数据仓库数据建模的几种思路数据仓库与两种典型的数据仓库建模理论相联系:基于主题领域的维度建模和实体关系建模，分别以kimball和immon为代表。基于主题领域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业所有数据，在企业层面对数据进行抽象和整合，使用3nf实体关系理论进行建模，这种数据建模方法试图以更抽象的方式建立相对稳定的数据模型，能够描述企业级的数据关系。
讲cognos处理大数据的思路，只针对10.2.1以下版本，不引入10.2.1引入的hadloop等分布式数据仓库。我们主要从一个一般的中型项目出发，用什么思路来优化我们的查询。我们主要从三个思路来思考大数据的处理。一、数据库级现在是主流的cognos项目，主要的开发模式是基于rolap的dmr报表建模。
设计数据库的起点通常是定义需求和目标。在设计数据库之前，您需要清楚地了解要存储和管理的数据以及所需的功能和操作。以下是一些常见的起点和步骤:1。确定需求:定义数据库的目的、目标和范围。了解数据的类型、数量、关系和用途。2.数据建模:进行数据建模是为了确定实体和属性，以及它们之间的关系。
3.规范化:规范化数据模型，消除冗余和不一致，确保数据的完整性和一致性。4.设计表结构:根据数据模型，设计数据库中的表结构，确定每个表的字段和数据类型。考虑约束和优化，如主键、外键和索引。5.设计表与表之间的关系:根据数据模型中实体之间的关系，设计表与表之间的关联和连接方式，如一对一、一对多、多对多等关系。6.设计数据访问和操作方式:确定数据库查询、插入、更新和删除的操作方式。
3、如何通过ibmspssmodeler对数据进行处理和建模对于数据处理和建模，首先需要知道自己的目的。你为什么做模特？明确理解目的后，再确定用什么方法进行处理和建模。在确定方法的基础上，你就可以衡量数据是否充分，是否足以支撑。目前企业客户的业务量和数据量都在不断提升。随着企业的发展，很多企业的数据存储已经不局限于同一个数据库。如果我们想要对存储在不同数据库中的数据进行处理和建模，我们需要有效地集成存储在不同数据库中的数据。本文将介绍如何通过ibmspssmodeler集成不同数据库之间的数据，然后对其建模。
4、pbi之模拟abc分析矩阵的建模(一郑重声明:本文利用bizorro的案例和分析思维，逆向abc矩阵建模过程，用于提高powerbi编写dax函数和构建视图的能力。一、运用一般商业思维确立分析对象(一)分析主题:销售订单分析(二)分析维度:1。销售区域:地区；2.客户属性:职业、行业、细分(公司、消费者、小公司)；3.产品类别:科技、家具、办公用品(3)定量分析指标(kpi)及业务逻辑:kpi1营业收入销售数量*销售单价*(1折现率)注:可能没有折旧率；kpi2利润(利润)营业收入营业成本营业成本销售数量*单位成本kpi3订单数量:订单数量，一般记录一个订单，然后记录数量；如果一个订单中有多条记录，则采用订单号的数量。
5、p2p信任模型相关的英文文献(有汉译最好摘要分析了p2p网络存在的问题，阐述了建立p2p网络信任模型的要求。在总结现有p2p网络信任模型的基础上，指出了未来的研究方向。1.引言随着互联网的广泛普及，终端用户系统资源的丰富和网络带宽的快速增加，传统的客户机/服务器网络应用模式中服务器的性能瓶颈和单点故障不仅限制了终端系统资源的充分利用，也不能满足新的分布式应用的需求。
p2p网络的基本假设是节点愿意共享资源，即每个节点共享自己的资源，从其他节点获得自己需要的资源。然而，这种个人为公众提供资源，节点行为不受约束的工作模式导致了p2p网络中的三个问题。(1)搭便车问题freeriding是指节点只消耗其他节点贡献的资源，而不共享自己的资源。以gnutellap2p文件共享系统为例，70%的节点都是搭便车的。
6、数据库建模的过程和应该注意事项?各级数据库模式的形成过程1。需求分析阶段:整合各种用户的应用需求2。概念设计阶段:形成独立于机器特性和dbms产品的概念模式(er图)3。逻辑设计阶段:首先将er图转换成特定数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户的处理需求和安全考虑，在基本表的基础上建立必要的视图，形成数据的外部模式。4.物理设计阶段:根据dbms的特点和处理需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库的内部模式。
让客户解释他们的需求，随着开发的继续，经常询问客户，以确保他们的需求仍然在开发的目的中。2)了解企业的业务，可以在后期发展阶段节省大量时间。3)注意输入输出。在定义数据库表和字段要求(输入)时，您应该首先检查现有的或设计的报告、查询和视图(输出)，以确定哪些表和字段是支持这些输出所必需的。
7、【总结】维度数据建模过程及举例本文介绍了数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举例加深对相关概念的理解。维度模型是数据仓库领域的大师ralphkimall所倡导的。他的数据仓库工具箱是数据仓库工程领域最受欢迎的经典。维度建模从分析决策的需求出发，构建的数据模型服务于分析需求，因此侧重于用户如何更快地完成分析需求，同时对大型复杂查询有更好的响应性能。
8、数据仓库数据建模的几种思路数据仓库数据仓库建模的两个典型理论是基于主题域的维度建模和实体关系建模，分别以kimball和immon为代表。维度建模由数据分析需求驱动，提倡总线架构:一致的事实和一致的维度。这种数据模型便于用户在数据分析中理解和操作。基于主题领域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业所有数据，在企业层面对数据进行抽象和整合，使用3nf实体关系理论进行建模。这种数据建模方法试图以更抽象的方式建立相对稳定的数据模型，能够描述企业级的数据关系。
上周我们主要讨论了基于主题域的实体关系建模中数据集成的方式，讨论了以下三种思路:同一主题域中不同实体的属性通过属性进行聚合。比如对于会员，公司，客户等实体对象，我们都有地址属性信息，姓名识别属性信息等等，这种思想是将属性内聚度高的字段进行整合，将不同的属性以带类型标识的树表形式存储。
