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。

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。 任务：生成最终的思维体系元模型markdown文档 输入材料 阶段一：主题、术语、观点清单 阶段二：概念体系 阶段三：关系网络 阶段四：原则与方法论 最终输出要求 生成一个名为 思维体系元模型.md 的完整文档 **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. ：表象观察vs内在本质探究 《构建思维能力知识体系》 实践反刍理论 实践后反过来深化和修正理论认知的过程 《构建思维能力知识体系》 MECE法则 分解时遵循的相互独立、完全穷尽原则 《构建思维能力知识体系

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。

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。

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。

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

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。 在某些情况下，它们可以作为工作参考，帮助建模人员制作更完整的模型。有时，它只能帮助数据建模人员节约一些公共元素的录入工作。

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。

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。

个人知识体系可视化-基于MBSE模型驱动系统工程进行建模

每一个知识域本身就应该是一个完整的系统，我们完全可以试验MBSE系统建模的思路对我原来输出的文章内容进行知识体系化梳理和系统性建模。 个人成长体系系统建模 体系架构理解：全面理解了您的个人成长体系核心要素： 哲学基础：本体论和认识论，空间+时间+逻辑的第一性原理 思维框架：事物认知和问题解决的双主线架构 逻辑体系：归纳逻辑、演绎逻辑、 功能层：展现学习实践复盘闭环、思维框架构建、知识体系管理、关系处理能力等主要功能 逻辑层：包含哲学认知基础、三大逻辑体系、知识架构模型等逻辑支撑 物理层：展示四层能力框架体系的具体实现 行为层：描述长期主义实践状态机和个人成长 PDCA循环 金刚经脉络系统建模 需求层：解脱生死、度化众生、断除执着、善护念等核心需求 功能层：六度波罗蜜完整修行体系 逻辑层：空性、无住、无相三大核心理念 物理层：一日一生、受持读诵、福慧双修、入世修行等实践 ：限定上下文、聚合、微服务划分 4A架构体系：业务架构、数据架构、应用架构、技术架构 架构思维模式：分解、集成、抽象、复用、分层等 完整架构层次： 业务架构层（业务流程建模、业务能力组件） 数据架构层（

元素建模：探索建模的要素

—— Leonard Talmy 在先前的一系列云研发体系的文章里，我们一直在对需求、代码等各种软件开发元素进行抽象、定义、建模。 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。

NeurIPS 2022 | 准确建模多智能体系统，斯坦福提出隐空间多层图模型

systems) 的建模在很多领域和应用中起到重要作用，包括但不限于自动驾驶，移动机器人导航，以及人机协作。 由于个体的行为会受到不同类型社会性交互 (social interactions) 的影响，多智能体系统的动力学建模面临着极高的挑战。 过去已有的方法例如 NRI[1]和 EvolveGraph[2]利用图神经网络 (GNN) 来推测每一对智能体之间的关系类型，但是这样并不能显式地对在多智能体系统中出现的不同层级的交互关系进行建模，从而导致模型的预测效果和可解释性下降 然而，复杂的交互系统中可能存在某些智能体之间同时存在多种相互独立的关系的情况，并且每种关系的强度也可能有所区别，仅通过一层关系图不能准确描述具有这类性质的多体系统。 本文提出了一种包含交互建模的预测方法 (IMMA)，该方法使用 multiplex latent graph 作为隐空间表征 (latent representation) 来建模这种多层交互类型可能产生的行为

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。

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。 比如在商品体系中，有商品维度和类目维度，其中类目维度的维度属性是商品维度的维度属性的子集，且有相同维度属性和维度属性值。这样基于类目维度进行不同业务过程的探查也不会存在任何问题。 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。 比如在阿里数据仓库维度体系中，依据此方法，构建了商品维度、阿里去啊商品维度等。公共属性一般比较稳定，通过核心的商品维度，保证了核心维度的稳定性；通过扩展子维度的方式，保证了模型的扩展性。   比如阿里数据仓库维度体系中，我们将淘系商品和1688商品构建两个维度。

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

数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式

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。