 编码、特征交叉、统计特征和多层神经网络等方法，可以将 wd 模型中的数据进行处理，以适应 dws 模型的需求。

相关问题

ODS到DWS层的开发流程

ODS（Operational Data Store）和DWS（Data Warehouse System）是数据仓库中的两个重要层次。ODS层一般用于存储业务系统产生的操作性数据，DWS层则是用于支持企业决策的数据仓库。以下是ODS到DWS层的开发流程：

1.需求分析：首先需要了解业务需求，明确需要哪些数据以及数据的来源和格式等。

2.数据抽取：从业务系统中抽取数据到ODS层，常用的数据抽取方式有ETL（Extract-Transform-Load）、ELT（Extract-Load-Transform）等。

3.数据清洗：对抽取到的数据进行清洗和转换，包括数据去重、数据格式转换、数据合并等。

4.数据同步：将ODS层的数据同步到DWS层，保证DWS层中的数据与ODS层中的数据保持一致。

5.数据建模：对DWS层中的数据进行建模，包括维度建模和事实建模等。

6.数据加载：将ODS层中的数据按照数据模型加载到DWS层中，常用的数据加载方式有全量加载和增量加载等。

7.数据加工：对DWS层中的数据进行加工和计算，如聚合、汇总、计算等。

8.数据展现：将加工后的数据呈现给用户，常用的数据展现方式有报表、图表、仪表盘等。

以上是ODS到DWS层的开发流程的基本步骤，不同的企业和项目可能会根据具体情况进行调整。

DWS层主要放什么数据

DWS（Data Warehouse Service）层主要放置经过ETL（Extract-Transform-Load）处理后的数据，包括各种业务数据、维度数据、历史数据等。这些数据经过处理和清洗后，可以用于数据分析、数据挖掘和决策支持等方面。在DWS层中，数据通常以星型或雪花型的结构组织，以方便数据查询和分析。同时，DWS层也会包含一些元数据信息，如数据源、数据更新时间、数据质量等，以保证数据的可靠性和一致性。