由于在变化快速的商业世界里，业务形态多种多样，为了能够更有针对性的进行数据建模，经过长时间的摸索，业界逐步形成了数据建模的四部曲：业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。
从这个问题来看，应该是对于为什么要学习数据建模不是非常清楚。我们从经验角度来做个分享，相信对于有所帮助。
1. 容量（Volume）：数据量大，数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
自从 2022 年的 10 月版本更新以后，PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力，这样终于实现了一个本来就应该实现的功能：在模型视图统一编辑管理所有内容。
Data算不上行业，每个行业都会产生数据，公司越大产生的数据越多，需要的人才也越多。
随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
上一篇文章我们简单阐述了，大多数研究者在进行大数据分析时，所存在的逻辑问题，并简明扼要的对大数据建模流程进行了说明，那么为了使大家更加清晰每一个步骤的具体内容，我们将每一个模块展开分析。详细阐述流程中具体要做的工作内容？ 一．宏观角度 无论是大数据还是人工智能技术，其实都是需求或者项目主题的实现手段，商业上希望技术能够将产品向商品转化，或者对市场进行科学的分析，从而引导公司决策更符合市场需求；科研上希望技术能够进行多学课融合，使得科研结果更具有说服力，亦或者是技术本身的创新与变革，使得科技文明不断发展。由此看来，无论是商业界还是科研界，技术的核心作用是更为科学合理的解决实际问题。所以科研主题和业务需求是决定宏观方向和最终结果的地基。所以，需求的重要性决定了产品的价值。 下图清晰的阐述了目前流行的相关数据职业与需求的关系。
本文转载自第四范式知乎专栏，量子位已获得授权。 「范式大学系列课程」第 3 篇文章： 年薪百万的机器学习专家，为什么不产生价值？ Part 1 一个朋友的企业，他们招聘了 2 名机器学习方向的数据科学
数据模型就此应运而生，通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，进而提供包括数据集市、数据挖掘、报表展示、即席查询等上层服务。数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。无论是操作型数据库，还是数据仓库都需要数据模型组织数据构成，指导数据表设计。
我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台，支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式，同时，也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器，在Win系统上面搭建建模工作环境，支持Python工作和R工作。顺便说一下，我在金融科技行业做数据科学工作，Python语言和R语言，我都会使用。我从不做语言的好坏选择，只看语言是否有利于我解决问题。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于数据模型的建模，最有名的要数ERWin和PowerDesigner，基本上，PowerDesigner是在中国软件公司中他是非常有名的，其易用性、功能、对流行技术框架的支持、以及它的模型库的管理理念，都深受设计师们喜欢。PowerDesigner是我一直以来非常喜欢的一个设计工具，对于它，我可以用两个字来形容，那就是我能驾驭这个工具！ 现在所在的公司自上市以来，对软件版权问题看得非常重，公司从上市以后，对软件的版权做了一些相应的规定，不允许使用激活成功教程的软件
数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法，那么大数据建模都有哪些步骤。
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，就可以在设计之初放任自流。 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。 我们要评价一种决策，不能将其与具体的上下文割裂开来做判断，那种单纯说A技术要比B技术好的做法，就像小孩子看卡通片里的人物只知道说谁是好人
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，用图形化的形式去描述业务规则的过程，从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 核心概念：
数据库设计是⼀个“系统⼯程”，要求数据库开发⼈员: 熟悉“商业领域”的商业知识，甚⾄是该商业领域的专家。 利⽤“管理学”的知识与其他开发⼈员进⾏有效沟通。 掌握⼀些数据库设计辅助⼯具。
墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！
在爬虫文件的parse方法中，提取详情页增加之前callback指定的parse_detail函数：
如果我们对上述实战问题进行归类，就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：
当海豹突击队奉行其座右铭“慢即顺畅，顺畅即快”时，他们可能也在同时讨论构建数据模型。海豹突击队选择了这个短语来提醒其参与者 不要着急 但要深思熟虑地行事。数据建模做 一样 通过帮助企业设计和更新 数据架构故意地。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
金融科技行业如何开展数据建模工作呢？ 我给大家介绍三种数据建模框架，分别是IBM公司的CRISP-DM，SAS公司的SEMMA和我总结的PDFMV。
在人力资源的数据化转型过程中，很多HR都在探讨如何在企业落地去做各个模块的数据分析，很多企业的HR部门虽然考虑用第三方的系统，但是在现在这个阶段我觉得灵活的在EXCEL或者在PB上的数据建模，数据仪表盘是比较适合HR部门去做数据分析。因为每个企业的行业不一样，在各个模块的数据标准化还是关键指标上都不一样，如果用通用的系统肯定是没有针对性，所以一定是要去做定制化的系统，在做定制化的系统上，就会产生更多的费用和时间周期。 相对来说在EXCEL上进行数据建模，整体来说比较自由，HR可以根据自己的模块的关键指标和分析维度来做建模，并且当原始数据进行更新的时候，模型和跟着原始做关联做更新，所以在现阶段HR更加适合用EXCEL的工具来做各个模块的数据建模。
大数据建模是一个数据挖掘的过程，就是从数据之中发现问题，解释这些问题，建立相应的数据模型，可以通过预测创造新的决策参考，对于数据建模有不同的平台以及不同的工具，这个过程中也是有相应的标准，可以大大提高大数据建模的成功率。 一以业务目标作为实现目标 大数据建模不只是一个技术，而是一个为了解决业务流程的问题的过程，如果没有目标或者说不是以解决业务方面的问题作为目标，那么就没有大数据建模。 二了解业务知识 从大数据建模开始到结束，并且要基于了解业务知识的商业理解的基础上，知道这些相关的数据与业务问题有什么的关系，
导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建，这个决定了数仓的复用和性能，本文将介绍四种建模的理论：维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模，文后也介绍几种常见的数仓建模工具。
使用具有专用软件的物理设备（如终端、传感器和扫描仪等）也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后，这些数据可以通过典型的编程语言（如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp）来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件，如MIDAS（最大集成数据采集系统）。
在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
作者：拉金德拉·阿卡拉卡（Rajendra Akerkar）、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加（Priti Srinivas Sajja）
只要是做数据仓库的同学都或多或少了解和实践过维度数据建模，在大银行、运营商等传统领域，维度数据建模更是其数据分析和建模的核心理念。感兴趣的同学可以读下《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》和阿里巴巴的《大数据之路》，从这两本书可以了解到维度数据建模的理论和工程实践。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
建模里的“模”是指模型。使材料成为一定形状的工具，就属于“模型”，这些模型看得见摸得着，叫做“具象模型”。但是也有些模型看不见摸不着，属于“抽象模型”，数据模型就是这其中一类。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
信息建模描述了理解与企业相关的数据、流程和规则所需的元数据（图1）。信息建模有三个主要领域：
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
模板： 1、打开所有的页面，查找共同之处 2、保留一致的部分，生成模板页(base.html) {% block name %}{% endblock %} 块标签 一致的保留，不一致(需要修改的)生成块 块当中保留的内容是默认内容，可以使用，可以覆盖 3、使用模板页 首先声明继承那个模板 {% extends “base.html”%} 填充需要修改的块内容 {% include %} 模板加载 将指定的页面加载到当前页面指定部分，一般用于数据管理的平台型网站
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
公司组织的一个机器学习的小比赛， 数据下载地址 。大意是根据用户所安装的 APP (加密)预测用户的性别，训练数据标记 label (性别)，典型的监督学习方案。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程，要有一个学习地图和学习路径图，不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容，结合不同的形式和路径，在一定的周期内完成学习内容，最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
经过了前两章的学习，终于走到了学习的深水区，Power BI的灵魂部分，数据建模Power Pivot。其实Power Pivot并不是一个新生事物，它自从2009年就上市了，可惜大多数人都没有听说过，好消息是你现在知道它的存在了。有人说PP是Excel20年来历史上最好的事，有没有那么神奇，我们就来一起探索验证吧。在本节我想先澄清几个重要的概念和啰嗦几个提示。
终于又可以名正言顺的发一篇聊天吹水。。。哦不是，是技术杂谈类的文章了，官方有活动？那必须跟上啊！咳~那么闲言少叙，下面是食用须知：
【数据猿导读】 作为交易的一部分，Tableau可获得Empirical的分析引擎，这是一款软件工具，用于降低大规模数据建模中的复杂性。
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
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