通用语义层数据建模方法论 V1.0-public
通用语义层数据建模方法论-V1.0-public-课件PPT
Life Product Costs Key Measures
Life Underwriting Costs Key Measures
Life Claim Summary （实际上也是Key Measures ）
14
IWS主题模型示例
Physical Data Model
Model: Insurance
语义层的设计成果不能在多个BI工具中使用，过于 依赖BI工具.重用程度不高
如何解决这些问题呢？ 即 能够享有通用语义层带来 的价值，又能够规避这些
问题。
可扩展性差
语义层的扩展于与分拆影响较大，难以后期维护 ，为了降低影响范围，大多是在原来基础上，新 增其他功能，致其复杂度越来越高；
11
经过敏思苦想、群策群力，终于有了答案。。。。
SYB_CLASSIFICATION
Policy Rating Category
SYB_CATEGORY
Policy Rating Category Description SYB_VERYLONGSTRING
Prefered rating indicator
SYB_INDICATOR
Occupation Class Code
数据集市一般根据应用来设计，集市表成“碎片”，且 指标多次重复计算，集市之间存在误差（可能因为维 IV 度、指标口径不明确、加工频度、刷新频度、脚本错 误等）
数据集市根据实际需要分为明细汇总表、轻粒度汇总
Ⅴ 表、高度汇总表，至于为何这么分，并没有讲出所以
然来
5
以往数据仓库类项目模型设计成果示例
当事人
SYB_NUMERIC
All Entries Indicator SYB_INDICATOR
【onemodel】数据模型建设方法论
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
一、数据模型的定义数据模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行抽象和描述的一种形式化表达方式。
数据模型可以通过图形化方式呈现，例如实体关系图 (ER 图)、数据流程图等。
数据模型主要包括数据实体、数据属性、数据关系和数据约束等元素。
二、数据模型的分类根据不同的分类标准，数据模型可以分为不同的类型。
以下是常见的几种数据模型分类方式:1. 概念模型和逻辑模型概念模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行概念抽象和描述的数据模型。
逻辑模型是指对概念模型进行逻辑设计和实现的数据模型。
2. 关系模型和面向对象模型关系模型是指采用关系代数和二维表格方式表示数据和数据关系的数据模型。
面向对象模型是指采用面向对象编程思想和类、对象、继承、多态等方式表示数据和数据关系的数据模型。
3. 静态模型和动态模型静态模型是指对数据和数据关系进行静态描述的数据模型。
动态模型是指对数据和数据关系进行动态描述的数据模型，包括数据流模型、事件驱动模型等。
三、数据模型的设计数据模型的设计是指根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，主要包括数据实体的识别、数据属性的定义、数据关系的确定和数据约束的设置等。
四、数据模型的实现数据模型的实现是指根据设计好的数据模型，采用合适的数据库管理系统 (DBMS) 或数据管理工具，实现数据模型并将数据导入到系统中。
面向对象的数据建模方法介绍
面向对象的数据建模方法介绍面向对象的数据建模是一种在软件开发过程中广泛应用的方法，旨在通过将现实世界的事物抽象成对象，对事物之间的关系进行建模和描述。
本文将介绍面向对象的数据建模方法，包括实体关系模型(ERM)、统一建模语言(UML)和面向对象数据库。
一、实体关系模型(ERM)实体关系模型是一种常用的数据建模方法，用于表示现实世界中各个实体之间的关系。
在ERM中，实体用矩形框表示，属性用椭圆表示，关系用菱形表示。
通过定义实体、属性和关系之间的约束和限制，可以精确描述现实世界的结构和行为。
举例来说，假设我们要建立一个图书馆管理系统，可以使用ERM来描述图书、读者和借阅等实体之间的关系。
图书可以有属性如书名、作者和出版日期，读者可以有属性如姓名、年龄和性别，而借阅则将图书和读者关联起来，表示读者借阅了某本图书。
二、统一建模语言(UML)统一建模语言是一种广泛使用的面向对象建模语言，用于描述软件系统的结构和行为。
UML提供了一系列图表，包括类图、对象图、用例图和活动图等，可以方便地对系统进行建模和分析。
在UML中，类图是最常用的图表之一，用于表示系统中的类和类之间的关系。
每个类都有属性和方法，与ERM中的实体和属性类似。
通过类图可以清晰地展示系统的结构，帮助开发人员理解和设计软件系统。
三、面向对象数据库面向对象数据库是一种将面向对象思想应用于数据库管理系统的方法。
传统的关系型数据库以表格形式存储数据，而面向对象数据库则将数据存储为对象，更贴近面向对象的思维方式。
面向对象数据库支持复杂的数据结构和对象之间的继承关系，可以更方便地进行数据操作和查询。
使用面向对象数据库可以有效地解决关系型数据库中数据表之间的复杂关系和数据冗余的问题。
总结：面向对象的数据建模方法是一种有效的软件开发方法，可以帮助开发人员更好地理解和描述现实世界中的事物和关系。
通过实体关系模型、统一建模语言和面向对象数据库等方法，可以将复杂的现实世界映射为清晰的数据结构，并支持系统的设计和开发。
第7章语义建模
数据库原理与应用
信息学院软件工程系
1
第7章 语义建模
关系数据理论(即“模式设计理论”)主要
研究的问题是如何构造合理的关系，使之 能准确地反应现实世界，有利于应用和具 体的操作。
优秀的数据库设计是应用成功的基石
2
7.1 概述 理解数据含义是永远不会停止的任务 “语义建模”：是对试图表示语义的所有 行为的一个恰当描述
3.设计一组正规的常用的完整性规则
4.设计一组用来操作这些正规对象的操作符
对象、规则和操作符组成一个扩展的数据模型
4
7.2 ER模型
7.2.1 概念模型
7.2.2 E/R图
数据的三种范畴
5
7.2.1 概念模型(Conceptual Model)
概念模型的用途
用于信息世界的建模
器件只能存放在一个仓库，仓库与器件--1：1
如果规定一个仓库可以存放多种器件，但是一种 器件只能存放在一个仓库，仓库与器件--1：n 如果规定一个仓库可以存放多种器件，同时一种 器件可以存放在多个仓库，仓库与器件--m：n
19
多个实体型间的联系
多个实体之间可以有不同的联系
例如：零件、供应商、仓库三个实体
多个实体型间的多对多联系
24
多个实体型的1:n联系
同一实体集内各实体间的联系
一对多联系---实例
职工实体集内部具有领导与被领
导的联系：某一职工（干部）“ 领导”若干名职工，一个职工仅 被另外一个职工直接领导 这是一对多的联系
同一实体型内 部的1:n联系 1 领导 职工 n
统一建模语言
统一建模语言统一建模语言（UML）是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。
它融入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。
它的作用域不限于支持面向对象的分析与设计，还支持从需求分析开始的软件开发的全过程。
1．UML的结构UML的结构包括基本构造块、支配这些构造块如何放在一起的规则（体系架构）和一些运用于整个UML的机制。
（1）构造块。
UML有三种基本的构造块，分别是事物（thing）、关系（relationship）和图（diagram）。
事物是UML中重要的组成部分，关系把事物紧密联系在一起，图是很多有相互相关的事物的组。
（2）公共机制。
公共机制是指达到特定目标的公共UML方法，主要包括规格说明（详细说明）、修饰、公共分类（通用划分）和扩展机制四种。
●规格说明：规格说明是事物语义的文本描述，它是模型真正的核心。
●修饰：UML为每一个事物设置了一个简单的记号，还可以通过修饰来表达更多的信息。
●公共分类：包括类元与对象（类表示概念，而对象表示具体的实体）、接口和实现（接口用来定义契约，而实现就是具体的内容）两组公共分类。
●扩展机制：包括约束（添加新规则来扩展事物的语义）、构造型（用于定义新的事物）、标记值（添加新的特殊信息来扩展事物的规格说明）。
（3）规则。
UML用于描述事物的语义规则分别是为事物、关系和图命名。
给一个名字以特定含义的语境，即范围；怎样使用或看见名字，即可见性；事物如何正确、一致地相互联系，即完整性；运行或模拟动态模型的含义是什么，即执行。
UML对系统架构的定义是系统的组织结构，包括系统分解的组成部分、它们的关联性、交互、机制和指导原则等这些提供系统设计的信息。
而具体来说，就是指5个系统视图，分别是逻辑视图、进程视图、实现视图、部署视图和用例视图。
●逻辑视图：以问题域的语汇组成的类和对象集合。
●进程视图：可执行线程和进程作为活动类的建模，它是逻辑视图的一次执行实例，描绘了所设计的并发与同步结构。
语义数据模型名词解释
语义数据模型是一种用于表示和处理数据的模型，它强调数据之间的语义关系，即数据的含义和关联。
这种模型有助于更好地理解数据，使计算机系统能够更智能地处理和分析信息。
以下是对语义数据模型中一些关键名词的解释：1. 语义（Semantic）：语义是指词语、符号或数据的含义。
在语义数据模型中，强调数据的语义是关键，以确保数据不仅仅是存储的一堆字节，而且有实际的含义和理解。
2. 数据模型（Data Model）：数据模型是对数据组织、存储和操作的一种抽象描述。
语义数据模型定义了数据的结构、关系和语义，以更好地反映现实世界中的概念和关联。
3. 三元组（Triple）：语义数据模型通常使用三元组的结构来表示数据，其中包含了主语（Subject）、谓语（Predicate）和宾语（Object）。
这种结构可以表示主语和宾语之间的关系，而谓语则描述了这种关系的性质。
4. RDF（Resource Description Framework）：RDF是语义数据模型的一种标准表示方法，用于描述网络上的资源。
RDF使用三元组来表示资源之间的关系，其中资源通过统一资源标识符（URI）进行标识。
5. OWL（Web Ontology Language）：OWL是一种用于表示本体的语言，本体是一种形式化的共享知识的方式。
在语义数据模型中，本体被用于定义实体之间的关系，以及对实体属性和行为的约束。
6. SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）：SPARQL是一种用于查询RDF数据的标准查询语言。
通过SPARQL，可以从语义数据模型中检索出符合一定条件的数据，实现对语义数据的灵活查询。
7. 本体（Ontology）：在语义数据模型中，本体是对领域中概念和关系的形式化描述。
它定义了领域内实体之间的关系，有助于更好地理解和组织数据。
8. 语义网（Semantic Web）：语义网是一种建立在语义数据模型基础上的网络，旨在使信息更容易被理解和共享。
语义大模型 分类
语义大模型分类
语义大模型是一个复杂的概念，涵盖了多种分类方法。
一种常见的分类是基于模型的规模和复杂性，可以将语义大模型分为简单模型和复杂模型。
简单模型通常包括基于词袋模型或N-gram模型的文本语
义表示模型，这些模型通常较为基础，能够处理基本的文本分类和语义匹配任务。
而复杂模型则包括主题模型和经典词嵌入模型等，这些模型能够处理更复杂的语义任务，如情感分析、问答系统等。
此外，还可以根据模型的表示方法和应用场景对语义大模型进行分类。
例如，基于词袋模型的文本表示方法是一种简单的文本表示方法，它将每个词作为一个独立的维度进行向量表示，能够反映词之间的简单语义关系。
而主题模型则是一种更复杂的文本表示方法，它能够挖掘出不同文档中隐含的主题，并自动发现隐含的主题结构信息。
以上信息仅供参考，建议查阅语义大模型的专业书籍或者咨询该领域专家以获取更全面的信息。
数据模型基本概念及建模方法论
数据模型基本概念及建模方法论数据模型是数据库设计过程中的关键步骤，它用于描述现实世界中的实体、属性和关系，这些内容会被转化为关系型数据库的表结构。
数据模型包含了数据的逻辑结构和组织方式，并通过建模方法论来指导我们进行数据的抽象和设计。
本文将介绍数据模型的基本概念以及常用的建模方法论。
1.数据模型的基本概念1.1 实体（Entity）：在现实世界中可以独立存在并具有唯一标识的事物。
实体可以是具体的，如一个人、一辆车，也可以是抽象的，如一个订单，一个公司。
1.2 属性（Attribute）：实体具有的特征或者性质，用于描述实体的一些方面。
属性可以是简单的，如一个人的姓名、性别，也可以是复杂的，如一个产品的描述、详细内容。
2.1实体-关系模型（E-R模型）：E-R模型是最基本也是最常用的数据模型之一，它通过实体、属性和关系来描述现实世界中的实体和它们之间的关系。
E-R模型的核心是实体和实体之间的关系，实体通过属性来描述实体的特征。
2.2属性-关系模型（A-R模型）：A-R模型是对E-R模型的扩展和补充，它将属性看作是独立存在的，可以被多个实体使用，从而增加了模型的灵活性和复用性。
通过将属性提取到一个独立的实体中，可以避免数据冗余和数据一致性的问题。
2.3面向对象建模方法（OO模型）：OO模型是一种用于建立逻辑模型和实现模型的方法，它将现实世界中的事物看作是对象，通过封装、继承和多态来描述对象之间的关系。
OO模型充分利用了面向对象编程的特性，如封装、继承和多态，使得模型更加直观、灵活和易于维护。
2.4关系模型（RDB模型）：关系模型是一种用于建立数据库的方法，它通过用关系、属性和约束来描述数据和数据之间的关系。
关系模型将数据组织为一个或多个关联的表，每个表包含多个行和列，行表示一个实体，列表示实体的属性。
关系模型是最常用和最成熟的数据模型之一，大部分商业数据库都是基于关系模型实现的。
3.数据建模的过程3.1需求分析：收集用户需求，理解业务流程和数据处理逻辑，明确数据建模的目标和范围。
数据模型基本概念及建模方法论
崔大强 技术经理
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
2
什么是数据模型？
以数学的方式对现实事物的一种抽象表达,„ 特征： 内容：描述了数据、及其之间的关系 形式：反映了数据的组织与管理形式
设计人员：业务人员、IT人员
设计目标
设计蓝图，指导整个数据仓库系统的建设 业务语言，业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图，独立于数据库技术实现
设计内容：实体、关系和属性 建模方法：3NF的设计方法 后续工作：物理数据模型的输入
7
物理数据模型
Physical Data Model（PDM）物理数据模型
解
决 方 案 集 成
使用工具：
ERWin
交付项目：
物理数据模型（PDM） 《物理数据模型说明书》 《数据库描述语言DDL》
33
物理数据模型命名规范
序号 主题
1 PARTY 2 OFFER
缩写
PAR OFR
中文
参与人 产品策划
3 FINANCE
4 LOCATION 5 ADVERTISEMENT 6 EVENT 7 NETWORK 8 REFERENCE CODE
31
Step 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
语义模型整理(共10张PPT)
领域本体： l概念化
l形式化 l明确 l共享
本体解析体系：
l语义类型 l语义体系
l映射
语义模型需要攻克的难点
如何将高分辨率遥感影像中建筑物的特征转化成如下的编码
遥感影像特征
89gm)和近红外波段B4(1. 5、建筑物分类编码（分成面状和线状文件） 7、将最终的语义模型嵌入到Mapinfo中 1、语义是指/数据(符号)所指代的概念的含义以及这些含义之间的关系,是对数据的抽象或者更高层次的逻辑表示。 2、边缘检测与形状特征模型建立 68gm )、B3(0. 《面向异构数据库集成的语义模型构建技术研究》赵寒 89gm)和近红外波段B4(1. 《基于语义模型的数字图书馆知识组织信息抽取策略》牟冬梅 5、建筑物分类编码（分成面状和线状文件） 语义模型是通过模型作为媒介来实现数据语义关系形式化描述的一种方式。 现在我们面临的难点是我们已经找到了方法及思路，却因为没有编程基础现在感觉无从下手。
语义模型参考文献
《面向异构数据库集成的语义模型构建技术研究》赵寒 《基于语义模型的数字图书馆知识组织信息抽取策略》牟冬梅
现在我们面临的难点是我们已经找到了方法及思路，却因为没有编程基础现在感觉 无从下手。希望董老师能给与我们指导！！！
1通、过语第义二对是种指于方/数式高据产分(生符的辨号语)所率义指可遥代以的感被概计影念算的像机含理义解以和及处这理些,可含以义被之获间取的、关传系递,是、对共数享据。的抽象或者更高层次的逻辑表示。 1、语义自是指动/数提据取(符首号)先所指需代要的概对念遥的含义以及这些含义之间的关系,是对数据的抽象或者更高层次的逻辑表示。 高分辨率感遥影感像影像进建行筑物一自些动提遥取感影
2、实现高分辨率遥感影像建筑物自动提取的关键在于建立一个语义模型,
信息模型构建方法
信息模型构建方法信息模型构建方法指的是在信息系统或数据管理领域中，用于构建和描述信息模型的方法论和技术。
信息模型是对现实世界中的信息进行抽象和描述的模型，用于理解、管理和处理数据的结构、属性和关系。
以下是几种常见的信息模型构建方法：一、实体-关系模型（Entity-Relationship Model）：实体-关系模型是描述现实世界中实体之间关系的一种模型。
它通过实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）来表示数据的结构和关联，包括实体的属性（Attribute）、实体之间的联系（Relationship）等。
实体-关系模型常用于数据库设计和数据建模。
二、层次模型（Hierarchical Model）：层次模型是一种树状结构的数据模型，其中数据以父-子关系的形式组织。
每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
层次模型常用于组织和管理具有层级关系的数据，例如组织结构、文件系统等。
三、关系模型（Relational Model）：关系模型是一种基于关系代数和关系演算的数据模型，用于描述数据之间的关系。
它将数据组织为二维的关系表（Relation），每个关系表包含多个元组（Tuple）和多个属性（Attribute），并通过主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）来建立关联。
关系模型是关系型数据库管理系统（RDBMS）的基础。
四、面向对象模型（Object-Oriented Model）：面向对象模型是一种基于对象和类的数据模型，将数据和操作封装为对象，通过类和继承建立对象之间的关系。
面向对象模型适用于描述具有复杂结构和行为的数据，常用于面向对象编程和软件开发中。
五、面向过程模型（Process-Oriented Model）：面向过程模型是一种基于过程和操作的数据模型，将数据组织为过程和操作的集合，描述数据的流程和处理逻辑。
面向过程模型适用于描述数据处理流程和业务流程，常用于流程建模和业务流程管理中。
Esri+CityEngine中文教程V1.0
1 基础内容 ..............................................................................................................1
1.1 基本操作.....................................................................................................1 1.2 教程与示例数据下载.................................................................................2 1.3 基本概念.....................................................................................................3
2.10 导出模型...................................................................................................17
语义数据建模
语义数据建模语义数据建模是指将语义信息进行抽象和描述，将其转化为计算机可处理的数据模型的过程，其目的是为了更好地支持语义搜索、数据挖掘、自然语言处理等应用。
语义数据建模的关键在于如何统一地表示复杂的语义关系，以及如何将这些关系转化为计算机可处理的形式。
语义数据建模涉及到多个方面的知识，如本体论、认知语言学、领域知识、数据库等。
其中，本体论是语义数据建模的核心理论，它提供了一个形式化的描述语义知识的工具。
通过本体，我们可以描述实体、关系、属性等概念，在构建语义数据模型时，本体提供了统一的元语言和命名空间，保证了不同领域和不同组织之间的语义相容性和互操作性。
在语义数据建模中，常用的本体语言包括OWL、RDF/S、RDFS等。
不同的本体语言具有不同的优缺点，在选择本体语言时需要考虑应用的需求、本体库的复杂程度、以及本体的可扩展性等因素。
语义数据建模的过程一般包括以下几个步骤：1. 定义本体本体是语义数据建模的基础，它描述了实体、关系、属性等语义概念。
本体的定义应该清晰、准确、可重用。
在定义本体时，需要考虑应用场景、数据源、模型的粒度等因素。
2. 构建本体库本体库是组织和管理本体的系统，它包含了一组本体、实例数据以及推理规则等。
本体库可以被多个应用程序和系统共享，从而实现语义数据的互操作性。
3. 实例化本体实例化本体是将抽象的本体概念具体化，生成实例数据的过程。
实例数据是语义数据建模的核心，它描述了真实世界中的实体、关系和属性等。
实例化本体的过程需要考虑数据来源、数据结构、数据粒度等因素。
4. 推理推理是语义数据建模的关键环节，它基于本体和实例数据推导出新的语义关系。
推理可以使得语义数据更加精细化、一致化、准确化，进而增强语义数据的应用能力。
5. 应用语义数据建模的最终目的是为应用程序和系统提供语义数据支持，解决数据集成、数据查询、知识发现等问题。
应用方面的需求将决定语义数据建模的粒度、丰富度和实时性等。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指通过对现实世界中的数据进行抽象和整理，以便更好地理解和分析数据的方法。
在数据科学和机器学习领域，数据建模是非常重要的一环，它可以帮助我们挖掘数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据建模的一些常用方法，希望能够对读者有所帮助。
首先，数据建模的第一步是数据收集和整理。
在进行数据建模之前，我们需要先收集相关的数据，并对数据进行清洗和整理，以便后续的分析和建模。
数据收集可以通过各种途径获取，包括传感器、数据库、网络爬虫等方式。
在数据整理过程中，需要处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的质量和完整性。
其次，数据建模的方法包括统计建模和机器学习建模两种。
统计建模是利用统计学的方法对数据进行建模和分析，常用的统计建模方法包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
而机器学习建模则是利用机器学习算法对数据进行建模和预测，常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
选择合适的建模方法需要根据具体的问题和数据特点来进行，以确保建模的准确性和有效性。
此外，数据建模还需要进行特征工程和模型评估。
特征工程是指对原始数据进行特征提取和特征选择，以便更好地描述数据和提高建模的效果。
在特征工程过程中，需要考虑特征的相关性、重要性和可解释性，选择合适的特征对建模结果至关重要。
而模型评估则是对建立的模型进行评估和验证，以确保模型的泛化能力和预测准确性。
常用的模型评估方法包括交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等。
最后，数据建模的结果需要进行解释和应用。
在建模的过程中，我们不仅需要关注模型的预测能力，还需要关注模型的可解释性和实际应用效果。
通过对模型结果的解释，可以帮助决策者更好地理解数据背后的规律和趋势，从而做出更合理的决策。
同时，建立的模型也需要在实际应用中进行验证和调整，以确保模型能够有效地应用于实际场景中。
总之，数据建模是数据科学和机器学习领域中的重要环节，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，为决策提供支持。
语义模型
Yonyou Software Corporation
语义模型-设计器-选择表-语义脚本
语义脚本，是基于sql的脚本语言，允许使用语义函数 “标准SQL”：表示该脚本不会经过脚本引擎处理，直接提交数据库执行，其中只 支持参数、宏变量函数。 下面页签面板中列出的语义函数都可以在脚本中 使用，使用方式为，双击函数， 弹出函数设计器，完成后生成函数表达式片段。
Yonyou Software Corporation
语义模型-设计器-选择表-元数据
基于UAP元数据业务实体进行取数，支持多级关联。 左边是模块-实体树，展开后选择业务实体； 右边是实体-属性树，存在关联的属性会继续以层级关系进行展开，支持无限极展 开，并支持勾选不同层级属性，自动生成语义模型内部的表、字段、关联关系。 注意： 通过元数据方式会自动在语义模型设计器内部生成表、关联、字段，此过程不支 持修改，后续修改只能基于表、字段来做。
语义模型-定义
定义信息包括如下属性： 编码、名称、数据源，模型。其他审计信息属性不再赘述 需要注意以下几点： 编码：语义模型定义编码是全局唯一的，不允许重复； 数据源：是指执行数据源，即取数数据源。取值范围为“数据源”节点配置的 “执行数据源”。
Yonyou Software Corporation
应用模型
语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合
Yonyou Software Corporation
内部结构
下图展示了语义模型的内部结构
元数据 MetaData
语义模型 SmartModel
语义提供者 Provider
描述器 Descriptor
首选项 Preferences
应用层数据建模方法
应用层数据建模方法应用层数据建模方法是一种用于描述应用程序中数据结构的方法。
它有助于开发人员在设计和实施应用程序时理解和管理数据的组织方式。
在应用层数据建模方法中，常用的技术包括实体关系建模（ERM）和面向对象建模。
实体关系建模使用实体和关系的概念来描述数据。
实体表示应用程序中的对象，而关系表示实体之间的联系。
通过定义实体和关系之间的属性，可以准确地描述数据的结构和特性。
另一种常用的方法是面向对象建模，它以对象的概念为基础。
对象是应用程序中具有状态、行为和标识的实体。
通过定义类、属性和方法，可以建立对象之间的关系，并描述它们之间的交互方式。
无论使用哪种方法，应用层数据建模都有几个重要的步骤。
首先，需要确定应用程序的需求和目标，以便确定需要建模的数据类型和结构。
然后，根据需求和目标设计实体和关系或类和属性。
接下来，需要对这些实体和关系或类和属性进行验证和优化，以确保数据模型的准确性和高效性。
最后，将数据模型转换为应用程序可以理解和使用的形式，通常是通过数据库或编程语言。
应用层数据建模方法的好处是可以清晰地描述和管理数据，提高应用程序的可维护性和灵活性。
它可以帮助开发人员更好地理解应用程序的数据需求，准确地设计数据库和编写代码。
此外，数据建模还可以在开发过程中提供更好的沟通和合作，减少错误和冲突。
综上所述，应用层数据建模方法是一种描述应用程序数据结构的重要工具。
通过合理地设计和管理数据模型，可以提高应用程序的质量和效率。
开发人员应当充分理解和应用这些方法，以满足应用程序的需求。
建模技术常用的方法
建模技术常用的方法建模技术是指为了描述和分析一些系统而采用的方法和工具。
在软件开发过程中，建模技术起着至关重要的作用，它可以帮助开发者更好地理解系统的需求和设计，并可以减少开发过程中的错误和风险。
下面将介绍一些建模技术常用的方法。
1.UML（统一建模语言）UML是一种通用的建模语言，它提供了一套用于描述软件系统的图形符号和规则。
UML图中常用的类型包括用例图、类图、序列图、状态图等。
通过使用UML，开发者可以更好地理解系统的需求和设计，并可以方便地与团队成员进行沟通和合作。
2.数据流图3.实体关系图实体关系图是一种用于描述系统中实体及其之间关系的建模技术。
实体关系图主要使用实体、属性和关系三种元素来描述系统。
通过绘制实体关系图，开发者可以清楚地了解系统中各个实体之间的关系，从而更好地设计和规划数据库结构。
4. Petri网Petri网是一种离散事件系统的建模方法，它可以描述系统中的并发和同步行为。
Petri网主要由库所、变迁和有向弧三种元素组成。
通过绘制Petri网，开发者可以建立系统的模型，并通过分析和仿真来评估系统的性能和有效性。
5.影子建模影子建模是一种用于描述现有系统的建模技术。
开发者通过观察和分析现有系统的行为和结构，从而建立一个与之相似的模型。
影子建模可以帮助开发者更好地理解和改进现有系统，并可以提供对系统的更深入了解。
6.流程图流程图是一种用于描述系统流程和流程间关系的建模技术。
通过绘制流程图，开发者可以清晰地了解系统中各个步骤的执行顺序和流程间的依赖关系，从而更好地设计和优化系统的流程。
7.场景建模场景建模是一种用于描述系统使用过程和用户行为的建模技术。
开发者通过编写和描述一系列的场景来模拟和分析系统的使用情况。
场景建模可以帮助开发者更好地了解用户需求和系统设计，并可以提供对系统的更全面了解。
8.眼球建模眼球建模是一种以用户需求为中心的建模技术。
开发者通过观察用户在使用系统时的行为和反馈，来模拟和分析用户需求和系统设计。
统一描述模型和互操作语义模型
统一描述模型和互操作语义模型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着互联网的普及和信息技术的快速发展，各种数据和信息的交流变得越来越频繁。
为了确保不同系统之间的数据传输和交流更加顺畅和智能化，模型和语义的统一描述成为一项十分重要的工作。
统一描述模型和互操作语义模型就是为了更好地解决不同数据格式和标准之间的隔阂，使得不同系统之间能够更加顺畅地进行信息交流和数据传输。
我们来看一下统一描述模型。
统一描述模型是为了解决不同数据格式之间的互操作问题而设计的一种模型。
它通过统一的方式描述数据的结构和语义，使得不同数据格式的系统之间能够更加顺畅地进行数据交流。
统一描述模型通常会采用一种独立于具体数据格式的方式来描述数据的结构和语义，比如使用XML、JSON等通用的数据描述语言。
通过采用统一描述模型，不同系统之间就可以更加容易地进行数据交换和共享，从而提高数据的利用效率和降低开发成本。
在统一描述模型的基础上，互操作语义模型则进一步解决了数据交流和交换中的语义问题。
互操作语义模型是为了确保不同系统之间能够更加准确地理解和解释数据的含义而设计的一种模型。
它通常会对数据的语义进行更加详细和精确的描述，使得不同系统之间能够更好地理解和解释数据的含义。
互操作语义模型通常会采用一种形式化的语义描述语言，比如OWL（Web Ontology Language）、RDF （Resource Description Framework）等，来描述数据的语义信息。
通过采用互操作语义模型，不同系统之间就能够更加准确地理解和解释数据的含义，从而提高数据交流的准确性和效率。
统一描述模型和互操作语义模型的建立对于不同系统之间的数据交流和共享具有重要的意义。
它可以降低数据交流的成本和提高数据的利用效率。
通过统一描述模型和互操作语义模型的建立，不同系统之间就能够更加容易地进行数据交换和共享，从而降低了数据交流的成本和提高了数据的利用效率。
它可以提高数据交流的准确性和可靠性。
大数据建模方法论
大数据建模方法论随着大数据时代的到来，大数据分析和建模成为了各行各业的热门话题。
大数据建模方法论是指在处理大数据时，采用的一系列建模方法和技术。
本文将介绍大数据建模方法论的基本概念、流程和常用方法，以及其在实际应用中的意义和挑战。
一、基本概念大数据建模方法论是指在大数据处理过程中，通过对数据进行建模和分析，从中发现数据的规律和模式，以支持决策和预测的一种方法论。
它的核心思想是通过对大数据的挖掘和分析，找出数据中的关联性和趋势性，从而为决策提供科学依据。
二、流程大数据建模方法论的流程一般包括数据收集、数据清洗、特征提取、模型建立和模型评估等步骤。
1. 数据收集：从各种数据源中收集大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、缺失值处理和异常值处理等。
3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有用的特征，以便用于后续的建模分析。
4. 模型建立：根据具体问题的需求，选择适合的建模方法，建立预测模型。
5. 模型评估：对建立的模型进行评估，包括模型的准确性、稳定性和解释性等指标。
三、常用方法在大数据建模方法论中，常用的建模方法包括机器学习、深度学习、神经网络等。
1. 机器学习：机器学习是一种通过让计算机学习数据的模式和规律，从而对未知数据进行预测和分类的方法。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和随机森林等。
2. 深度学习：深度学习是一种模拟人脑神经网络的学习方法，通过多层神经元之间的连接，实现对复杂数据的建模和分析。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟生物神经元网络的计算模型，通过对输入信号的加权和激活函数的处理，实现对数据的模式识别和预测。
四、意义和挑战大数据建模方法论在实际应用中具有重要意义和挑战。
1. 意义：通过大数据建模方法论，可以从海量数据中挖掘出有用的信息和规律，为决策提供科学依据。
通用大模型 大语言模型-概述说明以及解释
通用大模型大语言模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述通用大模型是指一类在庞大的数据集上进行预训练，并能够通过微调适应各种任务的深度学习模型。
这样的模型具备强大的语言理解和生成能力，能够在语义理解、文字生成、问题回答等自然语言处理任务中展现出非常出色的表现。
过去的研究工作主要致力于设计和训练各种特定任务的模型，如文本分类、命名实体识别等。
然而，这种方式需要耗费大量时间和精力来调整和优化特定任务的模型结构。
通用大模型的出现改变了这一情况，它能够在一个庞大的数据集上进行预训练，从而捕捉到更为丰富的语言表示和知识。
通用大模型具备许多令人印象深刻的特点。
首先，它们能够学习到不同层次的语义信息，从低层次的词汇和句法结构到高层次的语义理解。
其次，这些模型能够自动学习语言的统计规律和模式，因此具备较好的泛化能力，可以在新任务上表现出较好的性能。
此外，通用大模型具备灵活的微调能力，可以在不同的任务和领域中进行适应和调整，大大减少了模型设计和训练的工作量。
通用大模型的出现对自然语言处理领域具有重要意义。
首先，它们为各种自然语言处理任务提供了一个有效的统一框架，提高了研究和工程实践的效率。
其次，这些模型可以为许多非英语语种的自然语言处理任务提供支持，促进了多语种的研究与发展。
最后，通用大模型为智能对话系统、机器翻译、文本摘要等任务的发展提供了有力支持，推动了自然语言处理技术的应用和落地。
总之，通用大模型是一类具有强大语言理解和生成能力的深度学习模型。
它们具备丰富的语言表示和知识，并且能够适应各种不同的自然语言处理任务。
随着技术的发展和应用的推广，通用大模型将在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。
在接下来的章节中，我们将进一步探讨通用大模型的定义、特点以及应用领域。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将从以下几个方面论述通用大模型和大语言模型的相关内容：1.2.1 背景介绍在这一部分，我们将介绍通用大模型和大语言模型的背景和起源。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
② 提炼建模方法论，指导项目实际操作；少走
弯路。
缓冲层，（缓冲区、转换映射区、基础数据区） 通用语义层（存储明细数据、可多次复用的数
个险、银保、团险、财务、电销等
据，解决维度与指标一致性的问题）
数据集市（DM） 分主题汇总（考虑复用）、特定应用汇总
Age Band
SYB_BAND
Hazardous Occupation Indicator SYB_INDICATOR
Hazardous Activity Indicator
SYB_INDICATOR
Poor Health Indicator
SYB_INDICATOR
Smoker classification
演讲人
备注
下次课程安排 下次课程安排
回顾数据仓库数据架构演变过程
1.0 实施方法
1.5 实施方法
个险
银保
电销
团险
财务接 口文件
个险
银保
电销
团险
财务接 口文件
缓冲层，（ODS） 个险、银保、团险、财务、电销等
数据集市（DM） 明细汇总表，高度汇总表
缓冲层，（ODS） 个险、银保、团险、
财务ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ电销等
整合层（DW） 统一建模
LRiefeinIsnPPusooruallriinccayycnecTPeeIrnerPdmmoicilBuiacmtayonrFBdeaantdures ID
SSYYSSBBYY__BBBB__AAIIDNNNDDDICATOR
<pk>
Policy Assignment Indicator
SYB_INDICATOR
BO中的通用语义层实践中遇到了一系列的问题
可理解性差
语义层过于复杂，难以理解，尤其是新老人员交 替，沟通成本很高
可复用性差
语义层的设计成果不能在多个BI工具中使用，过于 依赖BI工具.重用程度不高
如何解决这些问题呢？ 即 能够享有通用语义层带来 的价值，又能够规避这些
问题。
可扩展性差
语义层的扩展于与分拆影响较大，难以后期维护 ，为了降低影响范围，大多是在原来基础上，新 增其他功能，致其复杂度越来越高；
访问复杂的企业数据
① 降低BI项目的投入成本，保护现有 IT数据投资
② 扩展现有的BI平台的安全模式 ③ 支持多数据源的语义层，提高服务
质量 ④ 支持完整BI项目生命周期，项目开
发、测试、投产 ⑤ 语义层与数据源的变化相同步 ⑥ 支持和扩展数据库的安全性 ⑦ 预定义的可重用的查询、参数、过
滤、计算、值列表等
Life Product Costs Key Measures
Life Underwriting Costs Key Measures
Life Claim Summary （实际上也是Key Measures ）
IWS主题模型示例
Physical Data Model
Model: Insurance
通用语义层模型的粒度尽可能保留到最细交易粒度（汇总处理除外），以保 持模型间的连通性，并能够最大程度、最快速地响应新需求；
以Sysbase 的IWS模型为指导思想，进行通用语义层设计
核心主题： Life Policy Event Life Claim Transactions
其他应用主题视图： Life Quotations & Proposals
通用语义模型设计面向管理决策和经营分析，是公共维度和共性基础指标的 实现载体，支持80%以上的共性应用需求；
通用语义模型设计采用维度化的逆范式设计模式，通常采用以下策略：
➢ 预连接处理：按照总线架构维度和事实表的要求，将分散在多张相关实体表的数 据属性进行预连接操作，使相关的维度尽可能组织在特定的维表或者事实表，如 保单维、保单责任维、代理人维、客户维、赔案维等；
特点：
① 缓冲层与数据集市模型设计思路与以往类似； ② 整合层，参考了IBM的IIW、TD的FS_LDM模型，进行客户
化；或者据此设计公司内部的企业模型；
③ 用户应用多样化，充分利用BI工具分析功能； ④ 管理驾驶舱实际上是仪表盘+固定报表
项目实施过程中遇到的困难、困惑
项目困难、困惑
增量信息难以捕获，造成模型设计难以保存历史，造 I 成了模型设计有些“四不象”，实际上并没有学习到
SYB_CLASSIFICATION
Policy Rating Category
SYB_CATEGORY
Policy Rating Category Description SYB_VERYLONGSTRING
Prefered rating indicator
SYB_INDICATOR
Occupation Class Code
演讲人
备注
下次课程安排 下次课程安排
通用语义层起源与BO
通用语义层（Common Semantic Layer），检称CSL， 最早起源与BO，目的在于 让业务用户能够通过自己的业务术语，自由安全的访问、分析以及分享信息的技术， 其特点是：
① 业务用户自主操作 ② 提高用户对于各种企业数据的操作体验 ③ 提供一致可信的数据，确保同一业务术语的引用能够贯穿整个企业 ④ 让所有的商务智能工具都可以使用（只能用于BO） ⑤ 让信息部门可以控制和确保信息访问的安全性
通用语义层带来的价值
给业务用户带来的价值
给IT 用户带来的价值
① 简洁一致的用户体验，让业务用户 可以简便的访问企业内的数据；
② 减少企业的培训成本； ③ 保障业务用户始终使用可信的信息 ④ 业务用户自创式创建各种商务智能
的内容 ⑤ 可重用的查询、计算、参数、过滤
条件、值列表简化用户使用 ⑥ 为普通用户提供了一个简化的界面，
SYB_NUMERIC
All Entries Indicator SYB_INDICATOR
保单来源
<Undefined>
Column_16
<Undefined>
Life Policy Rating
Life Insurance Policy Rating ID
SYB_ID
<pk>
Gender
SYB_TYPE
Program Code
SYB_CLASSIFICATION
Class Code
SYB_CLASSIFICATION
ISO Class
SYB_CLASSIFICATION
Reinsurance Code SYB_CATEGORY
Coverage Code
SYB_CLASSIFICATION
IRPM Factor
SYB_CODE
Impairment Rating Code
SYB_CODE
Drinker Indicator
<Undefined>
标准件标志
<Undefined>
Policy Life Cycle Status
Policy Life Cycle Status ID SYB_ID
<pk>
Status Name
➢ 预计算处理：按照总线架构维度和事实表的要求，对事实表中的基础指标进行加 工计算，保证基础指标逻辑加工的“Golden Copy”，如保单事件、核保事件、 保全事件、查勘事件、理赔事件等；
➢ 汇总处理：针对共性的复杂指标，按照对应的维度进行提前聚合处理，以保证共 性复杂指标逻辑加工的“Golden Copy”，避免重复加工，提供数据一致性和响 应效率，如保单层面指标汇总，机构层面指标汇总，产品层面指标汇总，代理人 层面指标汇总，客户层面指标汇总等；
Package: Life Policy Key Measures 保单各类指标汇总快照
Diagram: Life Policy Key Measures
Author: ADMIN
Date: 2004/2/11
Version: 4.0.276
Insurance Policy
Policy ID
SYB_ID
SYB_NAME
Status Description
SYB_VERYLONGSTRING
All Entries Indicator
SYB_INDICATOR
Life Life Insurance Policy Properties
IPnosLluicraiyfnCecoevPIenroaligsceyuAPmrroaopuennrttcieBseanIDdPSSoYYBBli__cIBDyANFD e<pak>tures
行业模型的精髓
ETL过程设计简单，代理主键的使用、更新与维护混 II 乱
整合层按照范式的要求进行存储，在计算集市时，非
III
常的不方便，效率低下，因此常将一些常见的维度信 息关联好，存储起来，集市计算时使用
数据集市一般根据应用来设计，集市表成“碎片”，且 指标多次重复计算，集市之间存在误差（可能因为维 IV 度、指标口径不明确、加工频度、刷新频度、脚本错 误等）
数据集市（DM） 明细汇总表DM1，高度汇总表DM2
固定 报表
灵活 查询
多维 分析
特点：
① 源数据一般直接抽取到缓冲层，缓冲层逻辑上在细分为全
量区、增量区；
② 基于缓冲层（当时叫ODS层）加工数据集市，集市分为明
细汇总表、高粒度的汇总表；
③ 用户应用多集中在报表统计；
固定 报表
灵活 查询
多维 分析
管理驾驶舱