轨迹数据的建模通常指的是对数据进行分析，以抽象的方式表示数据的特征。常见的建模方法包括使用统计模型，机器学习模型等。
轨迹数据的存储常使用数据库存储，以便于数据的查询和分析。常见的存储技术包括关系型数据库(如MySQL)，NoSQL数据库(如MongoDB)，以及图形数据库(如Neo4j)。
版权声明：本文为weixin_35756130原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
轨迹数据的建模通常指的是对数据进行分析，以抽象的方式表示数据的特征。常见的建模方法包括使用统计模型，机器学习模型等。
轨迹数据的存储常使用数据库存储，以便于数据的查询和分析。常见的存储技术包括关系型数据库(如MySQL)，NoSQL数据库(如MongoDB)，以及图形数据库(如Neo4j)。