How to数据建模How to数据建模正确的建模在过去的几十年中,数据建模的努力通常集中在relation 数据建模或可扩展标记语言(XML)的建模上。什么是数据建模和数据转换？数据仓库的几个思路数据建模数据仓库连接了两个典型的数据仓库建模理论:基于主题领域的维度建模和实体关系建模，分别以Kimball和Immon为代表。
在信息集成中，数据通常是按主题组织的。主题是在更高层次上合并企业信息系统中的数据的抽象，是对分析对象数据的完整一致的描述，反映了分析对象的数据及其相互关系。根据分析的要求，通过汇总各个分析领域的分析对象，综合各种主题，然后从各个主题的角度观察各个应用子系统中的相关信息，筛选出主题流的外在形式，把握其静态内容，逐步建立各个主题的基本内容，即主题的模式以及涉及的属性和数据变量，从而确定主题。
主题是在更高层次上合并企业信息系统中的数据的抽象，是对分析对象数据的完整一致的描述，反映了分析对象的数据及其相互关系。根据分析的要求，通过汇总各个分析领域的分析对象，综合各种主题，然后从各个主题的角度观察各个应用子系统中的相关信息，筛选出主题流的外在形式，把握其静态内容，逐步建立各个主题的基本内容，即主题的模式以及涉及的属性和数据变量，从而确定主题。
介绍数据仓库中dimension 数据建模的流程描述，并举例加深对相关概念的理解。维度模型是数据仓库领域的大师RalphKimall所倡导的。他的数据仓库工具箱是数据仓库工程领域最受欢迎的经典。维度建模从分析决策的需求出发，构建的数据模型服务于分析需求，因此侧重于用户如何更快地完成分析需求，同时对大型复杂查询有更好的响应性能。
3、大 数据建模一般有哪些步骤?1。数据测量数据测量包括ECU内部数据采集、车载总线数据采集和模拟数据采集，尤其是对于新能源汽车中频率高达100KHz的电机、逆变器、整流器等设备的信号测量，ETAS提供了完整的解决方案。2.大数据管理与分析在当前汽车嵌入式控制系统的开发环境下，人们可以通过各种途径(如实物、仿真环境、仿真计算等)获得描述目标系统行为和性能的海量数据。).
3.虚拟车辆模型的建模与标定基于大数据管理与分析环节中对实测数据的分析，得到一些参数之间的交互关系以及相关物理变量的特征曲线。如何保存这些隐藏在大量数据中的有价值的知识和数据，并用于我们后续的系统仿真分析？模式是一种很好的节约方式。我们可以建立虚拟车辆和虚拟ECU模型库，为后续车辆和ECU的开发和验证提供标准化的仿真模型。
4、 数据建模软件工具有哪些啊1，PowerDesigner，其功能包括:完整的集成模型以及以IT为中心和非IT为中心的差异化建模的需求。支持非常强大的元数据信息库和各种格式的输出。2.ER/Studio是一个支持多平台环境的直观数据建模工具，本地集成了处理大数据的平台，如MongoDB、HadoopHive等。可以进行正向和逆向工程，具有“比较合并”功能，可以输出XML、PNG、JPEG等格式的文档。
5、如何进行 数据建模How to 数据建模正确完成建模在过去的几十年中,数据建模的努力通常集中在关系数据建模或可扩展标记语言(XML)的建模上。只要数据存储在关系数据库中，关系数据建模就可以了，但是很少有其他用途。此外，XML不能被可靠地称为建模语言。XML是序列化数据的规范，它定义了如何将数据写入文件。XML为结构化数据的序列化提供了一种格式，但它不是真正的模型。
事实上，这意味着可以通过正式方法验证的东西。通俗地说，这意味着我们可以用数学运算来证明它是正确的，我们可以将验证过程自动化。但是，在XML schema中捕获数据不符合这个定义下的模型。但可以肯定的是，我们可以用软件来验证XML格式好不好，是否符合某些XML schema文档。但这不足以真正对数据建模。无论是计算机还是人，如果不同时理解数据的语法(结构)和语义(意义)，就无法理解数据。
6、聊一聊 数据建模和数据转换最近经常有朋友跟我讨论未来几年数据的一些趋势，以及为什么美国最近的现代数据技术栈中出现了这么多独角兽级别的公司。dbt为什么突然这么值钱了(估值超过42亿美元)？接下来我想谈谈对数据建模以及这种新趋势下的数据转换的一些思考和反思。什么是数据建模和数据转换？我们先简单解释一下数据建模和数据转换是什么。
人们在做出决策之前，通常会有一个基于历史经验数据的模型来判断这个决策可能产生的结果，从而指导人们的行动。只不过这些历史经验数据很多都是依赖于储存在人们大脑中的各种数据或者是记录在纸上的数据。这些数据会根据决策的目标在人脑中进行提取、转换和建模，然后用来做判断。自从人类世界出现计算机以来，数字化逐渐改变了人类社会记录和使用数据的方式。
7、数据仓库 数据建模的几种思路数据仓库数据仓库建模的两个典型理论是基于主题域的维度建模和实体关系建模，分别以Kimball和Immon为代表。维度建模由数据分析需求驱动，提倡总线架构:一致的事实和一致的维度。这种数据模型便于用户在数据分析中理解和操作。基于主题领域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，在企业层面对数据进行抽象和整合，使用3NF实体关系理论进行建模。这种数据建模方法试图以更抽象的方式建立一个相对稳定的数据模型，能够描述企业级的数据关系。
上周我们主要讨论了基于主题域的实体关系建模中数据集成的方式，讨论了以下三种思路:同一主题域中不同实体的属性通过属性进行聚合。比如对于会员、公司、客户等实体对象，我们都有地址属性信息、姓名识别属性信息等等。这种思想是将属性内聚度高的字段进行整合，将不同的属性以带类型标识的树表形式存储。
8、 数据建模目的目的:以有序和结构化的方式组织和存储数据。模型与表格的区别:模型实现了性能、成本、效率、质量的最佳平衡(成本和效率更重要)，OLTP:业务系统，遵循正规形式等。、ER模型OLAP:决策系统，通过对业务系统数据的重新分析，将数据返回给业务系统进行决策，维度建模ER模型:3NF需求。
