数仓模型案例一、范式建模1.零范式为便于分级说明三范式的特点，我们将不满足任何范式即无范式的数据称为零范式，假设它只满足一个最基本的条件——数据中不存在重复数据。假设根据零范式的定义数据库中有一张保险订单统计表，表中包含了用户id、保险id、用户名、注册省份、注册城市、注册区县、保险名称、购买信息(价格、数量)、总保费、购买日期。具体情况如下图：2.一范式在零范式的基础上加上字段具有原子性即属性不
知识图谱数据来源该项目数据来自OPENKG，是openkg提供的开源数据集，数据存储在.xls文件中。构建知识图谱代码# @file: graph_build.py
# @desc: 在neo4j中生成节点和边，构建保险知识图谱
import pandas as pd
from py2neo import Graph,Node
class GraphBuild:
def __init_
背景介绍熟悉社保行业的读者可以知道，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联网检测。而，对于工伤，生育，医疗和劳动力市场这一块业务，有些地方发展的比较成熟，而有些地方还不够成熟。1.业务建模阶段基于以上的背景介绍，我们在业务建模阶段，就很容易来划分相应的业务
一、前言数据仓库具有面向主题的特性，那么就会有主题的概念，数仓建设是遵循纵向分层开发，横向划分主题域设计，数仓分层就不在这次谈了，这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分，同时会引申出主题划分，和数据域是什么，业务过程等。这个对于大数据数仓工程师来说是必备的能力，比如当你面临着一个新业务的开启，需要从0到1开始搭建数据仓库或者数据集市，这时候就要考虑到主题域和主题的合理划分。当然
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2023-08-28 17:31:08
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前言写该篇文章有2个目的：
1、 输出倒逼输入，对工作学习做一个总结、查漏补缺
2、 帮助刚入行的同学建立对数仓的初步认识一、 数仓是啥要解释这个问题，首先先思考下"仓库"的含义。我们能够想到，仓库一般有一下几个特点：
1、 接受货物；
2、 存放货物；
3、 分发货物；
4、 。。。；数仓的功能非常类似，核心也就是下面的功能：
1、 采集数据；
2、 存储数据；
3、 分发数据；
4、 。。。地
优炫软件凭借优异的技术实力、产品性能和高品质服务成功签约中国再保险(集团)股份有限公司（简称“中国再保险”），助力中国再保险，将国外数据库迁移到优炫数据库UXDB，满足保险业业务创新发展与信创需求。优炫数据库管理系统优炫数据库管理系统是优炫软件研发的安全可信企业级数据库，拥有自主知识产权，是自主可控国产数据库软件。支持多种数据类型，具备高可用、高性能、高安全、易维护、可扩展等众多优异的核心特性，支
什么是主题主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。简单说，一个主题对应一个分析对象。分析对象就是在决策、分析时重点关注的东西，这个东西其实是非常主观的，在不同的企业，或者企业的不同发展时期，所关注的点会不一样，从而影响有些主题可能存在或者不存在。数据仓库是面向
现在行业里，谈起技术都要提下“大数据”、“云计算”等关键词，好像不提都显得技术不够档次似的。然而要“玩”好大数据，数据仓库建模尤其重要。这里从概念、必要性、理论与实践3个方面娓娓道来，和可爱的你一起“懂“点数仓建模～概念篇数据库（database）与数据仓库（data warehouse） 数据库大家比较熟悉了，这里不再赘述。主要来看数据仓库。数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented
背景：数据仓库之父 Bill Inmon 将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理者的决策过程。从上面的引言里面，我们其实可以知道主题在数仓建设里面绝对是很重要的一环，这的确是的。数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅仅要进行横向的分层，也需要根据业务情况进行纵向的主题域划分。看到这里可能就有疑问了，上面明明说的是面向主题，怎么又突然说到主题域了，这
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2023-09-15 15:39:10
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分类： 数据仓库与数据挖掘 Technorati 标签: 数据仓库,模型设计
数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是
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2023-08-02 21:47:19
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寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现
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2023-06-06 21:43:23
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数仓主题是什么数据仓库主题是指透过“上帝视角”将企业不同业务流程信息进行汇总、分类然后对其进行分析利用的一个抽象化的概念。也是指企业中某一分析领域具体的分析对象，这样一来，每一个数仓分析领域都有一个数仓主题相呼应。分析对象是一个较为主观的选择过程，说它主观是因为不同的企业有不同的业务重心，没有办法统一分析得出一个普遍适用的结论。但这也让数据仓库的主题类型拥有了更多可能性，分析活动也变得更加灵活，具
# 实现数据仓库主题的步骤
## 流程概述
数据仓库主题是一个数据仓库中的逻辑单元，用于存储特定领域的数据。在构建数据仓库时，首先需要定义数据仓库主题，然后设计数据模型，抽取、转换、加载数据，并最终对数据进行分析和报告。下面是实现数据仓库主题的具体步骤：
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 经验丰富的开发者: 请求学习如何实现数据仓库主题
经验
随着互联网和“大数据”时代的来领，传统银行如今面临来自其他领域的跨界挑战前所未有。如何转变思维，唤醒沉睡的数据，建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业“大数据”时代迫在眉睫的任务。 银行系统作为典型的数据密集型单位，数据的重要性日益凸现：一方面，数据是其信息化的核心，是保障银行正常运转的关键，对数据库系统的稳定性和安全性有着十分苛刻的要求；其次，数据是宝贵的资源和财富
逻辑建模能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图。 数据仓库逻辑建模的内容主要有： 1.分析主题域 在概念模型设计中，我们确定了几个基本的主题域，但是，数据仓库的设计方法是一个逐步求精的过程，在进行设计时，一般是一次一个主题或一次若干个主题地逐步完成的。所以，我们
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2023-09-17 12:24:15
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为什么会有域的概念呢？首先来看看数据仓库的定义吧，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。主题域已经体现出来了主题域用于将数据集市按照分析视角进行划分，通常是联系较为紧密的数据主题的集合。可以根据业务的关注点，将这些数据主题划分至不同的主题域。当然，还有另外一种说法。数据仓库是面向主题（数据综合、归类并进行分析利用的抽象）的应用。数据仓库模型设计除横
文章目录主题的概念主题域的获取主题边界确定主题的内容主题的使用 主题的概念主题（Subject）是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。 面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析
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2023-08-27 21:35:11
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# 主题数据与数据仓库
## 什么是主题数据与数据仓库？
主题数据（Subject Data）指的是在特定主题或领域内收集和整理的数据，例如用户信息、销售记录等。而数据仓库（Data Warehouse）是一种用于集中存储和管理这些主题数据的系统，它通过对大规模数据进行提取、转换和加载（ETL）来提供有价值的信息，以支持决策分析和业务智能。
## 数据仓库的结构
数据仓库通常由多个组成部分
数据仓库是现代企业中广泛使用的重要工具，用于集成和存储大量的企业数据，以支持决策制定和业务分析。数据仓库的基本概念是通过建立一个集中的、一致的和可靠的数据存储库，将来自不同数据源和不同格式的数据进行整合和转换，以满足企业对数据的分析和报告需求。
主题数据是数据仓库中的一个重要概念，它是指按照特定主题或业务领域组织和存储的数据集合。一个主题数据通常包含相关的维度和指标，用于描述和度量特定的业务过程
数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是用来达到数据与业务紧耦合的目的。2，逻辑模型对概念模型中的主题进
