：ER 模型、维度模型、Data Value、Anchor ER 模型： 出发点是整合数据，为数据分析决策提供服务 需要全面了解业务和数据 实施周期长 对建模人员能力要求高 维度模型： 为分析需求服务...[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。
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。...二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。...（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...02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。...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？
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。
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 ? ? ? ? ?
Java语言尤其显得突出，难怪有些人就把问题归结于Java语言本身，睡不着觉怪床歪，又为了面子问题，说自己转向.NET，实际上是在 回避自己的问题和弱点。...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...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/...最后，我们必须认识到：对象和关系数据库存在阻抗，本身是矛盾竞争的，他们是两种分析看待需求的流派，可以说是水火不容， 要么你采取数据库分析设计以及过程化编程，要么完全采取OO，现在使用.NET和Java这样...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
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。 ?...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。...2、聚类分析：训练样本标签信息未知，通过学习揭示数据内在性质及规律。 典型算法：K均值算法（K-means）、DBSCAN（具有噪声的基于密度的聚类方法）。 三、沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布 ?...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。
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。...事 实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以为了数据的完整性和 基于数据仓库的查询性能优化，事实数据表与维度表一起放于数据仓库中...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。
应用层模型由各应用按需自行建设，其中基础数据模型一般采用ER模型，融合数据模型采用维度建模思路。...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。...维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。...运营商以前都是关系建模，现在其实边界越来越模糊，很多大数据业务变化很快，采用维度建模也比较方便，不需要顶层设计。...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。
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。
为什么要数据仓库建模呢？...但这个问题又很重要，因为有标杆认识到差距才能进步，有伙伴邀笔者去讲讲数据建模，说实话，笔者也不知道怎么讲，因为这个跟企业自己的业务和数据太相关了，所谓的业界的标准建模理论和方法也变得无足轻重。...Inmon的ER建模优点体现在规范性较好，冗余小，数据集成和数据一致性方面得到重视，适用于较为大型的企业级、战略级的规划，但缺点是需要全面了解企业业务、数据和关系，对于建模人员要求很高，实施周期非常长，...但Inmon和kimball关于关系建模和维度建模的争论其实也没什么值得探讨的，没有谁更好，在企业内，这两种建模方式往往同时存在，底层用关系建模合适一点，技术的优雅换来了数据的精简，往上维度建模更合适一些...在数据建模上，很多人纠结于如何建模，用关系建模、维度建模亦或其它？
怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷？ 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性？ Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。...维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。...今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术，涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面，也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。...维度建模关键概念 度量和环境 维度建模是支持对业务过程的分析，所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。 那么，什么是度量呢？...维度建模一般过程 维度建模一般采用具有顺序的 个步骤来进行设计，即选择业务过程、定义粒度、确定维度和确定事实。 维度建模的这 个步骤贯穿了维度建模的整个过程和环节，下面逐一介绍。 1.
1.数据仓库建模的目的？ 为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。...数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误 的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台 2.常见的数据建模方法 数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。...但是对于数据仓库来说，目前主流还是维度建模,会夹杂着范式建模。 数据仓库建模方法论可分为：范式建模、维度建模、Data Vault模型、Anchor模型。...性别，学历等） 画出E-R关系图 3.2.维度建模 维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...维度建模是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。 Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。
简介MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。...数据关系建模MongoDB中的数据关系建模方法包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。嵌入式数据模型在嵌入式数据模型中，一个文档可以包含另一个文档。这种关系称为嵌入式关系。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。...当数据需要在多个文档中共享时，使用引用式数据模型可以更好地管理数据。例如，一个订单可能需要关联到多个客户和产品，这时使用引用式数据模型会更加方便。在使用引用式数据模型时，需要仔细考虑引用文档的结构。...引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。在使用引用式数据模型时，可以使用MongoDB的聚合框架来联接多个文档。
学习目标：应用 在scrapy项目中进行建模应用 构造... 请注意，本文编写于 1724 天前，最后修改于 993 天前，其中某些信息可能已经过时。...学习目标： 应用 在scrapy项目中进行建模 应用 构造Request对象，并发送请求 应用 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据 1....数据建模 通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模 1.1 为什么建模 定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查 配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段...，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替 使用scrapy的一些特定组件需要Item做支持，如scrapy的ImagesPipeline管道类，百度搜索了解更多 1.2 如何建模 在...pycharm标记的错误 python中的导入路径要诀：从哪里开始运行，就从哪里开始导入 1.4 开发流程总结 创建项目scrapy startproject 项目名 明确目标：在items.py文件中进行建模
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。...我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测问题为例，演示应用Pytorch对这四类数据的建模方法。...本篇我们示范cifar2图片数据建模流程。...第二种方法是读取用户自定义数据集的通用方法，既可以读取图片数据集，也可以读取文本数据集。 本篇我们介绍第一种方法。...：使用nn.Sequential按层顺序构建模型，继承nn.Module基类构建自定义模型，继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器(nn.Sequential,nn.ModuleList,
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 ? 静态信息数据 用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。...这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...3.3 数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。...上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。...内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。
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