TITLE},流程设计器

Q1：什么是数据库建模，为什么要数据库建模，有什么好处

你的答案是错的。我们经理说数据库建模是指把实际的业务逻辑拉出来，变成数据库表对应的表结构！所以我不能给你打分。我自己带回来的。

Q2：什么是数据建模

数据建模是一个过程，用于定义和分析在组织的信息系统中支持业务流程所需的数据需求。简单来说，数据建模是基于理解业务数据和数据分析的需要，将各种数据进行整合和关联，使数据最终以可视化的方式呈现出来，用户可以快速高效地获取数据中有价值的信息，从而做出准确有效的决策。数据建模之所以变得复杂和困难，是因为在建模过程中会引入数学公式或模型来确定数据实体之间的关系。不同的业务逻辑和业务需求需要选择不同的数学公式或模型，一个好的数据模型需要通过多次测试和优化迭代才能完成，这使得数据建模非常困难。但是数据分析中的建模并没有想象的那么深刻，每个人都可以自己制作模型。数据建模的目的是分析数据，解决业务问题。数据建模的流程图如下所示。数据建模的核心是变量处理和模型构建。在建模变量之前，首先要决定选择哪些变量进行建模，主要考虑业务逻辑和数据逻辑。业务逻辑需要知道数据源的背景，通过了解业务知识，可以判断哪些变量在业务中有价值，哪些变量可以选择。从数据完整性、集中性和与其他变量的强相关性的角度来考虑逻辑。除了选择变量之外，有些变量需要在建模之前进行重构。比如客户的满意度是“满意”还是“不满意”，可以重组为数字“0”和“1”，方便后续建模。此外，单独计算变量(求平均值)和组合计算变量(如A*B)也是常见的重构方法，例如，缺失值由数据平均代替。在建立模型时，会经历算法选择、参数设置、算法加载和测试结果四个过程。在此过程中，测试结果将指导之前设置的参数的调整，加载算法将与调整前选择的算法相对应，并且在选择算法时将考虑已经设置的变量。如果变量不满足算法要求，则需要重新选择/重构变量，直到得到最合适的模型。在优化模型的过程中，模型的解释能力和实用性会不断提高。结果输出后，我们需要接收业务人员的反馈，看看模型是否解决了他们的问题，如果没有，我们需要进一步修改和调整。MicroStrategy深入挖掘企业在数据领域的需求。经过多年的研究沉淀，结合众多复杂的应用场景，不断更新经验，深度开发各种数据辅助功能，让客户一站式链接各类数据资源，完成数据导入和数据建模。在MicroStrategy平台中，既支持传统的数据建模，即通过Project Schema建模，也支持自助数据导入建模。

Q3：谁能告诉我SQL数据库如何建模？

首先建立一个概念模型，可以用ER或者EER来表示，然后建立一个逻辑模型，它是ER或者EER的衍生。(概念模型和逻辑模型有时可以一步完成)最后用软件转换成物理模型，然后自动生成数据库。

Q4：数据库建模工具是什么东西?

你说的使用过程和建模工具还真差不多。所谓建模就是把现实世界的东西模型化到软件中的过程。数据库建模指的是把现实中没有使用计算机的情况下需要存储、处理的数据模型化到数据库中。关系数据库一般是以表（table）来存储数据的，对应现实中来说一个表的信息就是一类事物的信息。比如现实中的学生信息、课程信息，模型化到数据库中就是一个职工信息表、一个课程信息表。所谓建模工具就是帮助我们把现实中的事物模型化成数据库对象的工具。比如powerdesigner就是一个数据库建模工具，rational rose也可以进行数据库建模。在这些工具中我们一般先以汉字的形式定义现实中的各个事物及其属性（比如学生），然后定义各个对象之间的关系，比如一个学生可以学习多门课程，一门课程可以被多个学生学，那么他们之间就是多对多的关系，然后我们再将汉字信息转换成英文，最后工具根据我们定义的事物（数据库对象）及其关系生成相应的数据库脚本（不同数据库脚本语法可能不同），并执行脚本，这样就通过工具完成现实事物到数据库对象的建模了。我是做信息系统的，跟数据库打交道很多年了。记得选我的答案做推荐答案哦！

Q5：如何进行数据建模

如何进行数据建模正确完成建模在过去的几十年里，数据建模的努力通常集中在关系数据建模或可扩展标记语言(XML)的建模上。只要数据存储在关系数据库中，关系数据建模就会很好，但除此之外，它很少会有其他的用途。而且XML也不能被可靠地称为建模语言。XML是序列化数据的规范--即定义了如何将数据写入文件。XML为构造数据的序列化提供了一种格式，但它不是一个真正的模型。我所说的“模型”指的是以数学为基础的形式规范。实际上，这意味着是可以使用形式化方法进行验证的东西。通俗地说，这意味着我们可以用数学运算来证明它是正确的，并且我们可以使验证过程自动化。而在XML模式中捕获数据不符合此定义下的模型。但可以肯定的是，我们可以使用软件来验证该XML格式是否良好，是否符合一些XML模式的文档。但这还不足以真正地对数据进行建模。无论是计算机还是人，如果不同时理解数据的语法(结构)和语义(含义)，就无法理解数据。XML可以捕获语法，但它不能天生捕获语义。语义可以用XML格式编写，但是这些语义必须首先在一些更正式的建模方案中被捕获。换句话说，企业需要一个正式的本体。这种建模方案大多基于形式逻辑，通常是公共逻辑或描述逻辑。迄今为止，最常用的语义建模语言是基于描述逻辑的网络本体语言(OWL)。这意味着我们不仅可以正式验证模型及其包含的数据，还可以通过对数据的推理来推断新的事实，并且我们可以证明这些推断的正确性。因为OWL是本体建模的事实上的标准，所以我将把剩下的内容限制在OWL上。但是等等!所有这些都不意味着你需要将你的数据存储为OWL。在你过于担心如何将存储格式强加给不情愿的开发人员之前，先听我说完。

Q6：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。参考资料来源：百度百科-数据模型参考资料来源：百度百科-数据结构