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。
；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....数仓建模方法 ODS： 数据类型：用户行为数据、业务数据 规划处理 保持数据源不做修改，起到备份数据的作用 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描 DWD： DWD层需构建维度模型...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。
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。
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 ? ? ? ? ?
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...相同和相似字段的字段类型的统一； （3）公共字段及枚举值的统一：公共字段及枚举值的类型、命名方式等统一； （4）业务含义相同的表的统一：相同含义的业务表进行聚合统一； 主要依据高内聚、低耦合的理念，在物理实现中，将业务关系大、...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？
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）。
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。
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。
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。...这种建模方式还带来另一种可能，就是原本Person->Tasks的one-to-N关系就可以变为N-to-N关系，因为一个Task可以被多个Person所拥有。...如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。...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。
简单地说，企业数据的安全性和可访问性不应被视为企业的资产。数据安全图的目的是描述哪个参与者（个人、组织或系统）可以访问哪些企业数据。这种关系可以用两个对象之间的矩阵形式表示，也可以用映射表示。...该图还可用于证明遵守数据隐私法和其他适用法规（HIPAA、SOX等）。该图还应考虑企业的合作伙伴或其他方可能访问公司系统的任何信任影响，例如信息可能由其他人管理的外包情况，甚至可能托管在不同的国家。...建议为每个业务实体和/或每个参与者（通常是一个角色）创建一个数据安全关系图。特别是，以参与者及其任务为重点的图表可以提供适应链接。图也可以集中在对系统的外部访问上，即外部参与者可以访问的数据。...内部参与者:属于企业的参与者 数据流:在一端有一个活动元素(例如actor、process)，在另一端有一个携带数据的元素(实体、事件、产品)。...可在这些流上表示“适应性”，表示活动元素对数据具有哪些访问权限和权限。 Archimate ?
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
数据发布图的目的是显示数据实体、业务服务和应用程序组件之间的关系。该图显示了应用程序组件如何在物理上实现逻辑实体。这样可以进行有效的规模调整和这使得IT足迹得以细化。...此外，通过将业务价值分配给数据，可以获得应用程序组件业务临界性的指示。该图可能显示数据复制和数据主引用的系统所有权。在此实例中，它可以显示两个副本以及它们之间的主-副本关系。...此图可以包括服务;也就是说，服务封装数据并驻留在应用程序中，或者驻留在应用程序中并访问封装在应用程序中的数据的服务。 UML/BPMN EAP Profile ?...数据库组件:表示存储库。在纯SOA体系结构中，这些元素不应该出现。但是，对于遗留分析或技术架构，建模存储库或存储库部署可能非常有用。 持久化实体。 Archimate ? 应用程序组件。 数据对象。...在此模型中，数据被本地化到存储库或实体应用程序组件中 ---- 本文：http://jiagoushi.pro/togaf-modeling-data-dissemination-diagrams
如果您曾经必须将来自多个系统和应用程序的数据整合在一起，您就会知道这是一项多么昂贵且耗时的任务。由于无法轻松共享和理解相同的数据，每个应用程序或数据集成项目都需要自定义实现。...通用数据模型中有什么？ 除了元数据系统之外，Common Data Model 还包括一组 Microsoft 及其合作伙伴发布的标准化、可扩展的数据架构。...您的数据将在 Common Data Model 模式中准备就绪，因此您的开发工作可以专注于业务逻辑，而不是数据泥潭和粘性转换。...数据集成器：这些用户负责从各种系统中获取数据，以供应用程序使用。 Common Data Model 通过将数据统一为已知形式并在多个应用程序和部署中应用结构和语义一致性来简化数据管理和应用程序开发。...简化从流程、数字交互、产品遥测、人员交互等收集的数据的集成和消歧。 统一的形状，数据集成可以将现有的企业数据与其他来源相结合，并整体使用该数据来开发应用程序或获得洞察力。
大数据数仓建模 数据仓库简介 1.什么是数据库？ 数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 ...数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 ...数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析，数据挖掘，数据报表等方向 数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构话数据环境。...在数据仓库里面有各种数据的来源，最终我们创建数据仓库需要把这些不同的数据整合，而很有可能这些数据不一致， 例如： 业务系统数据库在建模的时候，会采用关系建模，遵循三范式，减少冗余，尽量保证数据的一致性...业务数据：记录在数据库中的数据，这些数据基于事务机制记录每个业务过程的数据。 未完待续。。。
必须掌握和了解：计算机基础；数据分析软件；机器学习算法基础/进阶； 统计分析基本方法；计量模型体系以及数据库基础。 建模数据的抽取，清洗和加工以及建模算法的训练和优化会涉及大量的计算机语言和技术。...实战是将理论和现实结合重要一环，对于那些无法在实际工作中积累大数据建模经验的同学来说，参加各平台的数据建模竞赛也许是个不错的选择。...建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果，这个过程叫做数据建模。...下面所列出的工具都是精挑细选的数据建模工具，推荐给大家使用。 1、PowerDesigner PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。...以上便是推荐的大数据建模工具，他们在数据建模方面带来的效率几乎是大家公认的，用好上述工具将让你能力得到再一次跃迁。
非结构化数据是指缺乏组织的数据，它们通常有几个不同的来源。这些数据需要被转换成与OLTP和OLAP不同的格式，被称为大数据。 你也许会问，为什么数据需要被转换成不同的格式？...我个人形容这为“数据文化”。我用 “文化”一词，因为那些设计这些系统的人仅仅在自己的专业范围内开展工作。你没看到OLTP数据建模师操作OLAP数据建模系统，反之亦然。从事大数据领域的人也是如此。...这样做的原因和影响就是我们现在生活的数据文化。比如数据需要有自己的来源。创建这些源系统模型数据的人就创造了OLTP格式。而做数据分析的人，可能就只专注于OLTP格式了。...但是对于一个数据建模师而言，他需要的是一种方法来满足上面三种格式的数据的需求。因此数据建模师必须了解所有三种数据模型的需求：OLTP，OLAP和大数据。...在8年前，蜘蛛架构数据模型的建立提供一个更简单的方法，利用OLTP数据格式的优势，将OLTP数据格式转化为OLAP格式数据。
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