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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。
1.7K30编辑于 2022-09-26 - 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。
1.9K10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。 from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler # 建模模型 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。
1.6K42编辑于 2022-08-09 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 （三）第三步：需求审核与合规 —— 为业务建模 “筑牢防线” ️需求编制完成后，通过平台发起标准化审核流程，解决中小企业 “审核效率低、合规无保障” 问题：自定义审核节点：根据企业规模设置审核环节，例如 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”。
33230编辑于 2025-11-13- 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。 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： ? 附件3一张表： ? 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： ?
4.3K60发布于 2020-10-19 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-10)
代码清单3-10 class Queue { public: Type MaxValue(Type x, Type y) { if(x > y)
21140编辑于 2022-11-30 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。
9400编辑于 2026-01-19- 来自专栏devops_k8s
Go Protobuf(比xml小3-10倍, 快20-100倍)
自动生成更易于以编程方式使用的数据访问类; ** 例如: 假设你想要为具有姓名和电子邮件的人建模, 在xml中, 我们需要: <person> <name>John Doe</name> () << endl; 但是，protocol buffers 并不总是比 XML 更好的解决方案 - 例如，protocol buffers 不是使用标记（例如 HTML）对基于文本的文档建模的好方法
2.4K50发布于 2021-04-13 - 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。
74410编辑于 2022-11-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
如果我们想索引向量中 "第4,6,9 个元素"，上面的索引和切片操作显然不能满足我们的需求。比较直观的想法是直接将三个位置的元素索引出来，然后再存储到一个新的向量中。
82420编辑于 2022-11-08 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
安全知识图谱 | 威胁建模助力企业“建防御 抓运营”
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术，重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。 如何做好威胁建模 如今，随着技术的变化，攻防技术不对等和攻防双方关注面不同，让企业面临的威胁复杂多样化、多元化，传统的防御手段无法抵御新兴威胁，也无法有效地应对内外风险。 威胁建模需要解决的问题是应该如何构建合理的安全体系，从而降低企业资产和业务面临的风险。 图 1威胁建模目标 常见的威胁建模方法Microsoft STRIDE，是面向安全开发（SDL）和运营的威胁建模；PASTA（攻击模拟和威胁分析）是以风险为中心的威胁建模框架；LINDDUN（可链接性、 经过数年的知识积累，ATT&CK已经从针对企业内网的、Windows平台的、终端侧、post-compromise的行为分析模型，拓展为多场景（企业内网、移动环境、工控）、多平台（Windows、Linux
1.7K20编辑于 2022-01-21 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
重要用于组织积累的历史数据，并且使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。 [外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。 DWS层、ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度，对应着维度表。
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB建模--常见建模方案
在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。
79810编辑于 2022-03-22 - 来自专栏深圳架构师同盟
企业架构Y模型-如何更好的理解业务架构和业务建模
今天接着再来分享一下结合企业架构Y模型的业务架构和业务建模分析。在好几个月以前，我专门做过一个业务架构分析的案例，就是结合医院看病就诊这么一个简单场景做的一个简单分析。 所以说这两个分解展开刚好就是企业架构Y模型谈到的两个翅膀。第一个就是基于核心的价值链进行的业务域业务能力的分解，第二个就是基于价值流展开的端到端流程流程的梳理和分解。 到了5~7级流程梳理完了，我们就一定要过渡到业务建模这个过程，类似于通过面向对象分析的业务建模，基于业务用例驱动。 而且你业务建模做细了，你往往it的应用架构设计才能够更好的去进一步落地。你如果业务建模没有做细，你往往it应用架构很难指导你后续的落地的建设。 再回过头来，我们其实去看当前的企业架构的Y模型，其实它整体的思路是相当清楚的。就是你既可以从业务能力的视角，也可以从业务流程的视角去做从顶朝下的分解，但是到了末端它往往又是统一的。
35300编辑于 2025-06-24 - 来自专栏phodal
元素建模：探索建模的要素
随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。
58230编辑于 2021-12-04 - 来自专栏全栈程序员必看
dh参数建模_data vault 建模
仅供个人学习记录 前言 DH法一般用一次就丢，然后后面再需要用的时候就会忘，所以本文整理了DH建模法，方便需要使用的时候进行参考。这里不讲原理，只讲结论和方法 1. 建模方法（简述） DH法可分成以下几步： 辨认出关节和连杆（关节序号从1到n，连杆序号从0到n） 确定Z轴（n号关节上的坐标系序号为n-1） 确定每个坐标系的原点 确定XY轴 确定Tool frame（ 建模方法（详细） 需要建模的话，按照如下步骤一步步建模即可。注意tool frame那边建完了需要检查 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
85110编辑于 2022-09-29 - 来自专栏大数据学习与分享
数据建模-维度建模-维度设计
作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。 ---- （三）：规范化和反规范化 构建企业级的数据仓库不可能一蹴而就，一般采用迭代式的构建过程。但单独构建存在的问题是形成独立型数据集市，导致严重的不一致性。 Kimball的数据仓库总线架构提供了一种分解企业级数据仓库规划任务的合理方法。通过构建企业范围内一致性的维度和事实来构建总线架构。 数据仓库总线架构重要基石之一就是一致性维度。 二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。
1.6K31编辑于 2023-09-06 - 来自专栏Java架构师必看
建模 python_整数规划建模例题
今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!! Python之建模规划篇--整数规划 基本介绍 整数规划的分类 整数规划的特点 求解方法分类 0 - 1 型整数规划 蒙特卡洛法 (随机取样法) 整数线性规划的计算机求解 分枝定界法 Python
1.7K10编辑于 2022-07-19 - 来自专栏全栈程序员必看
数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式
数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
81540编辑于 2022-11-15 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB 文档建模--建模注意事项
我们在开始讲解如何在 RavenDB 中建模之前，先来看看注意事项，这些内容与我们将要辨析的模型有着直接的关系。 这里需要注意的第一点是 不要在不同应用之间建立共享数据库。 因此每个应用程序应该对立的进行数据建模，并不断的根据需求进行改进。 读到到这里，肯定有人会问了：不同的应用程序直接或多或少的都需要共享数据，那么使用 RavenDB 如何实现这一点呢？ 那么，我们在进行建模的时候，应该考虑我的关注点是当前值（例如 Order 文档中的当前订单配送地址）还是时间点值（例如 Order 文档的历史订单配送地址），如果是时间点值那么我们就需要进行数据冗余存储 以上几小段的内容总结下来就是建模文档的核心原则： 独立，一个文档应该独立于其他任何文档而存在，如果某个文档脱离了其他文档而不具备存在的条件，那么这个文档就不是独立的，例如 Order 文档中存在 Address
35320编辑于 2022-03-22
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