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最流行的三数据建模工具

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数据管理的从业经验。

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数据数据建模

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。

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    PowerDesigner数据建模

    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 ? ? ? ? ?

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    数据挖掘与数据建模的9定律(深度长文 收藏细读!)

    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)。

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    ug建模教程ug建模怎么学ug10.0编程教程入门ug建模实例

    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、

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    咖谈Kubernetes的建模应用

    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?

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    领域建模数据建模

    本文重点主要是比较OO建模数据建模两者特点,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, 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

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    ETL和数据建模

    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。 常用的ETL工具:主要有三主流工具,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

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    MongoDB的数据建模

    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。

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    数据挖掘与建模

    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。

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    数据建模

    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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    RavenDB数据建模--总结

    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。

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    数据仓库建模

    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师Ralph Kimball 所倡导的。 这也是我们在使用hive时,经常会看到一些宽表的原因,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。

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    数据仓库专题(7)-维度建模11基本原则

    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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    数据仓库专题(7)-维度建模10基本原则

    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。 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 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, 需求和事实之间的平衡是DW/BI 从业人员必须面对的事实,无论是你集中在维度建模,还是项目策略、技术/ETL/BI架构或开发/维护规划都要面对这一事实。

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    浅谈大数据建模的主要技术:维度建模

    关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题: 怎么组织数据仓库中的数据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?

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    论道数据仓库维度建模和关系建模

    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。 维度模型则是数据仓库领域另一位师Ralph Kimball 所倡导的。 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? 前段时间团队成员说为了满足数据挖掘需求要做一张超级宽表,很能说明问题,任何一个企业的数据模型都会碰到类似的挑战,但这也是混乱的开始,以下是经典的对话: A:“现在数据挖掘变量准备太慢了,要搞一张宽表, B:“跨度这么,这么多字段,从DWD到DWI,再到DWA,有想过更好的办法吗?” A:“这个?我们看了,融合模型缺这缺那的,还是再做一张吧,只是为这类数据做的!”

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    3D建模场景怎么做?

    想系统学习游戏建模的朋友欢迎加入Q君羊:711135475【戳我立即进入】即可获取免费学习教程和全套开发软件。

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    数据数仓建模

    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。 主题不一样,需要的分析指标不一样,不同的指标的数据(表和字段)和分析的指标就不一样。 数据的一致性怎么理解? 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。。。

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    图片数据建模流程范例

    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,

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