数据模型基本概念及建模方法论
数据建模与应用作业指导书
数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。
(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。
(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。
(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。
42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。
(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。
(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。
(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。
(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。
(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。
(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。
(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。
(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。
(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。
(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。
【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。
数据模型建设方法及工艺分享
维度建模最简单的描述就是，按照事实表， 维表来构建数据仓库，数据集市。这种数 据模型易于用户理解和数据分析操作，从 数据分析的需求场景出发，重点关注用户 如何快速的完成数据分析需求。最常用的 就是星型模型和雪花模型。
优点： ➢ 宽表设计、关联少、性能高，业务
相对好理解 ➢ 采用字段冗余来换取少关联
缺点： ➢ 需求出发，会造成孤立主题域，数
优点： ➢ 模型稳定性好 ➢ 减少冗余
缺点： ➢ 需要全面了解企业业务和数据； ➢ 实施周期比较长； ➢ 对建模人员要求高，要熟悉所有主
要业务，要有深度的模型功底； ➢ 3NF的建模，虽然冗余低、扩展性
高，但做了拆分，导致业务理解和 使用困难，需要多表关联。
DataVault
维度
DataVault的主要思想。其设计理念是要 满足企业对灵活性、可扩展性、一致性和 对需求的快速适应性等要求。在物理建模 时，混合了包括范式建模和星型模型在内 的建模方法，在范式与宽表间寻找一个平 衡点。
数据模型建设方法及工艺 分享
目录
1
背景知识
2 模型建设方法原则
3
模型建设工艺
4
指标库探讨
数据抽象层次
现实世界
概念模型
Subject, Definition and Scope
逻辑数据模型
Entity, Attribute and Cardinality
物理数据模型
Table, Column and Relationship
据冗余，难以扩展。 ➢ 在构建星型模式之前需要进行数据
预处理，因此导致进行大量数据处 理、统一计算才能形成事实表。 ➢ 当业务发生变化，需要重新进行维 度定义时，需要重新进行维度数据 的预处理。
onedata建模方法论
onedata建模方法论（原创版4篇）《onedata建模方法论》篇1OneData 是一种数据建模方法论，旨在帮助企业构建高质量的数据仓库。
该方法论包括以下主要内容：1. 数据仓库定义：OneData 将数据仓库定义为一个集成的、稳定的、易于访问的数据存储库，用于支持企业管理、决策和分析需求。
2. 数据建模流程：OneData 提出了一套完整的数据建模流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。
在每个阶段，都有相应的方法和工具支持。
3. 数据模型设计：OneData 强调数据模型设计的重要性，提出了一些设计原则，如实体完整性、属性完整性、参照完整性和数据一致性等。
OneData 还提供了一些数据模型设计工具，如ER 图、数据字典和数据流图等。
4. 数据仓库实现：OneData 提供了一些数据仓库实现的技术和工具，如数据清洗、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等。
OneData 还强调了数据仓库的性能和安全性的重要性。
5. 数据仓库管理：OneData 提供了一些数据仓库管理方法和工具，如数据质量管理、数据备份和恢复、数据安全和数据审计等。
OneData 还强调了数据仓库的可用性和可扩展性的重要性。
《onedata建模方法论》篇2OneData 是一种数据仓库建模方法论，其核心思想是将数据仓库视为一个企业级的数据中心，通过建立一套完整的数据模型来实现数据的统一管理和运营。
OneData 方法论主要包括以下方面：1. 数据仓库概念模型设计：该阶段主要通过业务领域模型的设计，将企业的业务需求转化为数据模型，包括数据实体的定义、属性的设计以及实体之间的关系等。
2. 数据仓库逻辑模型设计：该阶段主要通过数据模型的逻辑设计，将概念模型转化为具体的数据表结构，包括数据表的定义、表之间的关系、索引的设计等。
3. 数据仓库物理模型设计：该阶段主要通过数据模型的物理设计，将逻辑模型转化为具体的数据存储结构，包括数据分区、数据备份、数据恢复等。
字节跳动数据建模方法论
字节跳动数据建模方法论
数据建模这事儿，就像是搭建乐高积木。
得先清楚自己想要搭出个啥玩意儿，也就是明确业务目标。
比如说，咱是想通过数据看看用户喜欢啥内容，还是想知道产品哪个功能受欢迎。
这目标就像是蓝图，指引着咱后面的操作。
然后嘞，得去收集数据。
这数据啊，就好比是积木块，各种各样的都有。
咱得从不同的地方把它们都找来，像用户的行为数据、系统的日志数据等等。
而且啊，这些数据得是靠谱的，不能稀里糊涂的，不然搭出来的“乐高城堡”说不定就歪歪扭扭啦。
收集完数据，接下来就是处理数据。
这就像是把那些形状不太对的积木稍微修整修整，让它们能完美地拼在一起。
要去除掉一些没用的、重复的数据，还要处理处理那些缺失的数据。
比如说，有的用户信息不全，咱得想办法补全或者合理地处理，不能让它影响咱后面的搭建。
再说说设计模型这一步。
这就好比是设计咱们的乐高城堡的造型啦。
得根据业务目标和数据的特点，选择合适的模型结构。
是用关系型的，还是非关系型的，这都得好好琢磨。
就像搭城堡，是搭个传统的欧式城堡，还是搞个有创意的未来风格城堡，得看咱手里的积木和自己的想法。
最后搭建模型的时候，就像是真的动手拼乐高啦。
要把处理好的数据按照设计好的模型结构一点点放进去，看看效果咋样。
如果搭得不太对，那就调整调整，就像乐高拼错了可以拆了重新拼一样。
在这个过程中啊，还得不断地验证和优化。
就好比搭完城堡后，看看稳不稳，外观好不好看，要是有问题，就再改进改进。
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。
数据模型培训
凭证
当事人角色 适销产品 金融资产 凭证当事人角色 适销产品凭证用法 金融资产凭证用法 凭证 财务记录凭证用法 业务约定凭证用法 财务记录 执行交易凭证用法 业务约定 执行交易 存储区域 凭证区域 凭证生命周期 凭证关系 通讯事件记录凭证 通讯事件记录
时间表
金融资产
产品交付交易
金融资产
结算
有形资产
– 从分户账、总账、交易信息，等等，任何一个角度进行统计，结果一致
数据管理体系
数据管理体系
组织、活动、交付、职责、技术
数据提供者
核心 国结 资金 信贷 理财 中间业务 其他 外部数据 ETL 处 理 ETL 处 理
数据服务工厂
抽取、清洗、转换、加载
数据使用者
业务报表
Credit
ALM
GL CRM MA 数 据 访 问 和 发 布
主题域 逻辑数据模型 Subject Area Logical Data Model
主题域 逻辑数据模型 Subject Area Logical Data Model
主题域 逻辑数据模型 Subject Area Logical Data Model
DW主题域 逻辑数据模型 DW Subject Area Logical Data Model
数据平台的安全、协调运行
• 具有良好的拓展性，满足银行不断推出的新业务、新服务的要求
– 制定FSD管理流程，保证FSD与数据平台产品的同步升级 – 建立FSD数据管理方法论，保证新增数据与数据模型、历史数据的有效衔接 – 协助银行，制定有效的数据管理制度
•
从任何角度统计，在业务逻辑一致的情况下，结果相同
•
是进行各种数据管理、分析和交流的重要手 段；
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
数据中心建模方案
数据中心建模方案前言每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
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系的一种映射。
在这里，数据模型表现的抽象的是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系。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。
数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：•业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。
•领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。
•逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。
•物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。
为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：•简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，•以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
•数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
数据 建模方法标准
数据建模方法标准
数据建模的方法标准包括以下几个方面：
1. 元数据：元数据是定义和描述其他数据的数据，用于管理数据的语义。
例如，GB 18391和GB 32392等标准就对元数据注册系统进行了定义，主要用于规范数据的表示、概念、含义以及它们之间的关系，确保任何机器都能理解。
2. 元模型：元模型是描述模型的模型，它提供了对模型元素的抽象描述。
在数据建模中，元模型可以用来描述数据模型、数据元素以及它们之间的关系。
3. 维度建模：维度建模是一种数据建模方法，它将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，用于分析事实所需要的多样环境。
在维度建模中，维度的基本设计方法包括选择维度或新建维度、确定主维表和相关维表、确定维度属性等步骤。
4. 迭代和动态过程：数据建模是一个迭代和动态的过程，需要根据需求的变化不断地进行调整和优化。
例如，OneData的实施过程就是一个高度迭代
和动态的过程，一般采用螺旋式实施方法。
5. 评审机制：在数据建模过程中，引入评审机制是非常重要的。
通过评审机制，可以确保模型实施过程的正确性，及时发现和纠正错误。
总的来说，数据建模的方法标准是多元化的，需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。
在实践中，需要根据实际情况制定相应的数据建模方案，并遵循科学的方法论进行实施和管理。
维度建模的方法论
维度建模的方法论维度建模是一种数据建模的方法，它能够帮助企业将大量的数据组织起来，从而构建一个完整的数据仓库。
它的核心思想是将数据按照不同的维度进行分类，然后通过这些维度来组织数据，从而使数据能够更方便地被分析和利用。
维度建模的基本概念在维度建模中，最基本的概念就是“事实表”和“维度表”。
事实表是描述某个业务过程中的各种指标，如销售额、利润、数量等等。
而维度表则是描述事实表中这些指标所涉及的维度，如时间、地点、产品、客户等等。
维度建模的关键在于如何选择合适的维度。
在选择维度时，需要考虑以下几个因素：1.可查询性：维度需要能够支持查询，从而方便分析师进行数据分析。
2.可扩展性：维度需要能够支持未来的扩展，从而适应业务的发展。
3.可重用性：维度需要能够在多个事实表中重复使用，从而提高数据仓库的效率。
维度建模的步骤维度建模的步骤主要包括以下几个：1.确定业务问题：维度建模的第一步是确定业务问题，即需要对哪些业务数据进行分析。
2.选择合适的维度：在确定业务问题之后，需要选择合适的维度来组织数据，从而方便数据分析。
3.设计事实表：事实表是描述业务过程中的各种指标，需要根据业务问题来设计。
4.设计维度表：维度表是描述事实表中指标所涉及的维度，需要根据选择的维度来设计。
5.建立关系：在完成事实表和维度表的设计后，需要建立它们之间的关系，从而构建一个完整的数据模型。
维度建模的优点维度建模有以下几个优点：1.数据模型简单：维度建模能够将复杂的数据组织起来，从而构建一个简单的数据模型。
2.查询效率高：维度建模能够将数据按照维度进行分类，从而提高查询效率。
3.易于维护：维度建模能够将数据组织起来，从而方便维护和管理数据。
4.适应业务变化：维度建模能够支持未来的业务扩展，从而适应业务的变化。
维度建模的应用场景维度建模适用于以下几个场景：1.数据量大：维度建模能够将大量的数据组织起来，从而方便数据分析。
2.数据复杂：维度建模能够将复杂的数据组织起来，从而构建一个简单的数据模型。
建模方法论
第二章建模方法论2.1 数学模型系统模型的表示方式有许多，而其中数学方式是系统模型的最主要的表示方式。
系统的数学模型是对系统与外部的作用关系及系统内在的运动规律所做的抽象，并将此抽象用数学的方式表示出来。
本节将讨论建立数学模型作用、数学模型与集合及抽象的关系、数学建模的形式化表示、数学模型的有效性与建模形式化、数学模型的分类等问题。
2.1.1 数学建模的作用1、提高认识通信、思考、理解三个层次。
首先，一个数学描述要提供一个准确的、易于理解的通信模式；除了具有清楚的通信模式外，在研究系统的各种不同问题或考虑选择假设时，需要一个相当规模的辅助思考过程；一旦模型被综合成为一组公理和定律时，这样的模型将使我们更好地认识现实世界的现象。
因此，可把现实世界的系统看成是由可观测和不可观测两部分组成。
2、提高决策能力管理、控制、设计三个层次。
管理是一种有限的干预方式，通过管理这种方式人们可以确定目标和决定行为的大致过程，但是这些策略无法制定得十分详细。
在控制这一层，动作与策略之间的关系是确定的，但是，由于控制中的动作仅限于在某个固定范围内进行选择，所以仍然限制了干预的范围。
在设计层，设计者可以在较大程度上进行选择、扩大或代替部分现有的现实，以满足设计者的希望。
因此，可把现实世界的系统看成是由可控制和不可控制两部分组成。
3---统实际系统不可观部分不可控部分可观部分 可控部分目标：提高认识 目标：提高干预能力图 2.2 根据目标建立系统2.1.2 集合、抽象与数学模型抽象过程是建模工程的基础。
由于建模和集合论都是以抽象为基础，集合论对于建模工程是非常有用。
1、集合：有限集合无限集合，整数集合I,实数集合R ，正整数集合I +,非负整数集合I 0+=I +U{0}，}{0,0∞=++∞ I I 是非负整数加符号∞而成的集合。
与其类似，R +,R 0+和+∞,0R 则表示实数的相应集合。
叉积是集合基本运算：令A 和B 是任意集合，则A ×B={（a,b ）,a ∈A,b ∈B}。
数仓建模之设计与开发
数仓建模之设计与开发1. 数据模型⼊门1).数据模型概念数据模型的定义：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。
读起来有些拗⼝，可以简单理解为描述实体及关系的⼀个⽅法。
2).数据模型意义引⼊数据模型，是为了⽅便⼈们了解客观世界。
针对企业内的数据模型⽽⾔，可⽅便直观了解企业业务，帮助企业梳理、改善、优化业务流程。
通过有效的建模，可以将企业内的数据有效地组织起来，有利于企业⾼性能、低成本、⾼效率、⾼质量的使⽤它们。
性能通过数据建模，帮助快速查找数据，减少访问开销，提⾼访问效率。
⽐较典型的设计如数据仓库中的宽表设计。
成本通过有效的数据建模，减少数据冗余，节省存储成本。
同时，充分利⽤模型中间结果，复⽤计算结果，提升计算效率。
良好的数据模型，也有利于提升开发效率，进⽽节约开发成本。
稳定数据模型的构建，将业务与业务进⾏解耦，提⾼⾃⾝的稳定性。
当业务发⽣变化时，可通过变更或扩展数据模型，快速适配变化，提供系统整体稳定性。
质量良好的数据模型能改善数据统计⼝径的不⼀致性，减少数据计算错误的可能性。
共享数据模型能够促进业务与技术进⾏有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统⼀认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。
规范通过统⼀的数据模型定义，可对业务形成统⼀认知，规范使⽤3).数据模型要素数据模型描述的内容，可分为数据结构、数据操作和数据约束三部分。
数据结构数据结构⽤于描述系统的静态特征，包括数据的类型、内容、性质及数据之间的联系等。
它是数据模型的基础，也是刻画⼀个数据模型性质最重要的⽅⾯。
在数据库系统中，⼈们通常按照其数据结构的类型来命名数据模型。
数据操作数据操作⽤于描述系统的动态特征，包括数据的插⼊、修改、删除和查询等。
数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则及实现操作的语⾔。
数据约束数据的约束条件实际上是⼀组完整性规则的集合。
主数据和业务数据建模方法论
主数据和业务数据建模方法论摘要：一、引言1.主数据和业务数据的定义与区分2.数据建模的重要性二、主数据建模方法1.数据实体识别2.数据属性定义3.数据关系构建4.数据质量保障三、业务数据建模方法1.业务场景分析2.数据实体与属性设计3.数据流程建模4.数据应用场景实现四、建模工具与技术选择1.常见建模工具介绍2.技术选型与架构设计五、模型评估与优化1.模型性能评估2.模型优化策略3.模型迭代与更新六、案例分享与实践经验1.实际项目中的应用案例2.建模过程中的挑战与解决方法3.最佳实践与经验总结七、总结与展望1.主数据和业务数据建模的现状2.行业发展趋势与未来机遇3.我国在数据建模领域的优势与挑战正文：一、引言随着大数据、云计算等技术的飞速发展，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
主数据和业务数据作为数据的两种重要形态，它们的建模方法对于企业数据治理和业务运营具有重要意义。
本文将从主数据和业务数据的定义出发，探讨它们的建模方法，以期为企业提供可读性和实用性强的数据建模指导。
二、主数据建模方法1.数据实体识别：主数据建模的第一步是识别企业中的核心数据实体，如客户、产品、供应商等。
通过对企业业务场景的深入了解，梳理实体之间的关系，为后续的数据建模奠定基础。
2.数据属性定义：根据实体特点，为每个实体定义相应的属性，如客户名称、客户年龄、客户地址等。
属性定义要遵循标准化、规范化的原则，以确保数据的一致性和准确性。
3.数据关系构建：分析实体之间的关联关系，如一对一、一对多、多对多等，构建数据关系模型。
关系模型要清晰、简洁，便于后续的数据查询和分析。
4.数据质量保障：主数据质量是数据建模的基础，要制定数据质量管理策略，从源头把控数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。
三、业务数据建模方法1.业务场景分析：深入了解企业的业务流程和需求，分析业务场景，为数据建模提供实际背景。
2.数据实体与属性设计：根据业务场景，设计数据实体及其属性，使之能较好地反映业务需求。
简述数据模型的概念。
简述数据模型的概念。
数据模型是在计算机科学和信息技术领域中使用的一种概念。
它是用于描述和组织数据的抽象表示。
数据模型定义了数据的结构、特性、关系和约束，以及对数据进行操作和处理的方法。
数据模型可以理解为对现实世界中某个或某些方面的抽象表示。
它可以用来描述真实世界的实体、属性和关系。
通过数据模型，我们可以更清晰地了解数据的组织结构和相互关系，从而更好地对数据进行管理和处理。
数据模型通常分为以下几种类型：1. 层次模型：层次模型是最早被提出的数据模型之一。
它将数据组织为一个树形的结构，其中每个节点都可以有一个或多个子节点。
这种模型适合表示具有父子关系的数据，如组织架构和文件系统。
2. 网状模型：网状模型是在层次模型的基础上发展出来的一种数据模型。
它使用复杂的连接方式来描述数据之间的关系，允许任意两个实体之间建立连接。
这种模型适合表示复杂的数据结构，但其复杂性也增加了数据的管理和操作难度。
3. 关系模型：关系模型是目前应用最广泛的数据模型。
它将数据组织为表格的形式，其中每个表格代表一个实体，每行代表一个实例，每列代表一个属性。
表格之间通过主键和外键来建立关系。
关系模型简洁明了，易于理解和操作，被广泛用于关系型数据库。
4. 对象模型：对象模型是一种用于面向对象编程的数据模型。
它将数据组织为对象的集合，每个对象具有自己的属性和方法。
对象之间可以建立继承和关联关系。
对象模型适用于描述复杂的数据结构和行为，常用于面向对象的编程语言和数据库。
5. NoSQL模型：NoSQL模型是一种非关系型的数据模型。
它摒弃了传统数据库模型的结构化表格，而采用了更灵活的方式来组织和表示数据。
NoSQL模型可分为多种形式，如键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库等。
NoSQL模型适合处理大规模和非结构化的数据。
数据模型在数据库设计和系统开发中起着重要的作用。
通过合理选择和设计数据模型，可以提高数据的组织性、可读性和可维护性，加速数据的处理和查询速度，减少数据冗余和不一致。
主数据和业务数据建模方法论
主数据和业务数据建模方法论一、引言随着企业信息化程度不断提升，数据已经成为企业运营和决策中不可或缺的重要资源。
而在大多数企业中，数据来自多个不同的业务系统和数据源，导致了数据的分散和冗余，使得数据不一致、不可信、难以共享。
面对这一挑战，主数据管理和业务数据建模成为企业数据管理的重要手段。
本文将着重介绍主数据和业务数据建模的方法论和实践，探讨如何有效地管理和利用企业数据资源。
二、主数据建模方法论主数据是企业中对业务运营、决策以及业务流程具有重要影响的数据，例如客户数据、产品数据、供应商数据等。
主数据管理的核心在于对这些数据进行统一、集中的管理，并确保数据的一致性和准确性。
主数据建模是主数据管理的重要一环，其方法论包括以下几个方面：1. 识别主数据：首先需要识别出企业中的主数据对象，包括客户、产品、供应商等。
这需要与业务部门充分沟通，了解业务流程，找出对业务流程影响最大的数据对象。
2. 建立主数据模型：在识别主数据对象的基础上，需要建立主数据模型，明确主数据对象之间的关系，定义数据属性和业务规则，以确保数据的一致性和准确性。
3. 制定数据标准：为了实现主数据的一致性管理，需要制定数据标准，包括命名规范、数据格式、数据唯一性要求等，确保各业务系统中使用的数据保持一致。
4. 建立数据治理机制：建立数据治理委员会，明确数据所有权、数据维护责任，制定数据治理政策和规范，确保主数据的质量和完整性。
5. 主数据集成：将各个业务系统中的分散主数据集成到一个集中的主数据存储库中，实现数据的统一管理和共享，提高数据可用性和准确性。
三、业务数据建模方法论除了主数据，企业还有大量的业务数据，如交易数据、报表数据、日志数据等。
业务数据建模是对这些数据进行整理和归纳，找出其内在的业务规则和关系，以支持企业的决策和业务运营。
业务数据建模的方法论包括以下几个方面：1. 业务需求分析：需与业务部门充分交流，了解业务需求，找出需要分析和建模的业务数据对象，明确数据的用途和价值。
数据建模培训总结汇报材料
数据建模培训总结汇报材料数据建模培训总结汇报一、培训背景和目的在当今信息时代，数据成为了企业决策的重要基础。
然而，大量的数据需要进行分析和处理，这就需要数据建模专业人员的参与。
为了提高公司数据建模团队的能力和技术水平，我公司举办了一次数据建模培训。
培训的目的是帮助团队成员了解数据建模的基本概念和方法，并提升其数据建模技能，从而更好地应对企业实际项目中的数据分析和处理工作。
二、培训内容1. 数据建模基础知识：介绍数据建模的概念、目的和基本原则，让团队成员了解数据建模的重要性和作用。
2. 数据建模方法论：介绍数据建模的常用方法和技巧，如实体关系模型、维度建模等，使团队成员了解不同的数据建模方法及其应用场景。
3. 数据建模工具：介绍常用的数据建模工具，如PowerDesigner、ERwin等，帮助团队成员熟悉工具的使用方法，并进行实际操作练习。
4. 数据规范与标准化：讲解数据规范和标准化的重要性，以及如何制定和应用数据规范和标准化方案。
5. 实际案例分析：通过实际案例分析，让团队成员了解数据建模在企业项目中的应用和实践。
三、培训效果和收获通过本次数据建模培训，团队成员收获了以下几个方面的知识和能力：1. 理论知识的提升：团队成员对数据建模的基本概念、方法和工具有了更深入的了解，能够更好地应用于实际工作中。
2. 实践能力的提升：通过培训中的实际操作练习和案例分析，团队成员掌握了数据建模的实际操作技巧，能够更快速、准确地进行数据建模工作。
3. 团队协作能力的提升：培训中，团队成员通过小组合作完成了一些任务，加强了彼此之间的协作与沟通能力。
4. 学习意愿的提升：培训结束后，团队成员对数据建模的学习兴趣得到了进一步激发，积极主动地继续学习和探索数据建模领域的知识。
四、培训改进和展望虽然本次培训取得了一定的效果，但仍然存在可以改进的地方：1. 增加实践环节：培训中的实际操作练习虽然有一定程度的涉及，但可以进一步增加实践的时间和案例数量，让团队成员更多地进行实际操作和练习。
字节 数据建模方法
字节数据建模方法
字节数据建模方法是指在处理大量数据时，通过对数据进行结
构化和建模，以便更好地理解和分析数据。
在字节数据建模中，通
常会涉及以下几个方面：
1. 数据收集，首先需要确定需要收集哪些数据，包括数据的来源、类型和格式等。
数据可以来自各种渠道，如传感器、日志文件、数据库等。
2. 数据清洗，收集到的数据可能存在各种问题，比如缺失值、
异常值、重复值等，需要进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储，对于大量数据，需要选择合适的存储方式，常见
的包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等，以便后续的数
据分析和挖掘。
4. 数据建模，在数据存储好之后，需要进行数据建模，即对数
据进行结构化和整理，以便进行进一步的分析和挖掘。
常见的数据
建模方法包括实体关系模型、维度建模等。
5. 数据分析，通过建立模型，可以进行数据分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从中挖掘出有用的信息和知识。
6. 数据可视化，最后，通过数据可视化的方式，将分析结果以直观的图表展示出来，帮助人们更好地理解数据和分析结果。
总的来说，字节数据建模方法是一个系统的过程，涉及数据收集、清洗、存储、建模、分析和可视化等多个环节，通过这些环节的有机结合，可以更好地理解和利用大量的数据。
数据建模介绍范文
数据建模介绍范文数据建模是指将实际世界的现象、过程或系统通过抽象化方法转化为具体的数学模型或计算机模型的过程。
它是分析和描述现实世界中的问题的重要工具，能够帮助人们更好地理解问题、分析问题和解决问题。
数据建模的目的是为了在模型中映射和表示真实数据或信息，以便进行更深入、更准确的分析和研究。
通过数据建模，可以将复杂的现实世界问题简化为可计算的形式，从而进行定量分析和模拟。
数据建模的结果可以为决策提供支持，帮助人们做出更明智的决策。
数据建模的过程主要包括以下几个步骤：1.问题定义：确定需要建模的问题、目标和约束条件。
这一步骤是数据建模的基础，它决定了建模的方向和范围。
2.数据收集：收集与建模问题相关的数据，包括原始数据和次生数据。
原始数据是直接由现实世界观察、测量或收集得到的数据，次生成为通过对原始数据进行处理和加工得到的新数据。
数据收集可以通过调查问卷、实地观察、实验等方式进行。
3.数据前处理：对收集到的数据进行清洗、整理和转换，以便进行后续的分析和建模。
数据前处理包括数据清洗（去除异常值、重复值等）、数据整理（格式化、标准化等）和数据转换（数值化、离散化等）等步骤。
4.数据分析：对数据进行统计分析和数据挖掘，提取其中的有用信息和模式。
数据分析的目的是发现数据中的规律和趋势，揭示数据背后的意义和关系，为建模提供理论和方法支持。
5.模型选择：根据问题的特点和需求选择合适的数学模型或计算机模型。
常见的数据建模方法包括统计模型、回归模型、决策树、神经网络、遗传算法等。
6.模型构建：根据选择的模型，在计算机上进行模型的建立和编程实现。
模型构建的过程包括模型的参数估计、模型的验证和调整等步骤。
7.模型评价：对构建的模型进行评价和验证，评估模型的准确性和可靠性。
模型评价的方法包括交叉验证、误差分析、拟合度检验等。
8.模型应用：将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测、优化、决策等工作。
模型应用的结果可以为决策提供依据和参考，指导实际工作的进行。
- 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)。
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
设计目标：面向物理实施的具体细节 输入条件
17
逻辑数据模型基本术语 (示例)
• Logical Data Model (LDM)
•
Example
Key Attribute
Cardinality One-to-many 1:M
Entity
Business Rule : • one customer invoice at least
contains one invoice item
16
逻辑数据模型基本术语 (五)
关系 确定关系
父实体的一个实例对应子实体的0、1或多个实例，并且子实体 的一个实例对应0或1个父实体的实例
非确定关系
多对多关系
子类关系
子类实体和所属父实体的关系
完全子类群
所属父实体的每个实例都能够与子类群的一个实体实例相关联
不完全子类群
所属父实体的每个实例不一定都有子类相关联
模型结构 第三范式（3NF）结构 星型结构（多星型结构） 雪花型结构
13
3NF
基础数据模型
Star Schema
汇总数据/已知应 用模型
Snowflake
星型结构的演变
逻辑数据模型基本术语 (二)
实体 独立型实体 依赖型实体
子类实体
主题域 层面
核心实体 关系实体 特征实体 分类实体
5
逻辑数据模型
定义： 符号体系 使用逻辑建模语言 设计内容 定义数据与数据之间的逻辑关系 表现形式 以图形化的形式 反映内容 反映客户的业务规则 设计目标 达到数据组织的设计目标
6
逻辑数据模型
Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型
设计人员：业务人员、IT人员 设计目标
14
逻辑数据模型基本术语 (三)
属性： （描述真实或抽象事物相关联的特征或性质） 主键 （识别实体实例唯一性的属性、属性组） 可选键 （能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组） 外键 （通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性） 非键属性（不是实体主键属性的其他属性 ） 基础名 （外键的原来名称 ） 角色名 （外键的新名称，表明取值是父实体属性的子集 ） 鉴别器 （取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ）
继承于逻辑数据模型 依赖于所选择的数据库 决定于业务需求和性能之间的平衡
设计内容
数据库、表和字段、索引 需要作非正则化处理
后续工作：ETL、元数据管理和前端应用输入
8
应用数据模型
Application Data Model(ADM)应用数据模型
设计目标
满足最终用户对数据的访问（内容、形式要求） 满足应用系统对数据的存取（性能、存储要求）
3
数据模型的分类
数据仓库项目中数据模型可以分为以下几种：
Conceptual Data Model （CDM） 概念数据模型 Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型 Physical Data Model（PDM）物理数据模型 Application Data Model（ADM）应用数据模型
主要特征
面向Power User和业务人员 与具体的应用相关 多维分析时一般采用星型结构或者雪花状结构
的设计方法 是事实表和维度表的组合
9
逻辑数据模型与物理数据模型比较
包含内容 定位记录 使用名称
正则化
冗余数据 派生数据 开发人员
10
逻辑数据模型 实体、属性 主键 业务名称
物理数据模型 表、字段 主索引 物理名称（受限于DBMS）
Relationship
Nonkey Attribute
18
范式理论 Norma基本术语 (四)
关系 二元关系
父实体的一个实例严格关系子实体的0，1或多个实例的这种 关系是二元关系 基数 父、子实体实例的比例，如1：1，1：M
识别（型）关系
子实体实例唯一性的识别与父实体相关联，父实体的主键属 性成为子实体的主键属性
非识别（型）关系
子实体不需要与父实体的关系就可以确定实例唯一性,父实体 的主键属性成为子实体的非键属性
4
概念数据模型
Conceptual Data Model（CDM）概念数据模型
从全局上、宏观上介绍模型设计思路、范围和内容。 主要组成元素
主题 主题间关系 主题中的重要实体 实体间的相互关系
目标与用途
圈定建模的范围 划分建设主题 理清主要业务关系 构造逻辑数据模型的框架
3NF 建设
可能会按照性能、空间要求进行非正则化
无冗余数据 无派生数据 业务人员与建模人员
含冗余数据 包含派生数据 物理数据库设计人员
逻辑数据模型在数据仓库中的定位
采集
存储 和管理
IT 用户
源数据
业务系统 业务系统
业务数据 外部数据
数据导入 析取 清洗 条件 剔除 家庭关系 加载
企业 数据仓库
关系数据库管理系统
数据模型的基本概念 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 用途： (数据仓库)系统建设中的数据信息的蓝图 (数据仓库)系统建设的核心 业务人员与IT人员沟通的语言和工具
从属数据集市
回答 业务问题
11
知识发现 数据挖掘 信息存取
工具
业务人员
聚集 统计 人工智能 神经网络
对象语言
多维 可视化 EIS/DSS电子表 开发
逻
辑
数
据
应 用
模 型
数
据
模
型
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
12
逻辑数据模型基本术语 (一)
模型分类 概念数据模型 逻辑数据模型 物理数据模型 应用数据模型