大數(shù)據(jù)建模方法？大數(shù)據(jù)建模的方法是將具體的數(shù)據(jù)分析模型放到其具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景中(如物資采購、產(chǎn)品銷售、制造等。)來評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型。評(píng)價(jià)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)有平均誤差率和判斷系數(shù)，評(píng)價(jià)分類預(yù)測模型質(zhì)量

大數(shù)據(jù)建模方法？

大數(shù)據(jù)建模的方法是將具體的數(shù)據(jù)分析模型放到其具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景中(如物資采購、產(chǎn)品銷售、制造等。)來評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型。評(píng)價(jià)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)有平均誤差率和判斷系數(shù)，評(píng)價(jià)分類預(yù)測模型質(zhì)量的常用指標(biāo)有準(zhǔn)確率。在數(shù)據(jù)分析模型的評(píng)估和測量完成后，需要將該模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的實(shí)踐中。加載主數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)等。從分布式的數(shù)據(jù)倉庫中，通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)將隱藏在各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的信息顯示出來，用于解決工作中的業(yè)務(wù)問題，如預(yù)測客戶行為、科學(xué)劃分客戶群體等。

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大數(shù)據(jù)建模五步法：

步驟1:選擇模型或自定義模式。

第二步：訓(xùn)練模型。

第三步：評(píng)估模型。

步驟4:應(yīng)用模型

第五步：優(yōu)化模型。

大數(shù)據(jù)建模是一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過程，就是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題，解釋這些問題，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型。

大數(shù)據(jù)建模不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)，而是解決業(yè)務(wù)流程問題的流程。如果沒有目標(biāo)或者不解決業(yè)務(wù)問題，那么就沒有大數(shù)據(jù)建模。

數(shù)倉建模全流程？

1.模型建立的過程

其實(shí)就是一個(gè)業(yè)務(wù)模型——gt概念模型——gt邏輯模型——gt物理模型的過程。我們來詳細(xì)解釋一下每個(gè)模型階段應(yīng)該做些什么。

業(yè)務(wù)建模(需求溝通)

根據(jù)業(yè)務(wù)部門的劃分，明確部門之間的關(guān)系，然后規(guī)劃各部門的具體業(yè)務(wù)，與業(yè)務(wù)部門協(xié)商需求指標(biāo)、存儲(chǔ)年限、維度等。

總的來說，就是知道自己需要什么指標(biāo)，能提供什么數(shù)據(jù)。

業(yè)務(wù)建模耗時(shí)最長，與公司實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境密切相關(guān)，需要根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求來確認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫使用的工具和平臺(tái)。

主要解決業(yè)務(wù)層面的分解和程序化。明確系統(tǒng)邊界，確定學(xué)科領(lǐng)域。

一個(gè)

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所以業(yè)務(wù)建模階段其實(shí)就是一個(gè)業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)人員梳理的過程。在這個(gè)過程中，不僅可以幫助我們的技術(shù)人員更好地了解業(yè)務(wù)，另一方面也可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中一些不合理的環(huán)節(jié)，并加以改進(jìn)。

概念建模|領(lǐng)域建模(繪制并思考如何做)

抽象出業(yè)務(wù)模型，將相似的概念分組合并，提煉概念，抽象出實(shí)體之間的關(guān)系，明確各組概念之間的關(guān)系。

說白了就是繪圖，把指標(biāo)需要的哪些數(shù)據(jù)封裝成一個(gè)實(shí)體，實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)用ER圖表示。

先畫一個(gè)局部ER圖，再綜合畫一個(gè)全局ER圖。

主要是抽象業(yè)務(wù)模型，生成領(lǐng)域概念模型。

一個(gè)

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在原始數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，建立相對(duì)穩(wěn)定和完善的模型。由于數(shù)據(jù)倉庫是對(duì)原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和重組而形成的數(shù)據(jù)集，所以數(shù)據(jù)倉庫的概念模型設(shè)計(jì)首先要對(duì)原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行分析和理解，看看原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中有什么，如何組織，如何分布，然后再考慮如何建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的概念模型。

數(shù)據(jù)倉庫的概念模型是為整個(gè)企業(yè)建立的，它為集成來自各種面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)提供了統(tǒng)一的概念視圖。

概念模型是在更高的抽象層次上設(shè)計(jì)的，因此在建立概念模型時(shí)不必考慮具體技術(shù)條件的限制。

領(lǐng)域概念建模是使用實(shí)體建模的方法，從復(fù)雜的業(yè)務(wù)表示背后抽象出實(shí)體、事件、描述等抽象實(shí)體，從而找出業(yè)務(wù)表示后抽象實(shí)體之間的相互關(guān)聯(lián)，根據(jù)數(shù)據(jù)模型保證我們的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的一致性和相關(guān)性。

邏輯建模(表格設(shè)計(jì))

物化概念模型，具體考慮概念對(duì)應(yīng)的屬性，考慮事件的事實(shí)屬性，考慮維度的維度屬性。

總的來說就是建表，關(guān)系圖已經(jīng)畫好了。這里，只考慮表中有哪些字段。如果是事實(shí)表，考慮事實(shí)字段和業(yè)務(wù)主鍵。如果是維度表，考慮維度屬性，SCD策略等等。您需要在這里確定數(shù)據(jù)的粒度。如果多個(gè)指標(biāo)使用一個(gè)字段，則選擇粒度最小的指標(biāo)。如果指標(biāo)的度量不確定，則以毫秒級(jí)作為粒度。

物理建模(表格構(gòu)建)

綜合現(xiàn)實(shí)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、采集工具、etl工具、倉庫組件、性能需求、管理需求等因素，設(shè)計(jì)具體的項(xiàng)目代碼，完成倉庫的構(gòu)建。

2.建模的過程

假設(shè)我們現(xiàn)在正在構(gòu)建一個(gè)訂單。

從多個(gè)維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)組合，形成多維數(shù)據(jù)集，從多個(gè)角度觀察業(yè)務(wù)流程的質(zhì)量。

一個(gè)

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選擇業(yè)務(wù)流程

確定數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)該覆蓋哪些業(yè)務(wù)流程是維度方法的基礎(chǔ)。因此，建模的第一步是描述需要建模的業(yè)務(wù)流程。例如，需要了解和分析零售店的銷售情況，因此需要關(guān)注與零售店銷售相關(guān)的所有業(yè)務(wù)流程。為了描述業(yè)務(wù)流程，我們可以簡單地使用純文本來記錄相關(guān)內(nèi)容，或者使用“業(yè)務(wù)流程建模符號(hào)”(BPMN)的方法，或者使用統(tǒng)一建模語言(UML)或其他類似的方法。

業(yè)務(wù)流程是在該業(yè)務(wù)場景中生成的訂單表(分為業(yè)務(wù)線和數(shù)據(jù)域)。

業(yè)務(wù)流程是用戶下訂單的訂單記錄表。

選擇數(shù)據(jù)字段

聲明粒度

粒度是確認(rèn)一個(gè)記錄的意義或者它有多詳細(xì)(一個(gè)記錄是代表一個(gè)訂單還是多個(gè)訂單，比如組裝一個(gè)組時(shí)負(fù)責(zé)人的訂單)

必須在選擇維度和事實(shí)之前聲明粒度，因?yàn)槊總€(gè)候選維度或事實(shí)必須與定義的粒度一致。確保數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用性能和易用性的關(guān)鍵是在對(duì)應(yīng)于一個(gè)事實(shí)的所有維度設(shè)計(jì)中實(shí)施粒度一致性。

當(dāng)從給定的業(yè)務(wù)流程中獲取數(shù)據(jù)時(shí)，原始粒度是最低級(jí)別的粒度。建議從原始粒度數(shù)據(jù)開始設(shè)計(jì)，因?yàn)樵加涗浛梢詽M足不可預(yù)測的用戶查詢。匯總數(shù)據(jù)的粒度對(duì)于優(yōu)化查詢性能非常重要，但這樣的粒度往往無法滿足明細(xì)數(shù)據(jù)的查詢需求。

不同的事實(shí)可以有不同的粒度，但是不要在同一個(gè)事實(shí)中混用不同的粒度。在建立維度模型之后，因?yàn)楂@得了新的信息，所以可以回到這一步來修改粒度級(jí)別。

確認(rèn)維度

維度的粒度必須與第二步中聲明的粒度一致。

維度表是事實(shí)表的基礎(chǔ)，也說明了事實(shí)表的數(shù)據(jù)是從哪里收集的。

典型的維度是名詞，如日期、商店、庫存等。維度表存儲(chǔ)某個(gè)維度的所有相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，日期維度應(yīng)該包括年、季度、月、周和日等數(shù)據(jù)。

確認(rèn)事實(shí)

這一步識(shí)別數(shù)字化的度量并形成事實(shí)表的記錄。它與系統(tǒng)的業(yè)務(wù)用戶密切相關(guān)，因?yàn)橛脩敉ㄟ^訪問事實(shí)表來獲取存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。大部分事實(shí)表的計(jì)量都是數(shù)字化的，可以累加計(jì)算，比如成本、數(shù)量、金額。

3.模型設(shè)計(jì)的理念。

業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫有兩種方式：一種是自頂向下，另一種是自底向上。

從上到下

比爾恩門老師提倡“自上而下”的方式，即一個(gè)企業(yè)建立一個(gè)獨(dú)特的數(shù)據(jù)中心，就像一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，在這個(gè)數(shù)據(jù)中心里，數(shù)據(jù)被整合、清洗、變臟、標(biāo)準(zhǔn)化，并能提供一個(gè)統(tǒng)一的視圖。建立這樣的數(shù)據(jù)倉庫，不應(yīng)該從它需要支持哪些應(yīng)用入手，而應(yīng)該從整個(gè)企業(yè)的環(huán)境入手，分析概念和應(yīng)該有什么樣的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)概念完成；

從下

拉爾夫金博爾老師提倡“自下而上”的方法。他認(rèn)為，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求加載所需數(shù)據(jù)，不必要的數(shù)據(jù)不要加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這樣工期短，客戶能很快看到效果。(客戶需要什么就做什么。)

4.模型落地的實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)命名約定創(chuàng)建表格

開發(fā)用于生成維度表和事實(shí)表的代碼。

進(jìn)行代碼邏輯測試，驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理邏輯的正確性，發(fā)布代碼，加入調(diào)度，配置相應(yīng)的質(zhì)量監(jiān)控和報(bào)警機(jī)制。

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數(shù)據(jù)倉庫建模的兩種典型理論是基于主題領(lǐng)域的維度建模和實(shí)體關(guān)系建模，分別以Kimball和Immon為代表。

維度建模由數(shù)據(jù)分析需求驅(qū)動(dòng)，提倡總線架構(gòu)：一致的事實(shí)和一致的維度。這種數(shù)據(jù)模型便于用戶在數(shù)據(jù)分析中理解和操作。基于主題領(lǐng)域的實(shí)體關(guān)系建模以源系統(tǒng)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，整合企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，在企業(yè)層面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象。

集成，利用3NF實(shí)體關(guān)系理論進(jìn)行建模，這種數(shù)據(jù)建模方法試圖以更抽象的方式建立相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型，能夠描述企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)關(guān)系。在行業(yè)中，這兩種方法經(jīng)常結(jié)合使用在數(shù)據(jù)倉庫的不同數(shù)據(jù)層次中。