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    發(fā)布時(shí)間:2021-10-27 01:54  

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    隨著數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步拓展與深入,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型已逐漸不能滿足實(shí)際工作對(duì)數(shù)據(jù)處理的需要。而對(duì)象數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、圖像與圖形數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)文本數(shù)據(jù)及海量倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)等出現(xiàn),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在建模、語(yǔ)義處理、靈活度等方面都無(wú)法適應(yīng)。為滿足發(fā)展需要,數(shù)據(jù)模型向多樣化發(fā)展,主要表現(xiàn)在以下幾方面  。

    1、傳統(tǒng)關(guān)系模型的擴(kuò)充關(guān)系模型實(shí)際上還是管理信息系統(tǒng)重要的支撐模型,在此基礎(chǔ)之上,引入新的手段,使之能表達(dá)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系,擴(kuò)大其實(shí)用性,提高建模能力。從總體上看,擴(kuò)充一般在兩個(gè)方面進(jìn)行。一是實(shí)現(xiàn)關(guān)系模型嵌套,這種方式可以實(shí)現(xiàn)“表中表”這類較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型;二是語(yǔ)義擴(kuò)充,如支持關(guān)系繼承及關(guān)系函數(shù)等。


    我們通過(guò)“體系感”來(lái)把控自己,通過(guò)圖紙來(lái)建立高樓大廈。同樣,我們可以通過(guò)“數(shù)據(jù)模型”來(lái)管理我們的數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)模型就是數(shù)據(jù)的組織和存儲(chǔ)方法,它強(qiáng)調(diào)了從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)存取和使用角度合理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、有了適合業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境的模型,那么大數(shù)據(jù)就會(huì)獲得以下好處:

    性能

    良好的數(shù)據(jù)模型你幫助我們快速查詢所需要的數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)的IO吞吐。

    成本

    良好的數(shù)據(jù)模型能極大地減少不必要的數(shù)據(jù)冗余,也能實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果復(fù)用,極大地降低大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的存儲(chǔ)和計(jì)算成本。

    效率

    良好的數(shù)據(jù)模型能極大地改善用戶使用數(shù)據(jù)的體驗(yàn),提高使用數(shù)據(jù)的效率。

    質(zhì)量

    良好的數(shù)據(jù)模型能改善數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的不一致性,減少計(jì)算錯(cuò)誤的可能下。




    維度建模

    1、維度和指標(biāo)的概念

    按照維度表、事實(shí)表構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,通過(guò)指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。

    維度一般包括:地區(qū)、時(shí)間、部門(mén)、產(chǎn)品等等。

    指標(biāo)一般包括:銷售數(shù)量、銷售金額、平均銷售金額等等。

    2、星型模型

    星型模是一種多維的數(shù)據(jù)關(guān)系,它由一個(gè)事實(shí)表和一組維表組成。每個(gè)維表都有一個(gè)維作為主鍵,所有這些維的主鍵組合成事實(shí)表的主鍵。強(qiáng)調(diào)的是對(duì)維度進(jìn)行預(yù)處理,將多個(gè)維度集合到一個(gè)事實(shí)表,形成一個(gè)寬表。這也是我們?cè)谑褂?hive 時(shí),經(jīng)常會(huì)看到一些大寬表的原因,大寬表一般都是事實(shí)表,包含了維度關(guān)聯(lián)的主鍵和一些度量信息,而維度表則是事實(shí)表里面維度的具體信息,使用時(shí)候一般通過(guò) join 來(lái)組合數(shù)據(jù),相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)OLAP 的分析比較方便。





    數(shù)據(jù)建模,通俗地說(shuō),就是通過(guò)建立數(shù)據(jù)科學(xué)模型的手段解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的過(guò)程。數(shù)據(jù)建模也可以稱為數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的過(guò)程,并且這個(gè)過(guò)程是周期性循環(huán)的。

    數(shù)據(jù)建模的具體過(guò)程可分為六大步驟:

    一、制訂目標(biāo)

    制訂目標(biāo)的前提是理解業(yè)務(wù),明確要解決的商業(yè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是什么?

    如:在社交平臺(tái)KOL中,存在假粉絲的情況,如何識(shí)別假粉就是一個(gè)要解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

    二、數(shù)據(jù)理解與準(zhǔn)備

    基于要解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,理解和準(zhǔn)備數(shù)據(jù),一般需要解決以下問(wèn)題:
    1.需要哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)(即特征提取)?(如:哪些指標(biāo)能區(qū)別真粉和假粉?)
    2.數(shù)據(jù)指標(biāo)的含義是什么?
    3.數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何?(如:是否存在缺失值?)
    4.數(shù)據(jù)能否滿足需求?
    5.數(shù)據(jù)還需要如何加工?(如:轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)指標(biāo),將類別型變量轉(zhuǎn)化為0-1啞變量,或?qū)⑦B續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有序變量)
    6.探索數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式,進(jìn)而形成假設(shè)。

    需要注意的是,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作可能需要嘗試多次。因?yàn)樵趶?fù)雜的大型數(shù)據(jù)中,較難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的模式,初步形成的假設(shè)可能會(huì)被很快推到,這時(shí)一定要靜心鉆研,不斷試錯(cuò)。

    數(shù)據(jù)建模后需要評(píng)估模型的效果,因此一般需要將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。


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