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数据模型分析

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但是 ， 数据 分析一般需要一定的步骤 。数据 分析步骤主要包括四个相对独立又相互联系的过程，即:设计数据，数据分析数据分析的步骤应用非常广泛，数据常用建模方法和模型-2/常用建模方法和模型分层模型 Mesh模型 。

1、 数据建模的 分析方法有哪些?并写出他们的大概介绍从目前的数据 library和数据 warehouse建模方法来看，主要可以分为四类 。第一类是最熟悉的关系数据库的三范式建模 。通常，我们使用三范式建模方法来建立各种运营/图书馆系统 。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，与operational数据library系统的三范式建模在侧重点上有些不同 。Inmon的数据仓库建模方法分为三层 。第一层是实体关系层，即企业的业务-2模型层，与企业的运营数据仓库系统建模方法相同 。第二层是数据 itemset层，根据数据的生成和访问频率等因素，该层的建模方法不同于企业运营数据库系统的建模方法 。第三物理层是第二层的具体实现 。

2、如何进行有效的 数据 分析魔方是一个大型的数据 模型平台，是一个基于服务总线和分布式云计算的数据 分析挖掘工具平台，采用分布式技术 。采用各种数据采集技术 ， 支持结构化数据和非结构化数据采集 。通过图形化的模型 building工具，支持模型配置的流程 。通过第三方插件技术，可以很容易地将其他工具和服务集成到平台中 。

3、 数据 分析的几个方面Descriptive分析:确定发生了什么，这通常涉及描述发生了什么的报告 。通常情况下，当我们需要对一个事件或情况做-2分析时，我们需要收集相关的 。根据数据的统计，可以看出数据之间的大致关系 。虽然不能准确解释原因，但是当我们把一个奇怪的数值放入模型的统计量中，就会知道这个数值是否适合模型的统计量 。

【数据模型分析】描述分析描述一个已经形成的现实 。这种情况下，从不同的角度看 ， 数据会有不同的答案 。特征分析:解释现象产生的原因，根据数据采矿技术找出数据之间的相关性 。制作特辑分析的前提是保证收集到的数据的可信度 。如果数据的来源不可信，那么数据 分析所做的报道肯定是不真实的 。

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