维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。 ...
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2017-06-29 23:53:12
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理解现在--挖掘规律--预测未来 精准营销智能风控运营优化 多维分析挖掘预测敏捷BI 分析展示数据挖掘语音识别人脸识别 数据仓库Hadoop数据集市 数据采集-数据存储-数据查询-数据分析 大数据建模：-风险建模能力：理赔欺诈-用户画像能力：精准营销-疾病预测能力：病历分析 保险社交营销 保险社交图 ...
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2017-06-17 20:47:22
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目录 前言 维度表的类型 维度表的使用场景 维度表的键和属性 小结 前言 维度表的类型 维度表的使用场景 维度表的键和属性 小结 前言 前面从宏观的角度，讲述了7何问题。那么从微观的角度，具体的改怎样的来建设一致性维表呢？ 本篇从表的类型和使用场景，以及建设过程中键的设置和属性的设置做一些总结。 维 ...
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2016-12-14 02:02:09
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目录 前言 维度建模 星型模型 小结 前言 前言 维度建模是Kimball提出来的经典的数据仓库建模思想。维度建模提倡针对某一主题，通过建设维度和事实来快速建设数据仓库。与维度建模相对应的自然是Inmon的范式建模。在上篇也提到范式建模非常适合应用于中间明细层的建设，那么在DW/DM层为什么选择使用 ...
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2016-11-22 02:12:35
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目录 前言 使用情景 如何来范式建模 使用的效果 小结 前言 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的 ...
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2016-11-18 00:17:46
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目录 前言 原则 内容 小结 前言 上一篇讲述了数据仓库模型设计中的业务建模和领域概念建模，接下来就自然而然的来到了逻辑数据建模LDM(Logical Data Model)的阶段，这个阶段可以说是建模最重要的一环（也就是维度建模）。逻辑建模涉及到了整个数据仓库所有层次的模型设计，从DW到DM甚至到 ...
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2016-11-11 07:25:37
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生命周期方法为我们在数据仓库开发过程中提供了路标的作用，生命周期方法的总体结构和步骤有 技术架构设计 产品的选择和安装 维度建模 物理设计 ETL设计和开发 BI应用设计 BI应用开发 后续会按照这个顺序依次做些总结和思考。 ...
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2016-11-05 02:16:55
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数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型. 星型模型 星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了... ...
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2016-10-29 21:55:27
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摘要：本文首先介绍维度模型中的维度表和事实表这2个基本构成要素的基础知识；其次，介绍设计维度模型的4个基本步骤；再次，围绕某银行为实现业务价值链数据集成的需要，介绍多维体系结构中的3个关键性概念：数据仓库总线结构、一致性维度、一致性事实。 关键词：维度表;事实表;维度模型设计过程;数据仓库总线结构; ...
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2016-09-16 11:20:06
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一、总线架构 维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。 在多维体系结 ...
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2016-04-14 09:20:48
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