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【UML建模】（5） UML建模之活动图
活动图的建模技术 对业务流程建模 选择一个将要描述的重要过程，过程中尽量涉及数量少但是关键的对象或参与者，将无关或关联很小的对象排除在外。 把局部的过于复杂的动作序列加以总结，绘制成一个活动节点；如果需要，把这个动作序列使用另外的活动图进行建模。 找出连接这些动作和活动节点的控制流，并且准确找到过程中的分支、分叉、合并与结合节点。 对用例交互建模 选择概念用例--即从系统对客户提供的各种服务中确定出一个关键业务，这个关键业务可能是在多个相同或者不同的情况下反复出现，或者是系统需要提供的一个关键服务或进行的关键操作。
4.1K20编辑于 2022-03-31 - 来自专栏全栈程序员必看
最流行的三大数据建模工具
只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。数据建模是通过定义和分析数据需求，以支持信息系统内的业务流程。 以上看来，数据建模至关重要。 数据建模过程需要专业的建模人员，业务人员以及潜在信息系统的用户紧密工作在一起。 数据建模是认识数据的过程，数据模型是数据建模的输出模型有很多种，例如企业数据模型，物理模型，逻辑模型，业务模型，数据使用模型等等。 本文列出的工具都是精挑细选的数据建模工具。 PowerDesigner PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。 创始人兼CEO王琤：曾任职erwin全球研发总监，拥有超过十年以上数据建模和数据管理的从业经验。
10.8K21编辑于 2022-09-05 - 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
；设计一个时间非常大的分区，如 9999-12-31，存放截至当前未结束的数据 已结束的数据存放到相应的分区，存放未结束数据分区，数据量不会太大，ETL 性能好 无存储浪费，数据全局唯一 业务系统可能无法标识业务实体的结束时间 [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。 5.
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
5G信道建模
5G毫米波 一般认为毫米波波段的信道具有稀疏性，即径数远小于天线数，因此直接在角度域上通过估计各条径的AoD/AoA和增益系数做信道估计，比起在天线域上做信道估计更简单。 而在低频NLoS情况下，由于散射传播路径非常丰富，信道不存在稀疏性，也没有一个清晰的几何结构，因此一般建模为随机的比如Rayleigh信道。 TR38.901和ITU-R M.2412的一些不同 3GPP TR 38.901和IMT 2020两种模型，覆盖频率范围大，场景设置较为完善，且引入了SG的新特性。
80520编辑于 2022-08-15 - 来自专栏PowerBI入门100例
2.35 PowerBI数据建模-字段参数的5种妙用
操作步骤 STEP 1 点击菜单栏建模下的新建参数，选择字段。 举例模型度量值Sales = SUM('Fact_Sales'[SalesVolume])#Product_Sold = DISTINCTCOUNT(Fact_Sales[Product])字段参数的5种用法 用户就可以按需选择字段，非常适合按需下载明细数据，如下：5 全动态透视表/透视图如果同时使用多个维度字段参数和一个度量值参数，就能实现全动态的自定义分析了，类似于透视表/透视图。
49010编辑于 2025-02-25 - 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。 （3）同一类数据基于范式建模，拆分成同一类型数据库中多张的物理表，比如商品，有商品主表和商品扩展表，商品主表存商品基本信息；商品扩展表存储商品特殊信息，如不同产品线定制化的信息等；比如会员，有会员主表和会员扩展表 源系统影响差异小的进行整合；业务关系小、源系统影响差异大的进行分而置之。 表5：变化后商品表和订单表 商品 Key 商品 ID 商品标题 所属新类目 所属旧类目 其它属性 1000 item1 title1 类目 2 类目 1 ... 但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？
1.6K31编辑于 2023-09-06 - 来自专栏JavaEdge
5-基础构建模块
2 并发容器 Java5提供了多种并发容器来改进同步容器的性能。 同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，以实现他们的线程安全性。 在Java 5中增加了 ConcurrentHashMap，用来替代同步且基于散列的Map，增加了对一些常见符合操作的支持，例如“若没有则添加”、替换以及有条件删除等。
44520编辑于 2022-11-29 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据数据建模
今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤， 第一步：选择模型或者自定义模型 这第一步需要我们基于业务问题 如果没有现成的模型可用，就需要我们自定义模型了，自定义模型不是一件容易的事情，需要非常nb的数学基础和科研精神，当前绝大多数人所谓的建模，都只是选择一个已有的数学模型来工作而已。 这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。 应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。 构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。 实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。
1.4K20编辑于 2022-08-18 - 来自专栏coding for love
第 5 章 系统建模
image.png 5.2.1 用况建模 ? image.png ? image.png ? image.png 5.2.2 顺序图 ? image.png ? image.png ? image.png 5.4.1 数据驱动的建模 ? image.png ? image.png 5.4.2 事件驱动的建模 ? image.png ? image.png ? image.png ?
65120发布于 2020-07-02 - 来自专栏MIKE笔记 技术教程
数学建模【三大模型+十大算法】
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型 2️⃣优化模型 3️⃣评价模型 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 4️⃣图论算法 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界 6️⃣最优化理论的三大非经典算法 7️⃣网格算法和穷举法 8️⃣一些连续离散化方法 9️⃣数值分析算法 图象处理算法 ---- 前言 提示 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法 该算法又称随机性模拟算法，是通过计算 机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己 模型的正确性，是比赛时必用的方法 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 比赛中通常 会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算 法，通常使用 Matlab 作为工具 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 建模竞赛大多数问题属于最优化问题 以用数学规划算法来描述，通常使用 Lindo、Lingo 软件实现 4️⃣图论算法 这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络 流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决， 需要认真准备 5️⃣
1.1K10编辑于 2023-03-22 - 来自专栏波波烤鸭
PowerDesigner数据建模
PowerDesigner安装 云盘地址:https://pan.baidu.com/s/1MZnQhPZ6ityza9N9nAD3bw 提取码：8qpi 傻瓜式安装 E-R图 E-R图(实体关系图) 1.创建模型 生成数据库脚本 ? ? ? ? ?
82841发布于 2019-04-02 - 来自专栏CDA数据分析师
数据挖掘与数据建模的9大定律（深度长文 收藏细读！）
以及它们是如何相关的； 数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答（更详尽的第三条—准备律）； 建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性 最简单的解释可以概括为“数据是困难的”，经常采用自动化减轻这个“问题”的数据获取、数据清理、数据转换等数据预处理各部分的工作量。 这是数据预处理重要的原因，并且在数据挖掘过程中占有如此大的工作量，这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间，使得容易找到适合分析他们的方法。 有两种方法“塑造”这个问题空间。 5 模式律（大卫律）：数据中总含有模式。 这条规律最早由DavidWatkins提出。 准确性是指正确的预测结果所占的比例；稳定性是指当创建模型的数据改变时，用于同一口径的预测数据，其预测结果变化有多大（或多小）。
1.8K50发布于 2018-02-11 - 来自专栏全栈程序员必看
领域建模与数据库建模
本文重点主要是比较OO建模和数据表建模两者特点，这两者我们已经发现属于两个不同方向，也就是说，属于两个完全不同的领域，在J道其他文章里我们 其实已经把这两个领域上升为不同的学科，数据表建模属于数学范畴思维 别小看这样一个小小包装，却决定了以后代码的维护性和扩展性， 打个比喻，日常生活中我们经常用各种盒子和袋子包装一些东西，这样做就是为了方便这些东西的携带或储藏，小到生活， 大到客观世界每个地方，都是包装分类的影子 Evans DDD可以说是近期与SOA相提并论的两大重要技术思想，SOA是着重于软件集成方面；而EvansDDD才是着重我们软件开发上， 在大部分情况下，软件开发重要程度不亚于软件集成，但是因为软件开发方面开源力量冲击 领域建模属于与具体.NET或Java技术无关的设计思想，有人总是说：.NET比Java简单，其实这又是一个大误区，如果都达到同样设计水准，无论使用.NET或Java，都需要付出同样的努力；那为什么有人觉得 我接到一个大项目，那么我的建模和架构设计时间应该是5个月还是5年呢？当然应该回答他：都不行，需求是多变且复杂的，计划赶不上变化，现在就应该开始DDD建模。
96230编辑于 2022-07-31 - 来自专栏IT大咖说
大咖谈Kubernetes的建模应用
说起建模，很多小伙伴都不陌生，就是为了理解某一事物而对该事物做出的某一种抽象，是对这个事物没有歧义的一种描述，也叫建立模型。 当然，建模也分系统建模，数据建模等好多种类，那么今天，我们就来简单了解一下在Kubernetes环境下建模。 ? 既然谈到Kubernetes的建模，我们就需要简单了解Kubernetes架构，就像大多数小伙伴知道的那样，Kubernetes集群是具有双重角色的：Kubernetes代理和Kubernetes服务。 可是，每当我们操作的时候，可能都会想到一个问题，Kubernetes 能够大规模地为数据中心建模并通过控制器操作数据中心吗？
63720发布于 2018-10-23 - 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
数据模型 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。 在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法 ，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。 数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model 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
81140编辑于 2022-11-15 - 来自专栏大数据知识
大数据5大关键处理技术
一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。 4）数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 5）结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。 5、统计分析方法 在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。 预测性分析 大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。 5. 数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都极其重要，各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。
10.8K30发布于 2021-03-12 - 来自专栏大数据与微服务架构
数据挖掘与建模
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。 ? 四大经典算法：分类、关联、聚类、回归 一、监督学习（通俗来说就是已知样本类别，即知道当前的样本是哪一类的样本。） 非线性分类经典算法包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（D Tree）、朴素贝叶斯（NB） 2、回归分析：反映事务数据属性在时间上的特征，预测数据间的相关关系，与分类区别在于，分类是预测目标的离散变量 二、无监督学习（事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模，即不提供经验和训练样本，完全靠自己摸索） 1、关联分析：描述数据库中数据之间存在关系的规则。 模型发现：20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
1K30发布于 2020-04-11 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库建模
1）定义：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。 2）作用： 1. 模型能准确表达设计意图，更易于进行技术交流。 2. 3）数据库建模步骤： 1.需求分析阶段 2.概念结构设计阶段：CMD 概念结构设计是整个数据库设计的关键。 3.逻辑数据模型：LDM 需要考虑数据的存储结构，是关系的还是面向对象的。对数据进行符合数据库设计范式的规范，但不关心物理数据库。 概念模型是把现实世界中实体和关系抽象到计算机世界，逻辑模型就是一种跟具体数据库无关的数据库模型，而物理模型是对某一款确定的数据库进行设计的数据库模型。 所以在数据库开发当中，先进行概念建模，然后进行逻辑建模，再而才进行物理模型的建模。
86210编辑于 2022-07-23 - 来自专栏斑斓
MongoDB的数据建模
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性 适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。 这种建模方式还带来另一种可能，就是原本Person->Tasks的one-to-N关系就可以变为N-to-N关系，因为一个Task可以被多个Person所拥有。 如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。 one-to-few one-to-many one-to-squillions 但我认为该怎么实现关联，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据
1.2K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏大数据解决方案
ETL和数据建模
一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中 二、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的 常用的ETL工具：主要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation.还有其他开源工具 增量数据文件：数据文件的内容为数据表的增量信息，包含表内新增及修改的记录。 全量数据文件：数据文件的内容为数据表的全量信息，包含表内的所有数据。 带删除的增量：数据文件的内容为数据表的增量信息，包含表内新增、修改及删除的记录，通常删除的记录以字段DEL_IND='D'标识该记录。 5.
1.7K20发布于 2021-11-19
腾讯云开发者
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