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常用数据模型的对比分析

第一章 数据模型概述 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的符号记录,模型(Model)是现实世界的抽象。...第二章 数据模型分析 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型,它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。...[1] 本章将从数据结构、数据操作、数据完整性约束、查询效率等方对常用的数据模型进行对比分析。并对一些不常见的数据模型进行简单介绍。...[2] 2.2.2数据结构 网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。...结束语 随着互联网、大数据及人工智能的发展,作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用,数据模型是数据库的基础,对数据模型的对比分析能够加深我们对数据库的认识,使我们将技术服务于应用。

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python数据分析——数据分析数据模型

前言 数据分析数据模型是决策支持系统的重要组成部分,它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘,为企业提供有价值的信息,以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用,直接关系到数据分析的准确性和有效性,进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时,首先要明确分析的目标和需求。...数据模型的构建过程也是一个不断迭代和优化的过程,需要根据实际数据的特点和分析结果,不断调整模型的参数和结构,以提高模型的预测能力和适应性。 同时,数据模型的应用也需要考虑数据的来源和质量。...综上所述,数据分析数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分,其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型,才能充分发挥数据分析的价值,为企业的发展提供有力支持。

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数据模型

数据模型(Data Model)是对现实世界数据特征的抽象,也就是说,数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。...两类数据模型   数据模型应满足三方面:比较真实的模拟现实世界,容易为人所理解,便于在计算机上实现。...数据库系统针对不同的使用对象和应用目的,采用不同的数据模型:   第一类是概念模型,第二类是逻辑模型和物理模型。...数据模型的组成三要素   数据模型是严格定义的一组概念的集合,精确描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。...数据的完整性约束条件: 给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,用以限定数据模型的数据库状态以及状态的变化,以保证数据的正确、有效、相容。

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所谓数据模型

它的主要作用是完成数据加工与整合、建立一致性的维度、构建可复用的面向分析和统计的明细事实表以及汇总公共粒度的指标。 DWD: Data Warehouse Detail,明细数据层。...公共汇总粒度事实层: 以分析的主题对象为建模驱动,基于上层的应用和产品的指标需求,构建公共粒度的汇总指标事实表,以宽表化手段来物理化模型。 数据处理流程架构 ?...业务过程是从数据分析角度看客观存在的或者抽象的业务行为动作。 例如,交易数据域中的“退款”这个业务过程的英文缩写可约定命名为“rfd_ent”。...数据模型 模型是对现实事物的反映和抽象,能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间关系和结构,使得我们可以有规律地获取想要的数据。...数据模型的作用 数据模型是在业务需求分析之后,数据仓库工作开始时的第一步。良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据,更有效率地获取数据,保证数据间的一致性。

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Python 数据模型

一、如何理解数据模型? 最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书(本文部分内容来自 Fluent Python 这本书),书中提到了数据模型这个词,数据模型是不是我们经常说的数据类型?...假如我们在讨论,拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列,实际上我们就是在讨论序列的数据模型。...当你进一步的理解这种不适感背后的强大之处的时候,你会被 Python 的设计哲学所折服,这正是建立在 Python 数据模型之上的结果,Python 数据模型的 API ,为我们使用地道的 Python...四、数据模型与特殊方法 数据模型描述的是对象协议,而特殊方法正是内置对象的所实现的协议,为了让我们的代码风格表现的和内置类型一样,或者说更 Python 风格的代码,我们可以使用特殊方法,而不是子类化。...这就是数据模型中存在特殊方法 __repr__ 和 __str__ 的原因。

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【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )

商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据仓库 与 传统数据库 区别 二、数据仓库系统体系结构...三、多维数据模型 1、星型模式 2、雪片模式 3、事实星座 四、在线分析处理 五、多维数据分析操作 总结 ---- 前言 上一篇博客 【商务智能】数据预处理 中讲解了数据预处理操作 , 本篇博客介绍...三、多维数据模型 多维数据模型 : 从 业务分析 角度 , 对数据进行 逻辑建模 的方法 ; 具有 简单 , 易于理解 , 方便查询 ; 多维数据模型 又称为 维度数据模型 , 由 维度表 和 事实表...减少一个维后分析 , 后者 上卷到现有的某个维的更高层次进行分析 ; ---- 总结 本博客中从各个角度分析了 数据仓库 与 数据块 的区别 , 简要介绍了数据仓库体系结构 , 多维数据模型的三种模型结构..., 以及在多维数据模型中的数据分析操作 ;

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