维度建模和指标体系构建

01 数仓建模综述 数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多： 降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费 提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量 一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤： 业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域 层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰 规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范 在阿里的数据体系中的每个指标都可以通过如下的规则描述。 ? ，构建总线矩阵 根据数据需求整理指标体系，规范指标定义和命名 ? 因此在数仓建模的时候应该考虑将两者维护在同一个数据仓库之下，减少重复开发。

Spring源码学习笔记(11)——Event体系

Spring源码学习笔记(11)——Event体系 一. 简介 Event体系是Spring提供的一种重要的机制，支持以事件——监听器的模式同步或者异步处理业务逻辑，并在一定程度上降低业务之间的耦合。 本篇主要介绍Event的使用方式及其运行原理。 一. ApplicationEventMulticaster的初始化 ApplicationEventMulticaster是Spring事件体系的核心组件，即事件多播器(分发器)，它内部维护了事件类型和监听器的对应关系

TD人才发展体系化构建模型分享

到了年底很多的HR同学开始要做第二年的培训计划，，今天和大家分享一个TD人才发展的体系化模型构建的分享，希望能帮助到大家完善自己公司内部的培训体系，构建起体系化的人才发展。 首先我们把整个TD的体系 用了一个图来做呈现 在这个图里包含了公司内部各个部门，各个岗位，各个阶段的人才发展的计划，通过学习发展项目，学习地图等串联起了整个公司的人才发展，我们一一和大家解读下这个 各个部门的人才发展计划，首先需要对部门的岗位进行分级，这个可以在胜任力模型里先构建，根据不同职级的岗位设计不同的学习课程，所以在部门的人才发展上就会引入学习地图这个项目，通过学习地图构建起完善的人才发展体系 同时以胜任力模型，ERP管理系统和E-LEARNING学习平台，TTT内训师体系的辅助来完成整个TD的人才发展。 TD人才发展是一个综合的模块，并不单单是培训这个板块，其实会和薪酬，绩效等都有关联，作为TD专家一定要了解人力资源的各个模块，以人才发展为目的进行体系的构建。

个人思维体系元模型-完整建模文档输出

大家好，我是人月聊IT 今天继续分析个人思维体系的元模型建模提示词和最终构建的元模型文档。这套方法经过多次迭代和调整后，相对已经比较成熟。 如果你本身也有大量的个人原创自媒体文章，或者说有个人的本地笔记本，大家都可以参考该思路对于你某一个核心主题的文章进行逆向建模输出。 **知识体系导航**：快速定位某个主题下我的核心观点 3. **观点一致性检查**：确保新内容与已有体系一致 4. 体现文章：《个体进化的底层逻辑》 应用场景：个人成长需要在群体环境中通过交流和实践完成 3.4 知识管理原则 原则11：知识体系化原则 "碎片化的知识和经验需要进行体系化的整理，形成自己专业领域的完整知识结构和知识树 所有的思维均来源于我们对世界和自我的认知》(2024-10-18)：哲学视角、本体论与认识论、逻辑三要素、辩证思维 《个体进化的底层逻辑》(2021-12-06)：知识→技能→方法论、群体进化、能力放大 《学习方法和模式》(2017-11

数据仓库体系建模&实施&注意事项小总结

数据仓库其实是一套体系，他不是一门什么技术，而是整合了很多已有的技术，来更好地组织和管理数据。 就目前互联网数仓这一岗位，感觉更加偏重业务+建模思想，面试不太好考察这些内容的，去年招聘的时候，就是问些基本问题，聊聊以往主要的工作内容，还会问问SQL题，真的想了解下建模的话，还是找本书借鉴性的看看， 说到数仓建模，就得提下经典的2套理论： 范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。 维度建模 Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。 维度建模，一般都会提到星型模型、雪花模型，星型模型做OLAP分析很方便。 指标字典 前面我们说过，数仓是一套体系，一个建设过程，它整合了很多的方法论，并不是一门新的技术。这里我们说说数仓中的指标体系，指标也不是数仓或者数据平台中特有的， 很多场景都会有指标这个概念。

数据体系：规范、建模、标签、设计、融合、建设....（82页PPT）

数据仓库体系建模实施及注意事项小总结

数据仓库其实是一套体系，他不是一门什么技术，而是整合了很多已有的技术，来更好地组织和管理数据。 就目前互联网数仓这一岗位，感觉更加偏重业务+建模思想，面试不太好考察这些内容的，去年招聘的时候，就是问些基本问题，聊聊以往主要的工作内容，还会问问SQL题，真的想了解下建模的话，还是找本书借鉴性的看看， 说到数仓建模，就得提下经典的2套理论： 范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。 维度建模 Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。 维度建模，一般都会提到星型模型、雪花模型，星型模型做OLAP分析很方便。 指标字典 前面我们说过，数仓是一套体系，一个建设过程，它整合了很多的方法论，并不是一门新的技术。这里我们说说数仓中的指标体系，指标也不是数仓或者数据平台中特有的， 很多场景都会有指标这个概念。

数据仓库项目中的数据建模和ETL日志体系

数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL 日志体系。 ETL日志体系不够完善两个方面，下面详细的介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。 因此，个人建议在数据仓库建模的不同阶段，不同类型的数据仓库，采用不同的方法，因地制宜，从而保证整个数据仓库建模的质量。 ---- ETL日志体系 说到日志，相信大家都不陌生。 我在这里只是抛砖引玉，数仓类的跨功能需求不仅仅是数据建模和ETL日志体系，还有其他跨功能需求没有在本文中体现。例如，性能、安全、可用性等等，也都同样重要。

Scala 【 11 Scala的集合体系结构 】

Scala的集合体系结构 ​ Scala 中的集合体系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。 ​ 其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。 这个结构与Java的集合体系非常相似。 ​ Scala 中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。

UML建模工具2021年8-11月更新（1）

UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx 最近一段时间更新： 工具最新版本：Modelio 5.1.0 更新时间：2021 年10月26日 工具简介 UML和BPMN建模，强调协作建模，提供模型网络存储。 平台：Linux、MacOS、Windows 获得地址 https://www.modeliosoft.com 工具最新版本：diagrams.net 15.3.5 更新时间：2021年11月29日 平台：HTML 获得地址 https://app.diagrams.net/ 工具最新版本：OmniGraffle for iOS 3.16 更新时间：2021年11月20日 工具简介 绘图工具iOS 平台：iOS 获得地址 https://www.omnigroup.com/omnigraffle 工具最新版本：OmniGraffle for Mac 7.19.2 更新时间：2021年11月10日

多智能体系统中的环境建模与自适应控制策略【基于深度学习的动态环境建模】

多智能体系统中的环境建模与自适应控制策略【基于深度学习的动态环境建模】引言随着人工智能技术的进步，尤其是在强化学习和多智能体系统中的应用，智能体环境的建模和优化显得尤为重要。 本文将探讨如何利用物理引擎和实时渲染优化技术来提高智能体环境建模工具的性能，并通过一个简单的代码实战来展示这一过程。物理引擎的作用物理引擎在智能体环境中充当着“现实世界”的模拟器。

学会创建模拟数据的能力 | 代码找bug（11）

Python代码找bug（11） 上期的代码设计需求：互换两个变量的值。 代码如下： ? 请大家仔细阅读代码，找出其中的bug！ 正确答案： 共有2个问题。

从零搭建微信公众号数据分析体系：建模篇

12 2023-09 从零搭建微信公众号数据分析体系：建模篇 数据整理完了，接下来就是建模了~接着上周的进度继续给大家同步进展，终于开始做建模和数据入库啦~ LEARN MORE 搭建微信公众号数据分析体系 按照约定，又到了周二给大家同步一下作（zhe）死（teng）进展的时刻： 第一周，在从零搭建微信公众号数据分析体系：准备篇 (qq.com)中，做了一个初步的需求设计和基本的软件确定。 在从零搭建微信公众号数据分析体系：调研篇 (qq.com)中，设计了一个简单的逻辑模型。 在建模之前，我又想作死搞点别的。 工欲善其事必先利其器 虽然上周只是一个简单的逻辑模型出来，但实际上整个数据库中怎么建表，建几张表，字段怎么命名，怎么入库的答案已经在我脑子里了。 除了报表中有的信息，我又单独加了一些我觉得有必要的信息到其中： 最终的模型是这个样子的： ​ 这个建模工具用起来非常简单，我都不知道怎么描述才好，直接把做模型用的语句放在这里，如果有类似需求的朋友们

UML建模工具2021年8-11月更新（共15款）

v15 更新时间：2021年11月16日 工具简介 以前的ConceptDraw Pro，1999年创建的老牌绘图工具，兼容Visio。 Windows 获得地址 https://www.conceptdraw.com/products/drawing-tool 工具最新版本：UML Diagrammer 6.94 更新时间：2021年11 月22日 工具简介 轻量级建模工具，支持UML、BPMN、SysML。 致力于关键系统的建模。支持UML2.5、SysML 1.6，可自行添加图形，代码生成器。 强调协作建模，提供模型网络存储。

UML建模工具2021年8-11月更新（2）UModel 2022

13.03 更新时间：2021年11月22日 工具简介 轻量级建模工具，支持UML、BPMN、SysML。 致力于关键系统的建模。支持UML2.5、SysML 1.6，可自行添加图形，代码生成器。 强调协作建模，提供模型网络存储。 平台：Linux、MacOS、Windows 获得地址 https://www.modeliosoft.com 工具最新版本：diagrams.net 15.3.5 更新时间：2021年11月29日 平台：HTML 获得地址 https://app.diagrams.net/ 工具最新版本：OmniGraffle for iOS 3.16 更新时间：2021年11月20日 工具简介 绘图工具iOS

DAMA数据管理知识体系指南之数据架构和建模

六、数据建模和设计语境关系图 数据建模是发现、分析和确定数据需求的过程，用一种称为数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求。 物理数据建模通常是第一步，以了解现有系统的技术设计；逻辑数据建模是第二步，以记录现有系统满足业务的解决方案；概念数据建模是第三步，用于记录现有系统中的范围和关键术语。 2、常用数据建模方法 2.1、关系建模 关系建模是一种能够清晰表达含义的组织数据的系统方法，在减少数据存储冗余方面卓有成效，特别适合设计操作型的系统。 最常见的就是信息工程法，用三叉线表示基数 2.2、维度建模。 维度建模的理念是，数据组织的方式是为了优化海量数据的查询和分析。 维度建模主要包括下面概念： 事实表：特定的数值型度量值。 8）如何使用数据建模工具的指南。 9）准备和领导设计评审的指南。 10）数据模型版本控制指南。 11）禁止或需要避免的事项列表。

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 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。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 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。

数据仓库专题（7）-维度建模11大基本原则

遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。本文适用于多维建模，不使用于3NF建模。 二、正文 原则1、载入详细的原子数据到维度结构中 　 　维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测 当然，原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。 需求和事实之间的平衡是DW/BI 从业人员必须面对的事实，无论是你集中在维度建模，还是项目策略、技术/ETL/BI架构或开发/维护规划都要面对这一事实。     原则11、基于OLAP分析各操作进行维度设计指导          从结果反思设计过程，基于OLAP钻取、上钻、下钻、切片、切块的业务需求，设计你的维度模型。 三、未完待续      

TensorFlow2.0（11）：tf.keras建模三部曲

使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这三部曲。

数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

[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。 在DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 DWD层是以业务过程为驱动。 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。