大家好！小编今天给大家解答一下有关维度建模，以及分享几个维度建模四个步骤对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
数仓初识-理论知识
Flink 数据仓库：离线数仓数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、 相对稳定的(Non-Volatile) 、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。
第六阶段为数据存储与计算（实时场景）主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。培训方式大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
对于初级程序员来说，不管自己是否掌握大数据平台的开发知识，都是从基础的开发开始做起，基于大数据平台开发环境。从就业的角度来说，大数据开发是一个不错的选择。
） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
维度建模的流程
1、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。
2、下面以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵、划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。整体遵循下面的建模规范。
3、事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。
4、当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
维度模型最基本的要素是
1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作 建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出并且对数据的抽取来说是最容易的。
2、原本在BIM概念出来之前，我们一直使用的CAD图纸都是二维的，现在BIM模型达到了三维程度，有三维模型而且能查找属性信息。
3、但凡需要制作出来的模型，最基本的需要注意的就是形体结构、布线和标准。本文将深入探究建模三大要素，帮助读者更好地了解建模技术。
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):维度建模初步
1、维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
2、下表仍然来自《数据仓库工具箱》的原文。注意其中除了Type 0~4之外，还有三种混合方式，即Type 5~7。最后善意提醒，《数据仓库工具箱（第三版）》这本书一定要读英文原版，千万不要读中译本。
3、如果具有高度非关联的属性，包含更多的数量值，则将它们合并为单一的杂项维度为主没有多的意义。在建模表头/明细数据维度时需要避免两个常见的设计错误。将事务表头当成维度。
大数据分析基础——维度模型
1、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”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。
2、数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
3、通过数据分析模型，不仅能降低运营人员的认知成本，还能帮助我们拨冗化简复杂问题，快速理解客观事物，轻松上手数据分析。
4、ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关维度建模的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！