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维度建模（dimensionality modeling) DM 是数据仓库工程中最经典的建模方式，其经典的代表是星形模型，星型模型时，冗余的多对一属性会被移动到单独的维度表中，维度表被标准化为第三范式，星型模型由一个事实表和一组维度表组成，维度表之间没有关联，以
维度建模（dimensionality modeling) DM 是数据仓库工程中最经典的建模方式，其经典的代表是星形模型，星型模型时，冗余的多对一属性会被移动到单独的维度表中，维度表被标准化为第三范式，星型模型由一个事实表和一组维度表组成，维度表之间没有关联，以
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门）
7）数据可用：系统成功三、维度建模 vs 第三范式1）数据发布：业务用户要能理解发布的数据2）查询性能：提供高效的查询性能数据集市大部分都采用维度建模方式，而不会采用第三范式四、星型模型&多维数据库关键词：fact事实表，cube多维模型，报表维度模型中的事实表用来存储企业或组织
为了提高查询效率，扁平维度进行范式化形成雪花模型维度 B. 为了提高查询效率，雪花模型进行反范式化形成扁平维度C. 相对而言，雪花维度符合3NF标准，所以能够更好的保证数据一致性D. 相对而言，扁平维度更符合3NF标准，所以能够更好的保证数据一致性 答案：B,C 4. 退化维度是因为不符合3NF的标准，所以称为退化维度A
进行横向的多表联合操作，也是为了加速后续的分析操作四、维度表技术基础1）维度表的结构2）维度代理键3）自然键，持久键和超自然键4）退化维度5）反范式化扁平维度6）多层级维度7）Flags和Indicator8）多角色维度9）雪花维度10）支架维度
每个处理单元上都会有各个表的记录3）理想状态下，记录会均匀分布到各个处理单元上（有数据分布方式决定）三、DWS中的数据分布1）复制 *适合与记录集较小的表 *表中数据在各节点上完全复制，各DN都拥有全量数据2）Hash分布 *适合于数据量较大的表 *在DN数相同的情况下对于相同的输入，hash结果保持一致
(20210705) dim/ods 维度表: 维度表基于底层数据，抽象出来具有描述性质的表。也可以手动维护。 dim.xxxx 字段 表和列的注释是否有缺失，复杂的指标计算逻辑是有注释 模型规范 建模方法 建模工具 血缘关系 维度退化 元数据管理 开发规范 任
记录公制标准单位，一个记录特殊度量值）5）事实表时间跟踪（Type手段，拉链表机制应用）高级维度技术：1）多值维度与桥接表2）随时间变化的多值桥接表3）聚集事实作为维度属性4）多时区维度通过桥接表的方法，把多对多的关系转换成两个一对多的关系
(20210705) dim/ods 维度表: 维度表基于底层数据，抽象出来具有描述性质的表。也可以手动维护。 dim.xxxx 字段 表和列的注释是否有缺失，复杂的指标计算逻辑是有注释 模型规范 建模方法 建模工具 血缘关系 维度退化 元数据管理 开发规范 任
mindstudio查看的维度是1,18,13,23而通过atlas200dk推理输出来的维度是类似的还有实际的输出维度为两种不同的shape最后flatten输出的shape应该是不一致的应该以哪个维度为准呢？
收益一致性，特征作用越大，重要度越高，与模型变化无关 。2.收益可加性，特征重要性和模型预测值可以通过特征贡献线性组合叠加。SHAP工具，模型评估可解释性的方法与模型本身解耦。模型预测与SHAP值解释是两个并行的流程，SHAP工具优点是解释的方式直观，易于理解，适用于绝大多数机器学习模型，但是计算速度慢。
）如果用于过滤或分组，则应作为维度属性维度表键：1）代理键（作用是连接维度表与事实表）2）自然键（基于操作型代码查询事实表）3）超自然键/持久键（类似维度代理键，也是简单的整数序列）4）退化维度代理键（通常不需要给退化维度键分配代理键）5）日期维度智能键（建议选择日期型）事实表键
开发者，你好哟~欢迎参加华为云 · 云享读书会系列活动！本期活动领读书籍为 - 数据仓库经典之作《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》邀请华为数据仓库资深专家张剑博士现身领读！如果你已完成结业实践任务，请在此帖回复结果截图~01. 征集时间2019.12.19 - 2019.12.2902
雪花模型是在星型模型的基础上进行了维度表的规范化，将维度表进一步分解为多个层次的规范化表。这样可以减少数据冗余，提高数据存储的效率。以下是一个简单的雪花模型示例： 事实表：订单事实表（与星型模型相同） 维度表：日期维度表（与星型模型相同） 维度表：客户维度表（与星型模型相同） 维度表：产品维度表
1将ObjectDetectionEngine下的输出部分打印维度，发现不对，我tensorflow的输出维度上两维的张量，但是编译执行后，发现是一维的张量，查看了一下文档，AI张量存储为int32，4个字节，我看了一下刚刚好是13×13×20×30×4=405600；对应的是模型最后做检测一层的宽和高，类别数
Changing Dimensions） 3、维度表设计方法 1、什么是维度表？ 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。 维度表包含了事实表中指定属性的相关详细信息，最常用的维度表有日期维度、城市维度等。 例，小编的日期维表：
为了提高查询效率，扁平维度进行范式化形成雪花模型维度 B. 为了提高查询效率，雪花模型进行反范式化形成扁平维度C. 相对而言，雪花维度符合3NF标准，所以能够更好的保证数据一致性D. 相对而言，扁平维度更符合3NF标准，所以能够更好的保证数据一致性 答案：B,C 4. 退化维度是因为不符合3NF的标准，所以称为退化维度A
该API属于DataArtsStudio服务，描述: 导入模型,关系建模,维度建模,码表,业务指标以及流程架构。接口URL: "/v2/{project_id}/design/models/action"
一、数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型。模型是现实世界特征的模拟和抽象，比如地图、建筑设计沙盘，飞机模型等等。 而数据模型Data Model是现实世界数据特征的抽象。 在数据仓库项目建设中，数据模型的建立具有重要的意义，客户的业务场景，流程规则，行业知识都体现在通过数据模型表
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