数据库建模经验总结
数据库实训总结7篇
数据库实训总结7篇第1篇示例：数据库实训是数据库课程中非常重要的一环，通过实践操作，能够更好地理解数据库的基本原理和操作技巧。
本次数据库实训总结将从实训内容、实训过程和实训收获三个方面进行回顾。
一、实训内容在数据库实训中，我们主要学习了数据库的设计、建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据等基本操作。
通过实际操作，我们了解了数据库设计的重要性，设计合理的数据库结构可以提高数据的存储效率和检索效率。
我们还学习了SQL语句的编写，掌握了SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等关键字的用法，能够灵活查询和操作数据库中的数据。
我们还学习了索引、视图、触发器等高级技术，进一步提升了数据库操作的水平。
二、实训过程在实训过程中，我们首先完成了数据库设计和建表的工作，根据需求分析确定了数据库的表结构，并创建了相应的表。
接着，我们通过SQL语句插入了大量的测试数据，以便后续的查询和操作。
然后，我们对数据库中的数据进行了各种操作，包括查询特定条件下的数据、更新数据、删除数据等。
在操作过程中，我们遇到了一些问题，如SQL语句的书写错误、查询条件设置不当等，但通过思考和实践，最终都得到了解决。
三、实训收获通过数据库实训，我们积累了丰富的数据库操作经验，掌握了SQL语句的基本用法和高级技术。
我们学会了如何设计合理的数据库结构，如何提高查询效率，如何保证数据的完整性和一致性。
我们还培养了团队合作能力和解决问题的能力，通过与同学一起讨论和思考，共同解决实训中遇到的难题。
通过实践操作，我们真正理解了数据库理论知识的应用，提升了自己的实际操作能力。
数据库实训是一次非常有意义的实践活动，通过实践操作，我们不仅巩固了数据库课程中学到的知识，还培养了实际操作能力和团队合作精神。
希望今后能够继续学习和探索数据库领域的知识，不断提升自己的专业水平。
【内容结束】第2篇示例：数据库实训总结数据库实训是大学生学习数据库课程的重要环节，通过实践操作，学生可以更深入地了解数据库的基本概念和操作技能。
数据建模的工作总结报告
数据建模的工作总结报告一、引言数据建模是现代企业管理中的重要环节，其目的是通过对数据进行分析和抽象，将数据转化为有意义的信息，进而支持决策和业务发展。
本报告将对我在数据建模方面的工作进行总结，并探讨相关工作的意义及改进方向。
二、工作内容1. 数据收集与整理作为数据建模师，首先需要进行数据收集工作。
我通过与各个部门的合作与沟通，获取了大量的原始数据。
这些数据来自多个来源，包括数据库、日志文件、调查问卷等。
然后，我对这些数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析与建模在完成数据整理工作后，我开始进行数据分析和建模。
我使用了多种数据分析工具和算法，如统计分析、机器学习和数据挖掘技术，对数据进行深入的研究和挖掘。
通过对数据的分析和建模，我成功地发现了其中的规律和趋势，并将其转化为可供决策和业务发展的洞察。
3. 模型评估与改进数据建模过程中，不可避免地会出现模型的不准确性或不完善性。
因此，在建立模型后，我会对其进行评估和改进。
通过比较模型的预测结果与实际情况的差异，我可以判断模型的可靠性，并对模型进行优化，以提高其准确性和有效性。
4. 结果呈现与报告数据建模的最终目标是为业务决策和运营提供支持。
因此，我将经过分析和建模后的结果以清晰简洁的形式进行呈现，并撰写报告，向相关部门和管理层进行汇报。
通过图表、图形和文字的结合运用，我能够有效地向非专业人士传达复杂的数据分析结果，使其易于理解和接受。
三、工作意义数据建模在企业管理中的意义不言而喻。
通过对数据的深入研究和分析，我能够更好地了解企业的运营状况和市场趋势，可以为决策者提供更准确和全面的信息，支持企业的战略制定和业务发展。
同时，数据建模还可以帮助企业发现潜在的机会和风险，为企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势提供重要的支持。
四、改进方向尽管我的工作在数据建模方面已经取得了一定的成果，但仍存在一些改进的空间。
首先，我可以进一步提高数据收集和整理的效率，通过使用自动化工具和技术，减少人工操作的成本和错误率。
数据仓库建模方法总结
数据仓库建模方法总结数据仓库建模是数据仓库构建过程中的重要环节，它决定了数据仓库的数据结构和查询性能。
本文将总结几种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、事实建模和标准化建模，并比较它们的优缺点。
1. 维度建模维度建模是一种常见的数据仓库建模方法，它基于维度表和事实表的概念。
维度表包含描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量。
维度表和事实表通过共同的键连接起来，形成星型或雪花型的模型。
优点：1) 简单直观：维度建模易于理解和使用，可以快速设计和构建数据仓库。
2) 查询性能高：维度建模的星型结构简化了查询的关联操作，提高了查询性能。
缺点：1) 一对一关系：维度表和事实表之间是一对多的关系，无法处理多对多的关系。
2) 数据冗余：维度表中的属性可能存在冗余，造成数据冗余和一致性问题。
2. 事实建模事实建模是基于主题的数据仓库建模方法，它以业务过程为核心构建事实表，包括维度键和度量。
事实表记录了业务过程发生的事实信息，维度键用于连接事实表和维度表，度量用于度量业务过程的指标。
优点：1) 灵活性高：事实建模能够适应复杂的业务逻辑和多对多的关系。
2) 数据粒度控制：事实表可以根据需要控制数据的粒度，提供灵活的查询和分析能力。
缺点：1) 设计复杂：事实建模的设计复杂度较高，需要考虑多对多的关系和度量的粒度控制。
2) 查询性能相对低：事实建模需要进行多表关联操作，查询性能相对较低。
3. 标准化建模标准化建模是一种将数据仓库模型与关系数据库模型类似的建模方法。
它将数据存储在标准化的表中，通过复杂的关联操作来查询和分析数据。
标准化建模与维度建模和事实建模相比，更适用于小型数据仓库和查询较少的情况。
优点：1) 数据一致性：标准化建模减少了数据冗余，提高了数据一致性。
2) 灵活可扩展：标准化建模可以适应不同的查询需求，支持灵活的查询和分析。
缺点：1) 查询复杂：标准化建模需要进行多表关联和聚合操作，查询复杂度较高。
数据分析与模型建立工作总结
数据分析与模型建立工作总结在过去的一年里，我一直从事数据分析与模型建立的工作。
在这个职责范围内，我负责收集、整理和分析大量数据，以帮助团队做出明智的决策。
通过不断提高我的数据分析技能和建立更准确的模型，我在这一领域中取得了一定的成就。
下面是我在这个工作中的一些重要经验和心得。
一、数据收集与整理在数据分析的过程中，数据的质量和准确性对于结果的影响非常大。
因此，我始终把数据收集和整理工作放在首位。
我会对数据来源进行审核，确保数据的合法性和可靠性。
同时，我也会对数据进行清洗和转换，以便更好地应用到我的分析模型中。
二、数据分析方法与工具为了更好地分析数据，我付出了很多时间学习和应用各种数据分析方法和工具。
我熟练掌握了常用的统计学方法，如回归分析、因子分析和聚类分析，以及机器学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络。
此外，我还熟练运用各种数据分析工具，如Python的pandas和numpy库，以及R语言的tidyverse和caret包。
三、建立预测模型在数据分析的过程中，我意识到建立准确的预测模型对于决策的重要性。
因此，我不仅仅关注数据的描述性分析，还会通过建立预测模型来预测未来趋势和结果。
我会根据问题的特点选择适当的模型，进行训练和验证，然后应用到实际案例中进行预测。
通过不断调整和优化模型参数，我能够获得更准确的预测结果。
四、数据可视化与沟通数据分析的结果只有被理解和应用，才能发挥真正的价值。
因此，我注重将分析结果可视化，并采用直观的方式向团队成员和领导汇报。
我使用常见的数据可视化工具，如Tableau和matplotlib，以制作图表、仪表盘和报告。
通过直观的图形展示和清晰的讲解，我能够更好地传达分析结果，并引导团队做出正确的决策。
经过一年的工作，我对数据分析与模型建立有了更深入的理解和掌握。
通过我的努力和学习，我在这个领域中取得了一些成就，并且得到了团队的认可和肯定。
在未来的工作中，我会继续提升自己的技能和知识，不断改进工作流程，以更好地服务于团队的决策和业务发展。
数据库建模和设计的总结(2024)
引言概述数据库建模和设计是数据库开发过程中非常关键的环节，它涉及到数据库的结构设计、信息建模、数据关系建立等方面。
在之前的总结（一）中，我们已经介绍了数据库建模和设计的一些基础知识和方法。
在本文中，将继续深入探讨数据库建模和设计的相关内容，包括实体关系模型、正则化、索引设计、物理设计和性能调优等方面。
正文内容一、实体关系模型1.实体关系模型的定义：实体关系模型是一种用于描述现实世界中实体、属性和实体之间关系的方法。
它包括实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relationship）三个重要元素。
2.实体关系模型的设计步骤：a)确定实体：根据业务需求，识别出实际存在的具体实体。
b)确定属性：确定每个实体所具有的属性，并确定属性的数据类型和约束。
c)确定关系：确定实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系等。
3.实体关系模型的优化：a)利用继承关系优化模型：当多个实体具有相同属性时，可以考虑使用继承关系来减少重复设计。
b)对关系进行优化：根据实际需求，将关系进行适当精简，避免过多复杂的关系。
二、正则化1.正则化的定义：正则化是一种用于优化数据库结构的方法，通过分解冗余数据和建立关系来提高数据库的性能和灵活性。
2.正则化的几个重要概念：a)函数依赖：一个属性对于另一个属性的依赖关系。
b)范式：描述数据库中数据的特性和依赖关系的规范化级别，包括第一范式、第二范式和第三范式等。
3.正则化的步骤：a)确定函数依赖：通过观察实际业务，确定属性之间的依赖关系。
b)分解冗余数据：根据函数依赖关系，将重复的数据分解为多个表，避免数据冗余。
c)建立关系：通过外键等方式建立表与表之间的关联关系。
三、索引设计1.索引的定义：索引是一种数据结构，用于提高数据库查询的效率。
它可以加快数据的检索速度，降低数据库的读取压力。
2.索引的设计原则：a)选择合适的索引字段：根据查询频率和过滤条件，选择适合的索引字段。
数据库建模实训报告总结
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，数据库已经成为各类企业、机构和个人存储和管理数据的重要工具。
为了更好地掌握数据库的基本原理和实际应用，提高数据库设计的能力，我们参加了本次数据库建模实训。
本次实训旨在通过实际操作，加深对数据库设计过程的理解，提高数据库建模的技能。
二、实训目标1. 掌握数据库设计的基本原理和方法。
2. 熟悉数据库设计工具的使用。
3. 培养团队协作能力，提高沟通技巧。
4. 增强数据库设计实战经验。
三、实训内容1. 数据库设计概述实训开始前，我们对数据库设计的基本概念、原则和步骤进行了学习。
了解数据库设计的目标、作用和意义，为后续的实训奠定了基础。
2. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，也是至关重要的一步。
我们通过访谈、问卷调查等方式，收集用户需求，确定数据库设计的范围和目标。
3. 概念结构设计在概念结构设计阶段，我们运用E-R图（实体-联系图）来描述现实世界的实体及其相互关系。
通过绘制E-R图，将现实世界的业务需求转化为数据库的逻辑结构。
4. 逻辑结构设计逻辑结构设计是将概念结构转化为数据库的物理模型。
在这一阶段，我们学习了关系模型、关系代数、SQL语言等知识，为后续的数据库实现做准备。
5. 物理结构设计物理结构设计是数据库设计的关键环节，它将逻辑结构转化为具体的数据库文件。
我们学习了数据库索引、存储过程、触发器等概念，并进行了相关操作。
6. 数据库实现与维护在数据库实现与维护阶段，我们运用数据库设计工具（如MySQL、Oracle等）创建数据库，并完成数据的插入、查询、更新和删除等操作。
同时，我们还学习了数据库备份、恢复、优化等维护知识。
四、实训成果1. 成功设计并实现了一个完整的数据库系统。
2. 提高了数据库设计、实现和维护的能力。
3. 培养了团队协作精神和沟通能力。
4. 深入理解了数据库设计的基本原理和方法。
五、实训总结1. 实训过程中的收获通过本次实训，我们深刻认识到数据库设计的重要性。
建模过程及心得体会范文
建模过程及心得体会范文近几年，建模比赛在国内逐渐兴起，成为了许多大学生追逐的热门竞赛项目。
作为一名大学生，我也参加了多次建模比赛，通过这些比赛的经历，我积累了一些关于建模过程的经验和体会。
以下是我对建模过程的总结和心得体会。
首先，我认为建模的第一步是明确问题的需求和目标。
在参加建模比赛之前，我们必须对比赛的题目进行仔细的分析和理解，确保我们明确了问题的需求和目标。
只有明确了问题的需求和目标，我们才能有针对性的进行建模，从而提高建模的效率和准确性。
其次，建模的过程需要注重数据的收集和整理。
数据是建模的基础，只有准确和完整的数据，才能保证建模的准确性和可靠性。
因此，在建模的过程中，我们应该注重数据的收集和整理工作，确保所使用的数据是准确和完整的。
同时，我们还可以通过数据的分析和处理，发现数据中的规律和趋势，从而为建模提供有力的支持。
第三，合适的模型选择非常重要。
建模过程中，我们需要选择合适的模型来解决问题。
不同的问题需要不同的模型来进行建模，因此选择合适的模型至关重要。
在选择模型时，我们应该考虑问题的特点和要求，选择与问题最匹配的模型。
同时，我们还可以结合实际情况，灵活运用多种模型，进行综合分析和比较，从而得出更准确和可靠的建模结果。
另外，建模过程中，合理的假设和预测是必不可少的。
在实际问题建模过程中，我们常常需要对一些未知的或者不确定的因素进行假设和预测。
这些假设和预测的合理性直接影响到建模的准确性和可靠性。
因此，在建模过程中，我们需要根据问题的要求和数据的分析，对未知和不确定的因素进行合理的假设和预测，并在后续的建模过程中不断地校验和调整这些假设和预测，从而提高模型的准确性和可靠性。
最后，建模过程中，团队合作和沟通是至关重要的。
建模比赛往往是一个团队合作的项目，每个人都有自己的优势和特长。
团队合作不仅可以提高建模的效率，还能够促进成员之间的相互学习和交流，从而提升每个人的能力和水平。
因此，在建模过程中，我们应该密切合作，加强沟通，充分发挥团队的优势和力量。
建模工作总结心得
建模工作总结心得
在过去的一段时间里，我有幸参与了一些建模工作，通过这些经历，我对建模工作有了更深入的理解和认识。
在此，我想分享一些我在建模工作中的心得体会。
首先，建模工作需要充分的准备和规划。
在开始建模之前，我们需要对问题进行深入的分析和理解，明确建模的目的和范围。
只有在充分准备和规划的基础上，我们才能更好地进行建模工作，确保最终的建模结果能够满足实际需求。
其次，建模工作需要团队的合作和沟通。
在建模过程中，往往需要不同领域的专业人士共同合作，共同解决问题。
因此，良好的团队合作和沟通是建模工作成功的关键。
只有团队成员之间能够有效地进行沟通和协作，才能够更好地完成建模任务。
另外，建模工作需要不断的学习和改进。
建模工作是一个不断探索和创新的过程，我们需要不断学习新的建模方法和技术，不断改进我们的建模模型，以适应不断变化的需求和环境。
只有不断学习和改进，我们才能不断提高建模工作的水平和质量。
最后，建模工作需要注重实际应用。
建模工作不是为了建模而建模，而是为了解决实际问题而进行建模。
因此，在建模工作中，我们需要始终关注实际应用，确保建模结果能够为实际决策和实际问题解决提供有力支持。
总的来说，建模工作是一项复杂而又有挑战性的工作，需要我们不断学习和提高自己的能力。
只有在不断学习和提高的基础上，我们才能更好地完成建模工作，为实际问题的解决提供有力支持。
希望我的建模工作总结心得能够对大家有所启发和帮助。
数据建模工作总结
数据建模工作总结一、引言数据建模是现代企业决策和管理的基础，通过对海量数据的分析和建模，可以帮助企业更好地了解市场和业务状况，作出明智的决策。
在过去一年中，我在数据建模方面取得了一定的成绩。
以下将对我在数据建模工作中的经验和收获进行总结和归纳。
二、数据搜集与预处理数据搜集是数据建模的第一步，它直接影响后续分析和建模的准确性和有效性。
我在数据搜集阶段采用了多种方法，包括数据库查询、数据采集工具和数据仓库等。
在数据搜集过程中，我注意到了一些问题，如数据质量不高、数据格式不一致等，为了保证数据的准确性和一致性，我进行了数据预处理。
预处理包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，通过这些步骤，我将原始数据转化为可用于建模的规范化数据。
三、特征选择和变量构建在进行数据建模之前，我首先进行特征选择和变量构建，以确定用于建模的重要特征和变量。
特征选择是为了减少维度和噪声，以提高模型的准确性和可解释性。
在特征选择过程中，我运用了统计方法和机器学习算法，如相关性分析、主成分分析和递归特征消除等。
通过特征选择，我筛选出了对建模有重要影响的特征。
变量构建是根据业务需求和特征之间的相关性，构建新的变量来进一步提高模型的准确性和预测能力。
在变量构建过程中，我运用了统计分析和领域知识，将原始特征进行组合、衍生和转化。
通过变量构建，我得到了更加有代表性和有区分度的变量，从而提高了模型的性能。
四、模型选择和评估模型选择是根据建模问题和目标确定最适合的建模方法。
在数据建模过程中，我尝试了多种建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和深度学习等。
根据实际情况和对比实验，我选择了逻辑回归和随机森林等方法来构建模型。
模型评估是为了选择最优的模型和评估模型的预测性能。
我采用了交叉验证和评估指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过模型评估，我发现逻辑回归和随机森林模型在不同问题上表现良好，并且可以根据业务需求进行调整和优化。
数据建模工作总结
数据建模工作总结近年来，随着大数据时代的来临，数据建模在各个行业的应用越来越广泛。
我在过去一年里负责了公司的数据建模工作，通过对数据的分析、处理和建模，为公司的决策提供了重要依据。
在这篇工作总结中，我将从数据收集、数据清洗、模型建立和结果分析等方面进行详细介绍，总结经验和不足之处，并提出未来的发展方向。
一、数据收集在数据建模的工作中，最基础也是最重要的环节就是数据收集。
数据的质量和数量直接影响到后续建模分析的结果。
在过去的一年里，我通过与其他团队的合作，成功收集到了大量的数据。
这些数据包括用户行为数据、销售数据、运营数据等。
同时，我也通过与外部合作伙伴建立连接，获取到了一些外部数据来源。
通过这些数据的收集，为后续的数据清洗和建模奠定了坚实基础。
二、数据清洗数据清洗是数据建模过程中不可忽视的一步。
原始数据中常常存在着缺失值、异常值和重复值等问题，这些问题会对建模的结果产生很大的影响。
为了保证数据的质量，我在数据清洗过程中采用了一系列的方法。
首先，我进行了缺失值的处理，通过插值方法填充了缺失值，保证数据的完整性。
其次，通过分析和观察发现的异常值，并进行了合理的处理。
最后，通过去重的操作，删除了重复的数据，避免了重复计算对模型结果的影响。
三、模型建立在数据清洗完成后，我开始进行模型的建立。
根据问题的不同，我选择了不同的建模方法，包括线性回归、决策树、随机森林等。
通过对数据的分析和理解，我确定了最适合的模型，并进行了参数的调整和优化。
在模型建立的过程中，我注重模型的稳定性和预测准确性，通过交叉验证和误差分析等方法进行了模型的评估和改进。
四、结果分析模型建立完成后，我进行了结果的分析和解读。
通过对模型的预测和模型评估指标的分析，我可以获取到关键的业务指标和洞察。
这些结果可以为公司的经营决策提供重要参考。
在结果分析中，我也注意到了一些问题和不足之处，例如模型的解释性不强、结果的稳定性有待提高等。
通过这些问题的发现和整理，我得到了一些改进模型的思路，并将在未来的工作中加以提升。
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
作为一名数据建模与分析人员，我在过去的一段时间里，致力于从海量的数据中挖掘有价值的信息，为企业的发展提供支持。
以下是我对这段时间工作的总结。
一、工作背景与目标随着企业业务的不断拓展和数据量的急剧增长，对数据的有效管理和分析变得至关重要。
我的工作目标就是通过建立准确的数据模型，深入挖掘数据背后的潜在规律和趋势，为企业的决策提供科学依据，以提升企业的竞争力和运营效率。
二、工作内容与成果1、数据收集与整理首先，需要从多个数据源收集数据，包括内部的业务系统、数据库，以及外部的市场调研数据等。
在收集过程中，确保数据的完整性和准确性。
然后，对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复、错误和缺失的数据，为后续的分析和建模做好准备。
通过这一阶段的工作，成功建立了一个规范化的数据仓库，提高了数据的质量和可用性。
2、数据建模根据业务需求和数据特点，选择合适的数据建模方法，如关系型数据库建模、数据仓库建模、数据挖掘建模等。
在建模过程中，充分考虑数据的存储结构、查询效率和数据一致性等问题。
例如，为了优化销售数据的存储和查询，建立了一个基于星型模式的数据仓库模型，大大提高了销售数据分析的效率。
3、数据分析运用各种数据分析技术和工具，对建模后的数据进行深入分析。
包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
通过分析，发现数据中的潜在规律和趋势，为业务决策提供支持。
在一次市场调研数据分析中，通过聚类分析将客户分为不同的群体，并针对每个群体的特点制定了个性化的营销策略，取得了显著的市场效果。
4、模型评估与优化建立模型后，对模型进行评估和验证，确保模型的准确性和可靠性。
通过使用测试数据集和实际业务数据对模型进行验证，根据评估结果对模型进行优化和改进。
曾经有一个预测模型的准确率不高，经过对数据特征的重新选择和算法的调整，成功提高了模型的预测准确率。
数据模型建立工作总结
数据模型建立工作总结工作总结：数据模型建立一、引言近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据作为企业核心资产的重要性日益凸显。
作为数据团队的一员，我承担了数据模型建立的责任，通过对过去一年的工作进行总结与思考，我认为我在以下几个方面做出了贡献。
二、需求分析与业务理解数据模型建立的前提是充分理解业务需求，并进行详细的需求分析。
通过与业务部门的多次沟通和讨论，我准确把握了用户的需求和业务要求。
在这个过程中，我仔细思考了不同业务需求背后的逻辑关系，并将其转化为模型的数据结构和关系。
此外，我还分析了不同业务场景下的特殊需求，为数据模型的设计提供了更全面的支持。
三、数据建模与设计在数据建模过程中，我充分利用了建模工具，如ER图和UML图，对数据进行抽象和建模。
通过对数据模型的设计，我实现了对不同实体及其属性的精细化描述，并定义了实体间的关系和连接方式。
在这个过程中，我充分考虑了数据的一致性、完整性和可扩展性，确保了数据模型的稳定性和可维护性。
四、数据标准与规范为了保证数据的质量和一致性，我结合业务需求和行业标准，创建了数据标准和规范。
通过建立标准化的数据定义、存储和查询方式，我有效地管理了数据的结构和内容。
此外，我还制定了数据管理的流程和规范，包括数据的采集、清洗、转换和加载等环节，确保了数据的准确性和及时性。
五、性能调优与优化在数据模型的实施过程中，我不断关注数据的性能和效率问题，并反复进行性能测试和调优。
通过对SQL语句和索引的优化，我提高了数据的查询和处理速度，降低了系统的负载和响应时间。
此外，我还利用分区和分片等技术，提升了系统的扩展性和并发处理能力，为业务部门提供了更好的用户体验和服务。
六、数据质量与安全数据质量和安全是数据模型建立的重要指标之一。
为了保证数据的准确性和可信度，我制定了数据质量管理的策略和措施。
通过数据清洗和验证，我排除了数据中的重复、错误和缺失，提高了数据的质量和完整性。
在数据安全方面，我积极配合安全部门，制定了数据权限和访问控制的策略，提升了数据的保密性和安全性。
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结工作总结：数据建模与分析近年来，随着数字化时代的到来，数据的重要性愈发凸显，企业开始注重数据建模与分析的工作。
作为公司数据团队的一员，我负责参与并推进了一系列数据建模与分析的工作，积累了一定的经验和心得。
在本篇工作总结中，我将回顾过去一段时间的工作，并对所取得的成绩和遇到的困难进行分析和总结。
一、工作简介作为公司数据团队的一员，我从事了包括数据清洗、数据建模和数据分析在内的工作。
主要职责包括：搜集、整理和清洗数据；建立和优化数据模型；利用统计和机器学习方法进行数据分析和预测；为其他团队提供数据支持和决策建议。
二、工作成绩1. 数据清洗与整理在数据清洗与整理方面，我经手的数据包括了销售数据、客户数据和产品数据等。
通过运用数据管理工具和编写脚本，我成功清洗和整理了大量杂乱无章的数据，使其变得规范和易于使用。
这为后续的数据建模和分析工作奠定了坚实的基础。
2. 数据建模与优化基于清洗后的数据，我运用统计学和机器学习的方法建立了多个数据模型，旨在探索数据背后的规律和关联。
通过不断调整模型参数和优化模型算法，我取得了较好的预测效果。
模型的应用覆盖了销量预测、客户分类和产品推荐等领域，并且取得了一定的商业价值。
3. 数据分析与决策支持利用建立的数据模型，我进行了一系列的数据分析工作，并为公司的决策制定提供了实时可靠的数据支持。
我和其他团队合作，解读数据结果，提出改进方案，并跟踪实施效果。
其中，数据分析在市场营销领域的应用效果最为显著，通过深入了解用户需求和行为，公司成功开展了一系列精准化的推广活动，提升了品牌形象和销售业绩。
三、工作困难与挑战1. 数据质量问题在数据清洗过程中，我发现了许多数据质量问题，例如缺失值、异常值和错误值。
解决这些问题需要耗费大量的时间和精力，且有时仍难以达到完美的效果。
为了解决这一难题，我正在探索引入更多的数据质量监控机制和自动化工具。
2. 数据建模复杂性某些大规模的数据集和复杂的数据结构增加了数据建模的难度。
数据分析建模工作总结
数据分析建模工作总结一、引言数据分析建模工作是我在过去一年中的主要职责之一。
通过对大量的数据进行采集、处理和分析，我成功地应用了各种建模技术来提供有关市场趋势、客户行为和业务增长的深入见解。
本文将总结我在这方面的工作经验和取得的成果。
二、数据采集与清洗数据采集是数据分析建模的第一步，一个好的数据集是保证建模结果准确性和可靠性的基础。
在这一过程中，我运用了各种采集工具和技术，成功地收集了大量的市场调研数据、客户行为数据和业务指标数据。
同时，为了保证数据的质量，我对采集到的数据进行了仔细的清洗和去噪处理，排除了无效数据和异常值的影响。
三、数据探索与可视化在数据分析建模过程中，数据探索是一个重要的环节。
通过数据可视化和统计分析方法，我揭示了数据中的有价值信息和潜在规律。
通过绘制直方图、散点图和线图等可视化工具，我能够清晰地呈现不同变量之间的关系，帮助业务部门更好地理解数据中的趋势和模式。
四、特征工程与模型选择在数据分析建模中，特征工程是非常关键的步骤。
通过对数据进行特征提取、选择和转换，我能够从原始数据中提取出对建模任务有帮助的特征，并利用这些特征来构建机器学习模型。
同时，为了选择最适合问题的建模方法，我与团队成员紧密合作，针对不同的业务场景选择了最合适的模型，包括线性回归、决策树、随机森林等。
五、建模与优化在选择了合适的模型之后，我运用了各种机器学习算法和工具进行建模工作。
通过对数据进行训练和测试，我不断优化模型参数，提高模型的准确性和预测能力。
同时，为了提高模型的稳定性和可解释性，我通过特征选择和降维等技术，进一步简化模型结构和复杂度。
六、模型评估与应用在建模完成后，我对模型进行了全面的评估和验证。
通过交叉验证和验证集的方法，我对模型的性能进行了科学的评估，包括准确率、召回率、精确率等指标。
通过与实际业务的对比和验证，我证实了建模结果的可靠性和有效性。
最后，我将建模结果以可视化的形式呈现给业务部门，并对其应用进行了指导和培训。
数据建模与分析工作总结
数据建模与分析工作总结在过去的一年中，我作为一名数据分析师，负责完成了多项数据建模与分析工作。
通过对大量数据的处理、分析和预测，我成功地为公司的决策制定和业务发展提供了有力的支持。
在这篇总结中，我将展开论述我所完成的项目以及所获得的经验和教训。
一、项目一：客户细分与推荐系统建立在这个项目中，我主要负责对客户数据进行细分，并构建了一个基于机器学习算法的推荐系统。
首先，我对客户的购买记录、浏览记录和个人信息进行了深入分析，结合市场调研和用户需求，将客户分为不同的细分群体。
然后，我采用了协同过滤和推荐算法，基于客户的历史行为和兴趣，为每个细分群体推荐适合的产品和服务。
经过上线应用后，推荐系统的准确率和用户满意度都有了明显的提升，对于公司销售额的增长起到了积极的促进作用。
二、项目二：销售预测与库存优化针对公司的销售预测与库存管理问题，我建立了一个销售预测模型，并根据模型结果进行库存优化。
首先，我对历史销售数据进行了清洗和整理，并进行了时间序列分析和趋势预测。
然后，我结合市场的季节性和促销活动等外部因素，建立了一个综合考虑多个变量的预测模型。
最后，根据模型预测得出的销售量，我对公司的库存策略进行了优化和调整。
通过这个项目，我帮助公司避免了过多的库存积压和销售缺货的问题，提高了采购和运营的效率，为公司节约了大量成本。
三、项目三：用户行为分析与用户留存预测在这个项目中，我主要负责分析用户的行为数据，为公司提供用户留存预测和用户行为建议。
首先，我对用户的注册、登录、浏览以及购买等行为数据进行了整理和清洗。
然后，我采用了统计分析和机器学习算法，对用户行为模式和购买转化率进行了分析。
最后，我预测了用户的留存概率，并提出了个性化的用户行为建议，帮助公司更好地理解用户需求和行为。
通过以上的项目经验，我学到了很多有关数据建模与分析的知识和技巧。
首先，数据的准备和清洗非常重要，只有经过严谨的处理，才能保证模型的准确性和预测效果。
数据分析模型建立与工作总结
数据分析模型建立与工作总结在过去的一年中，我作为一名数据分析师，在公司的数据团队中负责建立数据分析模型并进行数据分析。
我积极参与了多个项目，并通过大数据分析为公司提供了实用的洞察和决策支持。
下面将结合个人经验，总结我在数据分析模型建立方面的工作及成果。
一、需求分析与数据采集在项目开始之初，我首先与相关部门沟通，了解他们的需求。
通过与行销、研发和运营等团队的合作，我明确了数据分析的目标和范围。
然后，在数据采集阶段，我使用了爬虫技术和API调用等多种方法，从公司内部和外部多个数据源中采集了相关数据，并对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
二、数据探索和可视化在数据探索阶段，我使用了统计学和可视化工具，对数据进行了探索性分析。
通过数据可视化，我能够更直观地理解数据的特征和趋势。
我采用了散点图、柱状图和折线图等不同的可视化方式，有效地帮助团队成员直观地理解数据的内涵，并从中发现潜在的问题和机会。
三、特征工程和模型建立通过对数据的深入理解和探索，我可以识别出一些潜在的特征，并进行特征工程。
在特征工程阶段，我使用了多种特征选择和特征提取的方法，如主成分分析和相关性分析等，以提高模型的效果和可解释性。
随后，我尝试了多种机器学习算法来训练模型，并通过对模型的交叉验证和调优来提高其准确性和泛化能力。
四、模型评估与结果解释在模型建立之后，我进行了模型的评估和结果的解释。
通过使用不同的评估指标和验证方法，我对模型的性能和稳定性进行了全面的评估。
然后，我通过对模型的结果进行解释，将复杂的模型转化为可理解的指标和建议。
我将模型的输出与实际业务进行了对比，并和团队成员一起讨论和分析结果的合理性和可行性。
五、成果总结与改进建议通过我在数据分析模型建立方面的工作，为公司带来了多个实际的收益。
我发现并解释了一些隐藏的业务规律和市场趋势，为公司的业务决策提供了定 quantyuandex 量和数据支持。
基于我对数据分析工作的经验，我提出了一些建议，以进一步提高数据分析的有效性和可操作性。
数据模型建立与优化方案工作总结
数据模型建立与优化方案工作总结一、引言在过去一年的工作中，我主要负责数据模型的建立与优化方案。
通过对各种不同类型的数据进行分析和处理，我逐渐掌握了一些有效的方法和技巧。
本文将总结我在工作中的所学所得，分享给大家。
以下是我的工作总结。
二、数据模型建立1. 数据采集与清洗在数据模型的建立过程中，首先需要进行数据的采集和清洗。
我运用了Web爬虫和API接口等技术，从多个来源获取数据，并进行了初步的清洗和处理。
通过建立自动化的数据采集流程，我提高了数据获取的效率和准确性。
2. 数据转换与映射获取的数据一般存在差异性，需要通过数据转换和映射，使其变得一致和可用。
我使用了ETL工具和自定义脚本，对不同格式和结构的数据进行了规范化处理，实现了数据的统一性和可操作性。
3. 数据建模与设计基于规范化的数据，我进行了数据建模和设计工作。
根据需求和业务流程，我采用了关系数据库和NoSQL数据库等技术，建立了合适的数据模型。
同时，我优化了数据库的索引和查询语句，提升了数据的查询和存储效率。
三、数据模型优化方案1. 索引优化通过对数据库的索引进行优化，我有效提高了查询的速度和效率。
我分析了常用查询语句的执行计划，根据查询的特点建立了适当的索引，减少了查询的扫描次数和IO操作。
2. 查询优化在数据模型的查询过程中，我对常用的查询语句进行了优化。
通过对数据的分组、排序和聚合等操作，我提高了查询的效率和准确性。
同时，我也针对复杂查询进行了拆解和优化，减少了查询的时间和资源消耗。
3. 数据存储优化为了提高数据的存储效率和可靠性，我采用了一些存储优化方案。
例如，使用了数据分区和压缩等技术，减少了存储空间的占用和数据的备份时间。
同时，我也考虑了数据的读写比例，并进行了适当的存储引擎选择。
四、工作成果与经验总结1. 数据质量的保证通过数据采集和清洗的过程，我保证了数据的质量和准确性。
我建立了数据质量评估的指标体系，对数据进行了有效的评估和校验。
数据分析建模工作总结
数据分析建模工作总结工作总结：数据分析建模工作总结一、引言在过去的一年时间里，我担任了数据分析建模工作的职位，负责对公司的数据进行分析和建模，以提供决策支持和业务优化。
通过不断学习和探索，我在数据挖掘、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面取得了一定的成果。
本文将对我过去一年的工作进行总结，包括工作内容、所获得的成就以及遇到的挑战。
二、工作内容1. 数据挖掘和预处理在数据挖掘方面，我运用了各种技术和算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类和回归等。
通过对大量数据的处理和分析，我成功地提取出了一些有价值的信息和模式，并将其应用于业务决策中。
同时，数据预处理也是我工作的重要组成部分。
我通过数据清洗、数据变换和特征选择等步骤，对原始数据进行了清理和整理。
这些预处理工作为后续的数据分析和建模提供了可靠的基础。
2. 特征工程特征工程是数据分析建模中的关键步骤之一。
在我的工作中，我针对不同的业务场景和问题，选择合适的特征，并对其进行处理和提取。
通过特征的选择和加工，我成功地提高了模型的准确性和泛化能力。
3. 模型选择和评估在模型选择方面，我根据业务需求和数据情况，选择了多种常用的机器学习和统计模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
通过反复实验和比较，我选择了合适的模型，并进行了调参和优化，以提高其性能和稳定性。
同时，在模型评估方面，我采用了多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型进行了全面和客观的评估。
通过不断地改进和优化，我取得了不错的效果。
三、成果与收获1. 提高业务决策效果通过对数据的深入分析和建模，我为公司提供了一些有价值的业务洞察和决策支持。
这些洞察和支持帮助公司更好地了解用户需求、产品表现和市场趋势，进而优化业务策略和创新产品。
2. 建立数据分析体系在工作中，我不仅仅是进行独立的数据分析和建模，还积极推动了公司的数据分析体系的建立。
我参与了数据管理和数据治理的工作，帮助公司搭建了数据仓库和数据挖掘平台，并制定了相关的标准和流程。
仓库建模总结报告(通用5篇)
仓库建模总结报告第1篇自从进本公司以来，在业务主管和同事们的大力支持和帮助下，本人认真学习，严格履行工作责任，较好地完成了本职工作任务。
三个月过去了，回顾这段时间的本人工作情况，现总结如下：1，作为一名预算员，在工程预算这个领域里，我是一个新人，初来乍到对工作环境非常陌生，对所从事行业的认识也比较肤浅，但在公司领导和同事的信任和帮助下，对工作环境、规章制度以及自己的工作有了深刻认识，使我在短时间内迅速融合进了这个大集体，为以后的工作顺利进行有着极大的推动和帮助作用。
2，在工作中积极参与公司的招投标工作和各项工程的预算工作，合理、科学地利用时间，争分夺秒按时保质的完成了公司安排的'各项任务。
3，利用工作之余的休息时间加强学习。
平时注意搜寻与预算工作有关现行的定额资料文件及工程的计算规则等资料，并加强学习工程量计算的技巧等业务知识。
努力学习计算机知识，积极、认真学习工程预算软件，从而提高自己的工作效率，真正使自己达到事半功倍的效果。
4，积极适应和遵守执行公司的各项管理制度的改革，进一步加强工作责任感。
今年以来，公司的各项规章制度得到改善或进一步的完善，本人以公司各项现行的规章制度和预算员的职业道德为准则加强工作责任感，及时做好本人的各项工作，为企业做好本人力所能及的服务工作，为企业的辉煌和腾飞贡献自己的一点力量。
总而言之，通过这一段时间的工作，工作也取得了一些成绩，也发现了自己的不足之处。
我会继续努力，将我的工作能力提高到一个新的档次，不辜负大家对我的期望，我会尽我所能的工作，为公司的发展尽一份力！仓库建模总结报告第2篇又一个忙碌并充实的一年结束了，虽然，我只是上了将尽10个月的班，但这一年真的是收获很大。
一、20xx年所做工作大况10个月里，完成项目30余个，计算单体50多栋，大体情况如下：预算方面工作：海景园、柳工、融创、中航物流、瑞源电气、东疆港、中心大道等。
结算方面工作：奥迪城市中心。
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数据库如何建模笔者从98年进入数据库及数据仓库领域工作至今已经有近八年的时间，对数据建模工作接触的比较多，创新性不敢谈，本文只是将工作中的经验总结出来，供大家一同探讨和指正。
提起数据建模来，有一点是首先要强调的，数据建模师和DBA有着较大的不同，对数据建模师来说，对业务的深刻理解是第一位的，不同的建模方法和技巧是为业务需求来服务的。
而本文则暂时抛开业务不谈，主要关注于建模方法和技巧的经验总结。
从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。
第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的;第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同;第三层物理层是第二层的具体实现。
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。
维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。
下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。
数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。
ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。
下面举两个例子：1)数据范围小的临时表当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。
这样，不论是更新还是对表中某些项的计算都会效率提高很多。
处理好的数据发送入准备加载到数据仓库中的表中，最后一次性加载入数据仓库。
2)带有冗余字段的临时表由于数据准备区中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承担风险。
举例来说，笔者在项目中曾遇到这样的需求，客户表{客户ID，客户净扣值}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值}，即客户和债项是一对多的关系。
其中，客户净扣值和债项余额已知，需要计算债项净扣值。
计算的规则是按债项余额的比例分配客户的净扣值。
这时，我们可以给两个表增加几个冗余字段，如客户表{客户ID，客户净扣值，客户余额}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值，客户余额，客户净扣值}。
这样通过三条SQL就可以直接完成整个计算过程。
将债项余额汇总到客户余额，将客户余额和客户净扣值冗余到债项表中，在债项表中通过(债项余额×客户净扣值/客户余额)公式即可直接计算处债项净扣值。
另外还有很多大家可以发挥的建表方式，如不需要主键的临时表等等。
总结来说，正因为数据准备区是不对用户提供接口的，所以我们一定要利用好这一点，以给我们的数据处理工作带来最大的便利为目的来进行数据准备区的表设计。
行业借鉴经验：数据仓库架构经验谈对于数据仓库的架构方法，不同的架构师有不同的原则和方法，笔者在这里来总结一下当前常采用的架构方式及其优缺点。
这些架构方式不限于某个行业，可以供各个行业借鉴使用。
首先需要说明的一点是，目前在数据仓库领域比较一致的意见是在数据仓库中需要保留企业范围内一致的原子层数据。
而独立的数据集市架构(Independent data marts)没有企业范围内一致的数据，很可能会导致信息孤岛的产生，除非在很小的企业内或只针对固定主题，否则不建议建立这样的架构方式。
联邦式的数据仓库架构(Federated Data Warehouse Architecture)不管是在地域上的联邦还是功能上的联邦都需要先在不同平台上建立各自的数据仓库，再通过参考(reference)数据来实现整合，而这样很容易造成整合的不彻底，除非联邦式的数据仓库架构也采用Kimball的总线架构(Bus Architecture)中类似的功能，即在数据准备区保留一致性维度(Conformed Table)并不断更新它。
所以，这两种架构方式不在讨论范围之内。
下面主要讨论剩下的三种架构方式。
1)三范式(3NF)的原子层+数据集市这样的数据仓库架构最大的倡导者就是数据仓库之父Inmon，而他的企业信息工厂(Corporate Information System)就是典型的代表。
这样的架构也称之为企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse，EDW)。
企业信息工厂的实现方式是，首先进行全企业的数据整合，建立企业信息模型，即EDW。
对于各种分析需求再建立相应的数据集市或者探索仓库，其数据来源于EDW。
三范式的原子层给建立OLAP带来一定的复杂性，但是对于建立更复杂的应用，如挖掘仓库、探索仓库提供了更好的支持。
这类架构的建设周期比较长，相应的成本也比较高。
2)星型结构(Star Schema)的原子层+HOLAP星型结构最大的倡导者是Kimall，他的总线架构是该类架构的典型代表。
总线架构实现方式是，首先在数据准备区中建立一致性维度、建立一致性事实的计算方法;其次在一致性维度、一致性事实的基础上逐步建立数据集市。
每次增加数据集市，都会在数据准备区整合一致性维度，并将整合好的一致性维度同步更新到所有的数据集市。
这样，建立的所有数据集市合在一起就是一个整合好的数据仓库。
正是因为总线架构这个可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开发周期要短，相应的成本也要低。
在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP。
笔者比较倾向于Kimball的星型结构的原子层架构，在这种架构中的经验也比较多。
3)三范式(3NF)的原子层+ROLAP这样的数据仓库架构也称为集中式架构(Centralized Architecture)，思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP，做的比较出色的就是MicroStrategy。
在三范式的原子层上定义ROLAP比在星型结构的原子层上定义ROLAP要复杂很多。
采用这种架构需要在定义ROLAP是多下些功夫，而且ROLAP的元数据不一定是通用的格式，所以对ROLAP做展现很可能会受到工具的局限。
这类架构和第一类很相似，只是少了原子层上的数据集市。
总结来说，这三种数据仓库的架构方式都是不错的选择。
对于需要见效快、成本低的项目可以考虑采用第二种总线架构，对于资金充足并有成熟业务数据模型的企业可以考虑采用第一种架构或第三种架构。
应用难点技巧：变化数据捕获经验谈在数据仓库系统中，一个很重要的目的就是保留数据的历史变化信息。
而变化数据捕获(Change Data Capture，CDC)就是为这个目的而产生的一项技术。
变化数据捕获常用的方法有：1)文件或者表的全扫描对比，2)DBMS日志获取，3)在源系统中增加触发器获取，4)基于源系统的时间戳获取，5)基于复制技术的获取，6)DBMS提供的变化数据捕获方法等。
其中，由DBMS提供变化数据捕获的方法是大势所趋，即具体的捕获过程由DBMS来完成。
像银行、电信等很多行业的操作记录生成后就不会改变，只有像客户、产品等信息会随时间发生缓慢的变化，所以通常的变化数据捕获是针对维度表而言的。
Kimball对缓慢变化维的分析及应对策略基本上可以处理维度表的各种变化。
而对于一些零售行业，像合同表中的合同金额类似的数值在录入后是有可能会发生改变的，也就是说事实表的数据也有可能发生变化。
通常对于事实表数据的修改属于勘误的范畴，可以采用类似缓慢变化维TYPE 1的处理方式直接更新事实表。
笔者不太赞同对事实表的变化采用快照的方式插入一条新的事实勘误记录，这样会给后续的展现、分析程序带来太多的麻烦。
接下来要讨论的是笔者曾经遇到的一个颇为棘手的事实表数据改变的问题，该事实表的主键随表中某些数据的变化发生改变。
以其中的一个合同表为例，该合同表的主键是由“供货单位编号”+“合同号”生成的智能主键，当其中的“供货单位编号”和“合同号”中任何一个发生变化时，该合同表的主键都会发生变化，给变化数据捕获带来了很大的麻烦。
项目中，笔者的处理方式是采用触发器的办法来实现变化数据捕获。
具体的实现方式是：1)建立一个新表作为保存捕获的数据表使用，其中字段有“原主键”、“修改后主键”、及其他需要的字段，称为“合同捕获表”。
2)在原合同表Delete和Update时分别建立触发器，当删除操作发生时，建在Delete上的触发器会插入一条记录到“合同捕获表”，其中“修改后主键”字段为空，表示该记录是删除的记录;当发生更新时，将“原主键”、“修改后主键”及其他需要记录的字段都保存入“合同捕获表”中，表示该记录被修改过，如果“原主键”和“修改后主键”不同，则表示主键被修改，如果相同，则表示主键没有被修改。
3)由于操作系统中的主键通常会成为数据仓库中事实表的退化维度，可能仍会起主键的作用。
所以在数据加载时，需要分情况判断“合同捕获表”的数据来决定是否更新事实表中的退化维度。
可以说，这样的基于触发器的变化数据捕获方法并不是一个很好的选择。
首先这需要对源系统有较大的权限;其次，触发器会给源系统的性能带来很大的影响。
所以除非是没有别的选择，否则不建议采用这种方法。
而对于这样的情况，我们在建立操作型数据库系统时完全可以避免。
下面是对操作型数据库系统建立者的几点建议：1)操作型系统的主键不要建立成智能型的，至少不要建立成会变化的。
2)操作型系统的表中需要加入操作人和操作时间字段，或者直接加入时间戳。
3)操作型系统中操作型数据最好不要直接在原值上修改，可以采用“冲红”的方式加入新的记录。
这样后续建立数据仓库时就不需要考虑事实表数据的变化问题。
最后，期待各大数据库管理系统的厂商能尽快在DBMS层提供功能强大、简单好用的变化数据捕获功能，目前Oracle已经有了这个功能。
毕竟技术方面复杂的事情留给厂商做是一个趋势，而我们做应用的则更关注于业务。