只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。数据建模是通过定义和分析数据需求，以支持信息系统内的业务流程。 以上看来，数据建模至关重要。...数据建模过程需要专业的建模人员，业务人员以及潜在信息系统的用户紧密工作在一起。...数据建模是认识数据的过程，数据模型是数据建模的输出模型有很多种，例如企业数据模型，物理模型，逻辑模型，业务模型，数据使用模型等等。...本文列出的工具都是精挑细选的数据建模工具。 PowerDesigner PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。...创始人兼CEO王琤：曾任职erwin全球研发总监，拥有超过十年以上数据建模和数据管理的从业经验。
；设计一个时间非常大的分区，如 9999-12-31，存放截至当前未结束的数据 已结束的数据存放到相应的分区，存放未结束数据分区，数据量不会太大，ETL 性能好 无存储浪费，数据全局唯一 业务系统可能无法标识业务实体的结束时间...[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念...维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4....维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。...同样数据被计算了两次，实际上类似的场景还会更多。 那怎么设计能避免重复计算呢？ 针对上述场景，可以设计一张地区宽表，其主键为地区ID，字段包含为：下单次数、下单金额、支付次数、支付金额等。
作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。...（3）同一类数据基于范式建模，拆分成同一类型数据库中多张的物理表，比如商品，有商品主表和商品扩展表，商品主表存商品基本信息；商品扩展表存储商品特殊信息，如不同产品线定制化的信息等；比如会员，有会员主表和会员扩展表...源系统影响差异小的进行整合；业务关系小、源系统影响差异大的进行分而置之。...但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？ ...但是这种存储方式对于下游使用方的存在一定的理解障碍，特别是ODS的数据面向的下游用户包含数据分析师、前端开发等，这些人群不怎么理解维度模型的概念，因此会存在较高的解释成本。
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型 2️⃣优化模型 3️⃣评价模型 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题...4️⃣图论算法 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界 6️⃣最优化理论的三大非经典算法 7️⃣网格算法和穷举法 8️⃣一些连续离散化方法 9️⃣数值分析算法 图象处理算法 ---- 前言 提示...：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模型 预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic 模型等等。...二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法 该算法又称随机性模拟算法，是通过计算 机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己 模型的正确性，是比赛时必用的方法 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法...比赛中通常 会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算 法，通常使用 Matlab 作为工具 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 建模竞赛大多数问题属于最优化问题
UG建模教程概述 中使用了UG软件的一个新指令“拔模”，具体操作步骤如下 UG建模步骤 1、绘制零件的底台；在草图中先画一个矩形，然后使用对称中心线命令，做到草图对称，然后再根据所绘图形的尺寸进行标注；...3、布尔运算；与第一步创建的实体执行布而运算求差操作； 4、图形重定义；通过检查图纸，发现我们不应该使用建模下的倒圆角，而要在草图中倒R角，此时要对刚才的截面重新编辑，编辑后的图形截面如下图： 5、
今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤， 第一步：选择模型或者自定义模型 这第一步需要我们基于业务问题...如果没有现成的模型可用，就需要我们自定义模型了，自定义模型不是一件容易的事情，需要非常nb的数学基础和科研精神，当前绝大多数人所谓的建模，都只是选择一个已有的数学模型来工作而已。...这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。 应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。...构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。...实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。
以及它们是如何相关的； 数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答（更详尽的第三条—准备律）； 建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性...最简单的解释可以概括为“数据是困难的”，经常采用自动化减轻这个“问题”的数据获取、数据清理、数据转换等数据预处理各部分的工作量。...这是数据预处理重要的原因，并且在数据挖掘过程中占有如此大的工作量，这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间，使得容易找到适合分析他们的方法。 有两种方法“塑造”这个问题空间。...第一种方法是将数据转化为可以分析的完全格式化的数据，比如，大多数数据挖掘算法需要单一表格形式的数据，一个记录就是一个样例。...准确性是指正确的预测结果所占的比例；稳定性是指当创建模型的数据改变时，用于同一口径的预测数据，其预测结果变化有多大（或多小）。
PowerDesigner安装 云盘地址:https://pan.baidu.com/s/1MZnQhPZ6ityza9N9nAD3bw 提取码：8qpi 傻瓜式安装 E-R图 E-R图(实体关系图) 1.创建模型...生成数据库脚本 ? ? ? ? ?
本文重点主要是比较OO建模和数据表建模两者特点，这两者我们已经发现属于两个不同方向，也就是说，属于两个完全不同的领域，在J道其他文章里我们 其实已经把这两个领域上升为不同的学科，数据表建模属于数学范畴思维...别小看这样一个小小包装，却决定了以后代码的维护性和扩展性， 打个比喻，日常生活中我们经常用各种盒子和袋子包装一些东西，这样做就是为了方便这些东西的携带或储藏，小到生活， 大到客观世界每个地方，都是包装分类的影子...因为方法的不同，软件路线也就存在下面几个路线：完全面向对象类建模路线(J道网站和笔者一直致力于这种路线的推介)； 一种是对象和关系数据库混合型，还有一种就是过去的完全关系数据库类型软件（如Foxpro/...Evans DDD可以说是近期与SOA相提并论的两大重要技术思想，SOA是着重于软件集成方面；而EvansDDD才是着重我们软件开发上， 在大部分情况下，软件开发重要程度不亚于软件集成，但是因为软件开发方面开源力量冲击...领域建模属于与具体.NET或Java技术无关的设计思想，有人总是说：.NET比Java简单，其实这又是一个大误区，如果都达到同样设计水准，无论使用.NET或Java，都需要付出同样的努力；那为什么有人觉得
说起建模，很多小伙伴都不陌生，就是为了理解某一事物而对该事物做出的某一种抽象，是对这个事物没有歧义的一种描述，也叫建立模型。...当然，建模也分系统建模，数据建模等好多种类，那么今天，我们就来简单了解一下在Kubernetes环境下建模。 ?...既然谈到Kubernetes的建模，我们就需要简单了解Kubernetes架构，就像大多数小伙伴知道的那样，Kubernetes集群是具有双重角色的：Kubernetes代理和Kubernetes服务。...可是，每当我们操作的时候，可能都会想到一个问题，Kubernetes 能够大规模地为数据中心建模并通过控制器操作数据中心吗？...那么这些工程师他们是怎么做到的呢？
数据模型 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。...在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法...，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。...数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model...数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中...二、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的...主题要体现某一方面的各分析角度（维度）和统 计数值型数据（量度），确定主题时要综合考虑，一个主题在数据仓库中即为一个数据集市，数据集市体现了某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。...常用的ETL工具：主要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation.还有其他开源工具...增量数据文件：数据文件的内容为数据表的增量信息，包含表内新增及修改的记录。 全量数据文件：数据文件的内容为数据表的全量信息，包含表内的所有数据。
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。 ?...四大经典算法：分类、关联、聚类、回归 一、监督学习（通俗来说就是已知样本类别，即知道当前的样本是哪一类的样本。）...非线性分类经典算法包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（D Tree）、朴素贝叶斯（NB） 2、回归分析：反映事务数据属性在时间上的特征，预测数据间的相关关系，与分类区别在于，分类是预测目标的离散变量...二、无监督学习（事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模，即不提供经验和训练样本，完全靠自己摸索） 1、关联分析：描述数据库中数据之间存在关系的规则。...模型发现：20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性...适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。...如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。...for MongoDB Schema Design中，作者将这种1对N关联实现的判断依据划分为三种形式： one-to-few one-to-many one-to-squillions 但我认为该怎么实现关联...，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据。
1）定义：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。 2）作用： 1. 模型能准确表达设计意图，更易于进行技术交流。 2....3）数据库建模步骤： 1.需求分析阶段 2.概念结构设计阶段：CMD 概念结构设计是整个数据库设计的关键。...3.逻辑数据模型：LDM 需要考虑数据的存储结构，是关系的还是面向对象的。对数据进行符合数据库设计范式的规范，但不关心物理数据库。...概念模型是把现实世界中实体和关系抽象到计算机世界，逻辑模型就是一种跟具体数据库无关的数据库模型，而物理模型是对某一款确定的数据库进行设计的数据库模型。...所以在数据库开发当中，先进行概念建模，然后进行逻辑建模，再而才进行物理模型的建模。
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MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。...集合中的每个文档都可以有不同的结构，不同于传统数据库中表中的行，它们可以有不同的列和数据类型。...以下是一些关键的设计考虑因素：数据的一致性在MongoDB中，数据的一致性需要通过应用程序来保证。在设计文档模式时，需要确保每个文档都包含完整的数据，以避免应用程序在查询时需要多次访问数据库。...在将数据分布到多个节点时，需要确保数据的相关性。通常可以将数据根据其相关性分组到同一个集合中，这样可以避免在查询时需要访问多个集合。此外，还可以考虑使用分片(sharding)来分散数据负载。...这种设计方式可以减少重复数据，同时也可以提高查询性能和数据一致性。
只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。...从键/值存储的简单模型开始，我们开始考虑真实的文档模型，学习了如何构建嵌入值来存储本质上是文档一部分的数据，还研学习了如何对关系和集合、多对一和多对多关联进行建模。...然后，我们介绍了更高级的建模技术，例如如何处理引用和配置数据，以及如何处理时态信息和分层结构。 接下来，我们讨论了建模时必须考虑的一些约束，例如如何处理文档的增长以及RavenDB中文档的良好大小。...我们学习了并发控制以及变化向量如何用于乐观并发和缓存，并且学习了为什么我们应该避免在模型中缓存聚合数据。...然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。
下图是个示例，通过统一数据模型，屏蔽数据源变化对业务的影响，保证业务的稳定，表述了数据仓库模型的一种价值： 二、数据仓库分层的设计 为了实现以上的目的，数据仓库一般要进行分层的设计，其能带来五大好处：...三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。...1、维度建模 （1）定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。...这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据，相对来说对OLAP...四、企业建模的三点经验 维度建模就不说了，只要能理解业务过程和其中涉及的相关数据、维度就可以，但自顶向下的关系建模难度很大，以下是关系建模的三个建设要点。
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。本文适用于多维建模，不使用于3NF建模。...二、正文 原则1、载入详细的原子数据到维度结构中 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测...用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使用模式，当用户想要深入挖掘数据时他们就会遇到障碍。...当然，原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。...原则10、不断平衡需求和现实，提供用户可接受的并能够支持他们决策的DW/BI解决方案 维度建模需要不断在用户需求和数据源事实之间进行平衡，才能够提交可执行性好的设计，更重要的是，要符合业务的需要，
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