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【企业架构】在 Powerpoint 中建模企业架构
有像 TOGAF 这样的标准方法，提供 Open Group ArchiMate 图表定义，用于建模企业架构。 通常，要创建企业架构图，您可以使用标准的 Microsoft Visio，或者如果您更认真，则可以使用 Sparx EA。我发现你也可以使用简陋的 Powerpoint 进行管理。 它允许您拖放元素以按照您喜欢的方式创建模型。为了帮助您入门，我在这里描述了三个最有用的图表和使用模板创建它们的过程。 （战略、物理和实施与迁移层，我们将在下次讨论） 业务层 无论您是为解决方案架构创建图表还是试图描述完整的企业架构，最好的方法都是从业务层开始。 结论 使用 Powerpoint 绘制企业架构图是开始描述您的需求、所需功能和操作环境的一种简单方法。我们已经描述了一个基本的图表，但很容易扩展（即颜色元素）模板以满足您的组织需求。
1.9K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏好好学习
【UML建模】（2） UML建模之用例图
用例图主要用来描述软件的使用者是谁，软件提供哪些功能，它用来表示一个系统中用例与参与者及其关系的图，主要用于需求分析阶段
1.5K11编辑于 2022-03-31 - 来自专栏韩锋频道
数据建模1,2,3
其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。 星型模型 星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。 2. 维度建模 1).基本概念 在建模过程中，涉及到很多概念。下面通过一个场景来，来说明它们。例如：常见的电商下单环节，每个用户提交一笔订单（仅限一个物品），就对应于一条订单记录。 【业务过程】：下订单 【粒度】：每笔订单（拆分为单个物品） 【维度】：地域、年龄、渠道等（可供分析的角度） 【事实/度量】：订单金额等（可用于分析的数据） 2).建模步骤 收集业务需求与数据实现 在开始维度建模工作之前 业务过程 指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程。请注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件，通俗地讲，业务过程就是企业活动中的事件。 2).事实表设计 事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
1.5K51发布于 2019-06-06 - 来自专栏PowerBI战友联盟
PowerBI 企业级建模设计流程框架
流程 在这个工作流程中，将PowerBI设计从数据源经过： 数据准备：将数据从数据源提出到加载进入建模之前的阶段。 数据建模：增强数据模型的原本不包括的信息和计算方法。 如：企业的销售状况如何。这些主题通常由最终用户以及业务专家共同定义。 业务指标：为了定量的描述业务主题的好坏以及大小的程度，而必须明确的可被度量的业务逻辑。如：销售额，利润率，同比增长率。 套路中的流程 套路中包括两个非常重要的流程： 动态业务分析建模：形成业务模型 静态语义数据建模：形成数据模型 动态业务分析建模 的目的在于形成最终引导用户如何进行分析是更合理的。 很多问题的产生都是因为 动态业务分析建模 不够充分引起的，在 动态业务分析建模 的每个小的阶段，都可以将其交付成果进一步转化为 静态语义数据建模 中的交付成果： 通过现有数据源与业务指标，形成语义模型。 总结 本文泛泛地整理并总结了：使用 PowerBI 实现个人到企业敏捷商务智能 的可复用套路。
2K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线 ⛵
图片 在简单分析与建模时，可以对每个板块进行单独的构建和应用。 但在企业级应用中，我们更希望机器学习项目中的不同环节有序地构建成工作流（pipeline），这样不同流程步骤更易于理解、可重现、也可以防止数据泄漏等问题。 常用的机器学习建模工具，比如 Scikit-Learn，它的高级功能就覆盖了 pipeline，包含转换器、模型和其他模块等。 图片 步骤5：超参数调整和特征重要性 超参数调优 我们构建的整条建模流水线中，很多组件都有超参数可以调整，这些超参数会影响最终的模型效果。 __rf__min_samples_leaf': [1, 2, 4], 'ensemble__rf__min_samples_split': [2, 5, 10], 'ensemble_
1.8K42编辑于 2022-08-09 - 来自专栏学习成长指南
数学建模Python必知必会（2）
我们一般选择自己熟悉的这个方法就可以了，不然如果一个方法在不同的模块里面的这个名字是一样的，这个时候你有同时导入多个模块，这个时候就会冲突；关于第三方库的说明：内置模块直接导入，第三方库，需要使用这个pip包管理器进行这个库的安装；2.
19510编辑于 2025-03-22 - 来自专栏Spark学习技巧
第2篇：数据库关系建模
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 2. 列(column) 列就是字面意义上表的列。但是它也有时被称作属性，或者域。 3. 行(row) 行就是字面意义上表的行。但是它也有时被称作元祖，或者记录。 4. 2. 将具有复合属性的实体映射为关系 这类映射中，复合属性的各子属性会映射到的新的关系中，但是复合属性名本身不会。 如下实体： ? 将映射为关系： ? 我们首先可以认为概念模型建模和ER建模，需求可视化表达的是一个意思。在这个环节中，数据开发人员绘制ER图，并和项目各方人员协同需求，达成一致。 这个映射的过程，就叫做逻辑模型建模或者关系建模。 有人会说，ER图不是可以直接映射到关系吗，而且已经有了相应的映射工具了，为什么还要绘制ER图多此一举呢？针对这个问题前文已经回答了。
2.2K61发布于 2018-03-20 - 来自专栏往期博文
数学建模暑期集训2：模糊综合评价
在上篇内容中，记录了模糊数学的一些基础知识，本篇将运用部分知识来构建模糊综合评价。 文章目录 1.隶属函数的三种确定方法 1.1模糊统计法 1.2借助已有的客观尺度 1.3指派法 2.模糊综合评价 2.1一级模糊评价模型 2.2多级模糊评价模型 3.总结 1.隶属函数的三种确定方法 1.1 1.3指派法 最常用梯形分布： 2.模糊综合评价 主要确定因素集、评语集、权重集。 本身不难理解，通过例子即可体悟。 例2：通过指派法来确定模糊综合评价矩阵 2.2多级模糊评价模型 多级模糊评价，和单级大同小异。 例子： 3.总结 模糊综合评价比较简单，不需要通过编程计算。
98130编辑于 2022-06-14 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-组合逻辑建模（2）always和always_comb
使用通用always程序建模 最佳实践指南7-4 使用RTL专用的always_comb程序对组合逻辑进行建模。不要在RTL模型中使用通用的always程序。 虽然不推荐always程序用于RTL建模，但本文中讨论了如何正确使用通用always程序对组合逻辑进行建模，因为这种通用程序在传统的Verilog模型中很常见。 组合逻辑敏感列表。 首先，综合编译器对组合逻辑建模施加了一些限制。使用@ * 可以推断出一个敏感度列表，但不强制执行用于组合逻辑建模的其他综合规则。@ * 的第二个问题是没有推断出完整的敏感度列表。 最常见的两种情况是： 1.决策语句分配给每个分支中的不同变量，如下面的代码段所示， 2.决策语句不会对决策表达式的每个可能值执行分支。下面的代码片段说明了这个问题。 但是，如果操作码输入的值应为2’b11，则本例不会对result变量进行任何赋值。
3.7K10编辑于 2023-02-14 什么是业务建模？中小企业如何使用 Visual RM 平台进行业务建模
一、业务建模：企业数字化的 “骨架搭建术” 业务建模是指通过标准化工具与框架，将企业的业务流程、组织架构、核心需求、数据流转逻辑等抽象为可视化、可复用的数字模型，实现业务逻辑的清晰化、流程的规范化与资源的合理化配置 对于中小企业而言，业务建模并非 “大型企业专属”，而是解决自身痛点的关键抓手：无论是业务流程混乱导致的效率低下、跨部门协作的 “语言壁垒”，还是需求变更频繁引发的开发返工，都能通过业务建模实现从 “被动应对 ，帮助中小企业无需复杂部署即可快速落地建模工作，具体流程可拆解为五大核心环节：（一）第一步：需求智能编制 —— 为业务建模 “打牢地基” 需求是业务建模的起点，Visual RM 通过 AI 赋能与多样化创建方式 2. 四、结语：业务建模不是 “奢侈品”，而是中小企业的 “生存利器” 对于中小企业而言，业务建模无需 “大而全”，而需 “准而精”。
43830编辑于 2025-11-13企业AI应用设计利器--动机与战略建模
企业AI应用设计利器--动机与战略建模 大家好，欢迎收看《架构新势力》，企业AI应用设计利器--动机与战略建模。 基于价值驱动的企业AI设计利器--动机与战略模型，值得人人入手的企业AI设计工具。 让我们在企业AI应用架构设计时从顶层规划入手，构建动机与战略模型 ，把握正确的事。 通过对企业AI应用的动机分析，确定企业AI应用的最终需要输出的成果是什么？ 总结几点： 1、锚定目标【明确一个正确的事】 2、明确核心利益人【他要买单】 3、坚持初衷【他为什么要做这件事】 4、明确检验标准【怎么评估才算达成目标】 5、设定原则【没达成或破坏了就达不成最终目标】 6、找到具体的价值【要可实际结算】 基于价值驱动企业AI应用设计，如何具体的实现这个动机与战略模型，可以看看我的案例，如果想更深入的实训，请关注我，后续我可以直播详细带你操作。 谢谢收看，我是楚鹤，一位IT职业技能培训讲师，如何你也关注企业AI应用落地，让我们一起深耕价值驱动设计方法吧。 欢迎关注、点赞、转发，也希望你把你想了解的企业AI应用设计相关问题留在评论区。下期见~
6710编辑于 2026-07-01- 来自专栏软件方法
建模答题赛第2赛季第10轮（纠正某些书上的建模错误）
[改错题]很多书中的建模示例都存在问题。请根据《软件方法（上）》第2版的知识，指出以下材料存在的问题。 ? 摘自 Python Projects，Laura Cassell，John Wiley & Sons，2015 要求指出 （1）错误 （2）所用参考知识在《软件方法（上）》第2版中的页码。 （2）不同的人指出相同的错误，该错误的得分者归属回答时间最早而且本题结算后为正分的人。 举例：张三先指出A、B、C、D共4个错误，其中只有A是恰当的。李四紧随其后面指出了A。 2 城市：济南，单位：LXB Mingchu 1 城市：墨尔本 yuyjx 1 城市：沈阳，单位：DR 晚安月亮 1 城市：济南，单位：LXB
60620发布于 2019-10-08 - 来自专栏木下学Python
20数学建模C-中小微企业的信贷决策
前言 源码文末获取 小编在 9 月份参加了今年的数学建模，成绩怎么样不知道，能有个成功参与奖就不错了哈哈~ 最近整理了一下，写下这篇文章分享小编的思路。 再来看看数据，有三个附件，附件1与附件2有比较大，几十 M 的大小。 附件1中又有三张表，企业信息，进项发票信息，销项发票信息： ? 附件2中也有三张表，企业信息，进项发票信息，销项发票信息： ? 在计算时，把其他指标也顺便一起计算出来，每个企业的进项，作废发票数，有效发票数： ? 每个企业的销项作废发票数，有效发票数： ? 当 n 为 2 时，准确率为 72%，效果可以接受。 把附件2处理为跟附件一处理后一样的形式，也就是重复使用处理附件1的代码得到结果： ? 调用模型，分类预测附件2中每个公司的“信誉评级”： ? ? 这样我们就通过 KNN 模型得到了附件2中原来没有的“信誉评级”这个变量。
4.4K60发布于 2020-10-19 - 来自专栏软件方法
《软件方法》强化自测题-业务建模（2）
按照业务建模、需求、分析、设计工作流考查。 答案不直接给出，可访问每套题后面给出的自测链接或扫二维码自测，做到全对才能知道答案。 （2） 1 [ 单选题 ]针对最近新闻报道中“大熊猫玩菜刀”的新闻，如果动物园决定引入IT系统，监控并辨别大熊猫的危险行为，一旦判断出有类似“玩菜刀”之类的行为，就向动物园熊猫馆管理员报警。 以下说法正确的是： A) 业务建模时，研究对象应该定为熊猫馆 B) 业务建模时，研究对象应该定为大熊猫 C) 业务建模时，如果大熊猫是一只，研究对象应该定为大熊猫，如果大熊猫是多只，研究对象应该定为熊猫馆管理员 D) 业务建模时，研究对象应该定为熊猫馆管理员 2 [ 单选题 ]以下可以作为“老大”的是： A) 居住在美国纽约法拉盛的中国公众人物罗玉凤 B) 世界五百强之一的零售商家乐福公司售货员 C) paperId=2TNJIV
94420编辑于 2022-04-09 - 来自专栏软件方法
《软件方法》随想（2）业务建模之愿景
业务建模之愿景 关于《软件方法》，愿景一章，做了以上的知识框架梳理。 这里面愿景，就是目标组织代表（老大），在引进系统之后希望带来的改进。
34820编辑于 2022-10-31 - 来自专栏Python与算法之美
2个范例带你读懂高阶API建模方法
使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。 此处分别演示使用Sequential按层顺序构建模型以及继承Model基类构建自定义模型。 = plt.subplot(122) ax2.scatter(X[:,1],Y[:,0], c = "g") plt.xlabel("x2") plt.ylabel("y",rotation = 0) =(2,))) model.summary() ? ,1].numpy(),c = "g") ax2.legend(["positive","negative"]); ax2.set_title("y_pred"); ?
65420发布于 2020-07-20 - 来自专栏云深之无迹
使用Python进行数学建模(语言基础2)
索引可以得到单个字符，而 切片 可以获取子字符串: >>> >>> word[0:2] # characters from position 0 (included) to 2 (excluded)'Py ' >>> word[2:5] # characters from position 2 (included) to 5 (excluded)'tho' 注意切片的开始总是被包括在结果中，而结束不被包括 这使得 s[:i] + s[i:] 总是等于 s >>> >>> word[:2] + word[2:]'Python' >>> word[:4] + word[4:]'Python' 切片的索引有默认值 ；省略开始索引时默认为0，省略结束索引时默认为到字符串的结束: >>> >>> word[:2] # character from the beginning to position 2 (excluded 例如， word[1:3] 的长度为2。
1.5K40编辑于 2022-11-29 需求建模： 如何引领新一代企业需求管理
作为新一代的需求管理平台，通过其核心的需求建模工程实践，彻底重构了这一认知：需求不再是项目的一次性交付物，而是企业可以沉淀、管理并持续复用的核心“数字资产”。 需求建模的本质是“建立秩序与定义关系”，它在一个先进的需求管理系统中包含两大核心层面：结构建模：定义需求的“原子单元”（如类型、属性、层级），形成企业统一的需求元模型与分类框架。 关系建模：构建需求与需求、需求与企业架构（业务能力、应用、数据）、需求与交付物（任务、用例、代码）之间的动态关联网络。 支柱三：协作与权限建模 —— 平衡安全与高效共创需求资产是企业的核心知识，一个理想的需求管理系统必须在保障安全的同时，最大限度地促进协作。 价值体现：协作与权限建模如同为企业打造了一座“带独立实验室的共享大楼”，既保障了各团队核心知识的安全，又为跨部门的联合创新提供了顺畅、高效的平台。
20400编辑于 2026-01-192H-TaS2 过渡金属插层超晶格相图建模
使用抗磁离子Zn2+和Sc3+作为磁性离子的代理，揭示了√3×√3有序在远宽于传统预期的范围内占主导——即使在x=1/4处，√3×√3畴也优于2×2。Raman光谱实验证实了2×2有序的脆弱性。 2H-TaS2是最具代表性的插层主体材料之一，当1/4和1/3的八面体间隙位被占据时（对应体相组成2H-M0.25TaS2和2H-M0.33TaS2），插层离子可形成2×2和√3×√3超晶格，展现出截然不同的磁学性质 STEM显示2H-Cr0.25TaS2中存在2×2有序畴（数百纳米）与少量√3×√3区域共存，而单晶XRD仅显示2×2有序。这表明需要有限温度下的热力学相图理论来指导实验。 结构参数：(a)2H-TaS2、2H-Zn0.5TaS2和2H-Sc0.5TaS2双层结构参数；(b)三角畸变对晶体场分裂的影响；(c)Zn2+和Sc3+的预期d轨道电子排布四、插层驱动的电子效应4.1 短程排斥+构型熵→√3×√3有序的广泛存在④实验启示：为靶向特定超晶格相提供材料选择和热处理的指导局限性与未来方向①成对模型对高价态离子（Sc3+）精度有限→需团簇展开②刚性晶格近似→需考虑面外弹性效应③仅建模了抗磁代理离子
8410编辑于 2026-07-04- 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 这两种方法都将数据仓库看作是企业的中心数据存储。主要应用场景就是各类业务报表的需求。两者都建议使用ETL来加载数据到数据仓库。区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
80210编辑于 2022-11-09
腾讯云开发者
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