域分析就构成一个维度。再比如"昨天下
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2023-10-18 08:39:11
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写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答数据仓库建模目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，常用的有范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法。
每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表
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2023-09-14 16:30:17
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DW/BI管理者的职责：理解他们的工作职责、目标和任务确定商业用户在制定哪些决策时需要DW/BI的帮助识别出那些制定高效率、高影响的决策的“最佳用户”发现潜在的新用户，并让他们意识到DW/BI能够给他们带来什么样的能力对业务用户发布高质量、相关的、可访问的信息进行分析：
选择健壮的、可操作的数据放入DW/BI系统中，从组织机构的各种数据源中仔细选择简化接口和应用，采用模板驱动模式，与用户认知过程轮
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2023-06-06 21:54:44
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数仓建模的意义建模是用于数仓设计的，一般从0-1搭建数仓时是需要会建模理论的； 公司数仓搭建好后，一般都是直接接需求；将数据有序的组织和存储起来：需要遵循方法和理论，方法和理论就是模型；建模：是一个动作和过程，需要遵循模型；模型有ER模型和维度模型，这两个就是不同的建模方法；口径：对指标的定义1. 数据建模的两种方式
关系建模和维度建模是两种数据仓库的建模技术。关系建模由Bill Inmon所倡导
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2023-06-07 12:27:18
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数据仓库的建模方法有很多种，每一种建模方法代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有范式建模法、维度建模法、实体建模法等，每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题。1. 范式建模法（Third Normal Form，3NF）范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解决关系型数据库的数据存储，利用的一种技术层面上的
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2023-05-18 21:03:48
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一、构建企业级数据仓库五步法
(一)、确定主题
即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据(量度)存在于星星中间的事实表;分析角度
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2023-08-27 14:59:43
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数据仓库管理着整个银行或公司的数据，数据结构复杂，数据量庞大，任何一个数据字段的变化或错误都会引起数据错误，影响数据应用，同时业务的发展也带来系统不断升级，数据需求的不断增加，数据仓库需要不断的升级和维护，才能保证为全行提供持续完整准确的数据服务。所以数据仓库基本上是全行或全公司版本最多的系统，如何保证在频繁的变化中保证数据的准确和系统
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2023-09-07 17:29:46
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1.数仓建模的理由数据建模的主要目的是降低成本，提高数据的利用效率。尤其是大数据时代的到来，数据的多样化，巨量，更需要有效的有针对性数据建模方法。大数据的数仓建模正是通过建模的方法，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，一般我们会从以下面四点考虑： 性能：能够快速查询所
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2023-09-29 14:14:22
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前面介绍了一些抽象建模方法和理论，可能理解起来比较困难。所以，这里举一个例子说明数据仓库建模的大概规程。一、背景介绍 熟悉社保行业的人员知道，目前我们国家的社保主要分为养老、失业、工伤、生育、医疗保险和劳动力市场这6大块主要业务领域。在这6大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始互联网监测。而对于工
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2023-06-06 21:47:11
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文章目录一、简介1.DBeaver 是什么2.DBeaver 的功能3.DBeaver 的优点二、安装与配置1.系统要求2.下载与安装3.连接数据库三、总结 一、简介1.DBeaver 是什么DBeaver 是一个流行的开源数据库客户端，它可以用于连接和管理多种不同类型的数据库系统，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 等等。DBeave
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2023-08-13 16:34:48
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数据仓库设计——维度建模1、维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall 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。 维度建模是专门应用于分析型数据库，数据仓库，数据集市建模的方法。数据集市可以理解
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2023-08-14 08:52:39
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一、大数据领域建模综述1.1 为什么需要数据建模有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。质量：良好的数据模型
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2023-08-14 08:52:35
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银行业：IBM有BDWM(Banking Data Warehouse Model)；Teradata有FS-LDM(Financial Services Logical Data Model)。
地域、营销、渠道。
原创
2022-05-04 21:01:48
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文章目录一. 建模过程概述二. 组织工作2.1 确定参与人 ，特别是业务代表们2.2 业务需求评审2.3 利用建模工具2.4 利用数据分析工具2.5 利用或建立命名规则2.6 日历和设施的协调三. 维度模型设计3.1 统一对高层气泡图的理解3.2 开发详细的维度模型3.3 模型评审与验证参考: 一. 建模过程概述 开始讨论维度建模设计工作前，必须考虑正确的人选 。最值得注意的是，我们强烈主张业
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2024-04-16 11:15:48
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建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，是能进行数据库设计的强大的软件，是一款开发人员常用的数据库建模工具。使用它可以分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。ERWin&nb
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2023-06-07 14:45:32
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第一章 维度建模初步数据仓库或者商业智能首先应该考虑的是业务需求数据仓库或者商业智能的项目需要数据库管理员+商业分析师1.1数据获取与数据分析的区别数据获取：通过操作型系统记录数据，后者手工导入数据库中数据分析：对记录在操作型系统的数据进行汇总、加工，对于操作过程是否正确给予检查 1.2数仓和商业智能的目标简单快捷：数据要让业务人员一看就明白；数据结构与标识符合业务用的思维过程和词汇；
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2023-12-18 21:08:37
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面试题整理一、数据仓库基础1.范式建模和维度建模2.主题域划分3.数据仓库分层优点4.事实表分类5.缓慢变化维6.数据输出SLA保障7.大表JOIN大表优化二、Hive基础1.HIVE SQL优化2.Hive Join类型3.Hive Map和Reduce个数4.Hive Map和Reduce的Shuffle过程5.Hive JOIN,GROUPBY过程1.JOIN2.GROUP BY6.Hiv
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2023-06-07 13:33:44
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（一）建模的涵义建模，顾名思义，就是建立模型的意思，为了针对理解产品、业务、应用逻辑之间的相互关系而做的抽象，用于避免理解歧义。建模通常用文字配合模型的方式，将复杂的事物描述清楚，便于自己及他人的理解。如果把数据比作是图书馆里的书，那么建模就相当于合理规划图书馆的布局，能够让读者迅速而合理的找出目标书籍。（二）为什么需要建模方法论数据仓库的概念是建立在大数据的基础知识上，而大数据拥有良好的性能、廉
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2023-11-17 21:13:10
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浅谈数据仓库维度建模流程 谈到Big Data就离不开数据仓库、数据集市等概念，而谈到数据仓库、数据集市，就又离不开数据仓库设计的方法，维度建模则是其中的典型。与维度建模相对立的则是范式建模，范式建模常用于传统的DB关系型数据库中。范式建模讲究三范式，讲究原子性，一致性，隔离性，持久性。讲究最小原子列不可再分，讲究消除部分依赖，y=f(x)，y依赖于x，且x的任一真子集x’不满足对应唯一y。讲究
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2023-08-21 10:18:58
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首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；一、什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关
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2023-08-11 14:28:30
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