怎么快速建模最简单 数仓建模全流程？
数仓建模全流程？
1.模型建立的过程
其实就是一个业务模型——gt概念模型——gt逻辑模型——gt物理模型的过程。让 让我们详细解释在每个建模阶段应该做些什么。
业务建模(需求沟通)
根据业务部门的划分，明确部门之间的关系，然后规划各部门的具体业务，与业务部门协商需求指标、存储年限、维度等。
总的来说，就是知道自己需要什么指标，能提供什么数据。
业务建模耗时最长，与公司实际业务环境密切相关，需要根据实际生产环境和业务需求来确认数据仓库使用的工具和平台。
主要解决业务层面的分解和程序化。明确系统边界，确定学科领域。
一个
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所以业务建模阶段其实就是一个业务与业务人员梳理的过程。在这个过程中，不仅可以帮助我们的技术人员更好地了解业务，另一方面也可以发现业务流程中一些不合理的环节，并加以改进。
概念建模|领域建模(绘制并思考如何做)
抽象出业务模型，将相似的概念分组合并，提炼概念，抽象出实体之间的关系，明确各组概念之间的关系。
说白了就是绘图，把指标需要的哪些数据封装成一个实体，实体之间的关联用ER图表示。
先画一个局部ER图，再综合画一个全局ER图。
主要是抽象业务模型，生成领域概念模型。
一个
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在原始数据库的基础上，建立相对稳定和完善的模型。由于数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行整合和重组而形成的数据集，所以数据仓库的概念模型设计首先要对原有数据库系统进行分析和理解，看看原有数据库系统中有什么，如何组织，如何分布，然后再考虑如何建立数据仓库系统的概念模型。
数据仓库的概念模型是为整个企业建立的，它为集成来自各种面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型是在更高的抽象层次上设计的，因此在建立概念模型时不必考虑具体技术条件的限制。
领域概念建模是使用实体建模的方法，从复杂的业务表示背后抽象出实体、事件、描述等抽象实体，从而找出业务表示后抽象实体之间的相互关联，根据数据模型保证我们的数据仓库数据的一致性和相关性。
逻辑建模(表格设计)
物化概念模型，具体考虑概念对应的属性，考虑事件的事实属性，考虑维度的维度属性。
总的来说就是建表，前面已经画了关系图。这里，只考虑表中有哪些字段，如果是事实表，就考虑事实字段和业务。主键，如果是维度表，考虑维度属性，SCD策略等等。您需要在这里确定数据的粒度。如果多个指标使用一个字段，则选择粒度最小的指标。如果指标的度量不确定，则以毫秒级作为粒度。
物理建模(表格构建)
综合现实的大数据平台、采集工具、
怎样才能成为数学建模工程师？
1.有扎实的数学基础，接受过严格的科学思维训练，初步掌握数学科学的思维方法；
2.具有应用数学知识解决实际问题的能力，特别是建立数学模型的初步能力，了解某一应用领域的基础知识；
3.具备快速数学建模能力，对三维场景建模有一定了解，能够完成数学公式的计算和推导；
4.熟练使用计算机(包括常用语言、工具和一些数学软件)，并具有编写简单应用程序的能力；
5、了解国家科技等相关政策法规；
6.了解数学科学的一些新发展和应用前景；
7.具有较强的语言表达能力，掌握信息查询、文献检索和运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科研和教学能力。
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