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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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    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 ;而OO建模属于哲学思维。 继承也是类建模中经常用到的关系,继承可以将一些数据属性抽象到父类中,避免重复,如入库单和出库单有 很多属性是差不多的,唯一不动的就是入库和出库的行为,那么我们可以抽象一个库单为父类,使用继承关系分别 表达入库单和出库单 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/ 建模和设计成为单个迭代循环。将领域模型和设计紧密联系。因此,建模专家必须懂设计。

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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。 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

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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。 ? 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。

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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。 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

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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

    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。

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    浅谈大数据建模的主要技术:维度建模

    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.

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    论道数据仓库维度建模和关系建模

    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?

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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。。。

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    用户画像数据建模方法

    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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    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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    干货 | Elasticsearch 数据建模指南

    如何设计阶段优化建模才能提高响应速度? 以上这些疑问也均是数据建模问题。 数据建模是为存储在数据库中的资源创建和分析数据模型的过程。 数据建模主要目的是表示系统内的数据类型、对象之间的关系及其属性。 数据模型有助于了解需要哪些数据以及应如何组织数据。 从以上两个反例,以及这条招聘信息中便可以窥探出数据建模的重要性。下面我们具体说说如何做数据建模。 2、Elasticsearch 如何数据建模? 在做数据建模之前,会先进行架构设计,架构环节涉及选型、集群规划、节点角色划分。 本文涉及的建模倾向于索引层面、数据层面的建模。为了让你学完即可应用到工作中,我会结合项目实战进行讲解。 我们再来分析一下数据建模的流程,如下图所示。 数据建模的流程图 首先,根据业务选择合适的数据类型。

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    Python数据建模-回归分析

    主题 数据建模 我还是一次性将一些理论的知识整理完呗,大家可以选择性地看看就好,后续会找一些实例来练练。 一、分类与预测 分类与预测是预测问题的2种主要实现类型。 (是不是勾起了使用python建模的兴趣了哈哈哈) 这里是使用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析,最重要的特征筛选有很多方法,主要包含在scikit-learn的feature_selection 3)稳定性选择(stability selection) 是一种基于二次抽样和选择算法相结合的方法,主要的思想就是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断重复,最终汇总特征选择结果。 小节: 1)因篇幅有限,本文只是讲一下逻辑回归建模的一些算法,后续还会继续讲一下决策树、人工神经算法等的一些python实例; 2)本文的使用到的Scikit-Learn,是一种机器学习的建模方法,我从网上也找到了一些栗子 ,大家可以看一下附录提供的链接; 3)附录还有一个也是关于逻辑回归建模的另一个栗子,大家可以点击一下链接看看;

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    Graphene图数据建模工具

    @TOC[1] Here's the table of contents: Graphene图数据建模工具 •一、Graphene是什么?•二、谁可以使用它?•三、为什么需要这样的工具? Graphene[2]是一个可视化WEB端工具,主要做属性图数据建模、图结构设计。 1.图数据工程师2.算法工程师3.数据内容工程师4.其它需要用图的思维模式来做事情的小伙伴! 三、为什么需要这样的工具? •图数据建模复杂!?•属性太多!?•数据版本需要迭代!? •数据模型多人对接,协作设计只能画白板!?•同构图还是异构图!?•超级节点结构建模该如何搞!?•我不会建模!有没有类似的场景别人建模好的案例!? 】 •建模算法逻辑 【在一个图模型中,同时设计图模式和图数据结构实例,管理基于图的算法逻辑,方便协作开发与分享】 •保存图模型到本地缓存管理自己的图 •将自己的图上传到服务器分享你的图 六、如何使用

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    译文|数据建模有新招!

    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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    -数据仓库维度建模

    概述 在数据建模过程中,最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中,维度是描述事实的角度,如日期、客户、供应商等,事实是要度量的指标,如客户数、销售额等。 维度建模还会分为星型模型、雪花模型等,各有优缺点,但很少直接回答一个问题,也就是数据仓库为什么要采用维度建模? 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导,他的《[数据仓库工具箱]》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。 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。 ? 星型模型与OLAP多维数据库 ? 建模原则 高内聚和低辑合 将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型:将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。

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    数据建模方法及步骤图_comsol建模步骤教程

    何为建模数据几乎总是用于两种目的:操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说,操作型系统保存数据,分型型系统使用数据。 针对这两种不同的数据用途,如何组织数据,更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式(模型),来满足不同场景。 【业务过程】:下订单 【粒度】:每笔订单(拆分为单个物品) 【维度】:地域、年龄、渠道等(可供分析的角度) 【事实/度量】:订单金额等(可用于分析的数据) 2.2 建模步骤 收集业务需求与数据实现 在开始维度建模工作之前,需要理解业务需求,以及作为底层源数据的实际情况。 既可以选择星型模型,部署在关系数据库上,通过事实表及通过主外键关联的维度表;也可以选择多维模型,落地于多维数据库中。 2.3 建模规范 以维度建模为理论基础,定义一系列术语来描述建模对象。

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