如何用StarUML画领域模型 软件工程一般用什么画图软件？
软件工程一般用什么画图软件？
软件工程画流程图、数据流图那些的话，老一点软件有Rationalrose，新点的话是可以用StarUML也可以真接用网页版的ProcessOn（CAD啥的是建筑、机械等领域【可以使用】的工业软件，和软件工程做项目管理有太大区别的行啦？
用例需求分析方法采用的是？
实际用例，英文名称UseCase，是对系统该如何不对外界请求的描述，是一种按照用户的使用场景来获取需求的技术，简而言之是单独具体描述需求的流程。它是再朝到了最后的用户另外领域专家的，不需要由业务人员与开发人员相互创造，同样的又是面向对象语言和正向设计的。
在1986年，IvarJacobson，UML和RUP（统一软件开发过程）的不重要贡献者，提出了用例的概念。所以用例都是UML规范中的一种标准化的需求表达，RUP是以业务应用程序来驱动。
宣布的用例估计除开：用例名、总体概述、范围、级别、主参与者、项目相关人员和利益、前置要件、最大时保证、成功了能保证、触发时事件、主最终场景、扩大场景和咨询信息等等。并并非所有的场景都不需要具体解释完整的用例信息，相同的侧重点不同，可取其中相同部分来分成求完整的方法。
数仓建模全流程？
1、建模流程
当然那就是业务模型-a8概念模型-a8逻辑模型-r26物理模型的那样的话一个流程，下面我们请解释再看看各个模型阶段都什么好
业务建模(需求沟通)
参照业务部门参与划分，缕清部门之间的关系，然后将各个部门的具体一点业务程序化，与业务部门开会协商好出需求的指标、需要保存年限、维度等等。
总体来讲，那是要清楚他们是需要哪些指标包括他们能需要提供哪些数据。
业务建模的时间最长，而且与公司实际中的业务环境密不可分，所以在这里要依据什么求实际生产环境和业务需求确认好数据仓库不使用的工具和平台。
主要帮忙解决业务层面的分解和程序化。弄清系统边界，判断好主题域
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但，业务建模阶段其实是一次和业务人员梳理业务的过程，在这个过程中，不仅仅能帮助我们技术人员更好的理解业务，一方面，也都能够突然发现业务流程中的一些不合理的环节，细加可以改善和改进之处。
概念建模|领域建模(绘图想好怎么做)
将业务模型抽象化，分组合并相似的概念，明确化概念，抽像出实体与实体之间的直接联系，理清楚各组概念之间的联系。
说白了那就是画图，把指标是需要的哪些数据裸芯片到一个实体里，实体与真实之间的关联等等用ER图表示出去。
先画出局部ER图，之后再综合考画出全局ER图。
主要是对业务模型通过抽象的概念全面处理，生成领域概念模型
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在损坏数据库基础上建立了一个比较壮大完备的模型，因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据参与集成主板和重组而无法形成的数据整数集，所以数据仓库的概念模型设计，简单要对损坏数据库系统略加结论表述，看在损毁的数据库系统中“有什么”、“怎么样才能组织的”和“如何分布的”等，然后就来判断应当要如何组建数据仓库系统的概念模型。
数据仓库的概念模型是面向企业全局成立的，它为板载显卡无论是各个再朝应用的数据库的数据需要提供了统一规定的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，并且组建概念模型时你不考虑到具体详细技术条件的限制。
领域概念建模是句子修辞了实体建模法，从纷扰的业务表象背后按照实体建模法，抽象的概念出实体，事件，只能证明等抽象的实体，从而找出业务表象后抽象实体间的相互之间的关联性，能保证了我们数据仓库数据听从数据模型所能提升的一致性和关联性
逻辑建模(表设计)
将概念模型实体化，具体一点判断概念对应的属性，事件考虑到事实属性，维度考虑维度属性。
总体应该是建表，前面已经画出了关系图，这里只需将表里头有哪些字段考虑到进去就这个可以，如果没有是事实表就判断事实字段和业务主键，假如是维度表就考虑维度属性，SCD策略等等。在这里要考虑数据粒度，如果没有多个指标都应用一个字段，则取粒度最小的指标。如果不是不确定指标的量度，则取200毫秒另外粒度。
物理建模(建表)
综合考现实就是现实的大数据平台、采集工具、etl工具、数仓组件、性能要求、管理具体的要求等多方面因素，设计什么出详细的项目代码，能够完成数仓的垒建。
2、建模的过程
假设我们现在在统合一张订单表
从多个维度参与统计组合，无法形成多维度数据集，来从多个角度仔细业务过程的好坏
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中,选择业务过程
确认哪些业务处理流程是数据仓库应该是覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是具体解释必须建模的业务流程。比如，需要了解和结论一个零售店的销售情况，这样与该零售店销售相关的所有业务流程都是不需要了解的。是为详细解释业务流程，可以简单啊地使用纯文本将相关内容记录下去，或则不使用“业务流程建模上标”（BPMN）方法，也是可以使用统一建模语言（UML）或其他类似的方法。
业务过程就是需要那种业务场景下再产生的订单表(划分到那个业务线和数据域)
业务过程就是用户下单付款的订单记录表
你选数据域
申明粒度
粒度应该是最后确认一条有记录属於的含义或者是明确化到做何程度(一条记录代表一个订单肯定多个订单，如拼团的时候团长的单)
在中,选择维度和事实前前提是声明粒度，只不过每个候选维度或事实要与定义的粒度保持一致。在一个事实所按的所有维度设计中强制什么制度粒度一致性是只要数据仓库应用性能和易用性的关键。
从变量的业务流程获取数据时，上古时代粒度是最少级别的粒度。我建议你从原始粒度数据就开始设计，毕竟原始记录能够行最简形矩阵不能预期的用户网站查询。汇总后的数据粒度对优化查询性能很有用，但这样的粒度一般说来不能不满足对细节数据的查询需求。
有所不同的事实可以不有完全不同的粒度，但同样的事实中最好不要使用中多种完全不同的粒度。维度模型建立起结束之后，另外很有可能而且某些了新的信息，而返回到这步如何修改粒度级别。
确认维度
维度的粒度可以和第二步所声明的粒度相同。
维度表是事实表的基础，也那就证明了事实表的数据是从哪里再采集来的。
有名的维度大都名词，如日期、商店、库存等。维度表存储位置了某一维度的所有相关数据，的或，日期维度估计以及年、季度、月、周、日等数据。
去确认事实
这一退能识别数字化的度量，近似事实表的记录。它是和系统的业务用户融洽相关的，是因为用户正是我按照对事实表的访问获取数据仓库存储文件的数据。大部分事实表的度量全是数字类型的，可累加，可计算，如成本、数量、金额等。
3、模型设计什么的思路
业务需求驱动，数据驱动，构造数据仓库有两种一是从上向下，一是从下至上。
从上而下
BillInmon先生推崇“由下至上”的，即一个企业成立仅有的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是当经过整合、经清洗、去掉脏数据的、标准的，还能够可以提供统一的视图。要建立这样的数据仓库，并不从它不需要支持什么哪些应用何练起，只不过是要从整个企业的环境从哪里入手，讲其中的概念，应该要有什么样的数据，达成默契概念完成整；
从下至上
RalphKimball先生被推崇“由下”的，他怀疑建设数据仓库肯定遵循不好算的应用需求，加载需要的数据，不是需要的数据千万不能加载到数据仓库中。这种建设周期较长，客户也能迅速注意到结果。（根据客户的需求，需求要什么就做什么）
4、模型落下时利用
听从命名规范创建战队表
的新生成气体维表和事实表的代码
接受代码逻辑测试，不验证数据加工逻辑的正确性代码发布，参加调度并配置相对应的质量监控和报警机制
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