培训大数据建模：大数据建模流程分解

在大数据分析的工作当中，建模是非常重要的环节之一，经过一定处理的数据，通过大数据建模分析，能够更深层次地挖掘出其中的价值，对于实际业务而言，也能给出更精准的优化策略。今天的培训大数据建模内容分享，我们主要来具体了解一下大数据建模流程。

大数据建模，本质上来说，也是对数据进行分析的一种手段，而要确保得到的结果更加准确，在实际操作过程当中，应该考虑全面，一步一步去实现。


大数据建模流程步骤分解：

①收集业务需求与数据实现

在开始维度建模工作之前，需要理解业务需求，以及作为底层源数据的实际情况。通过与业务方沟通交流、查看现有报表等来发现需求，用于理解他们的基于关键性能指标、竞争性商业问题、决策制定过程、支持分析需求的目标。同时，数据实际情况可通过与数据库系统专家交流，了解访问数据可行性等。

②选择业务过程

业务过程是组织完成的操作型活动。业务过程时间建立或获取性能度量，并转换为事实表中的事实。多数事实表关注某一业务过程的结果。过程的选择非常重要的，因为过程定义了特定的设计目标以及对粒度、维度、事实的定义。

③声明粒度

声明粒度是维度设计的重要步骤。粒度用于确定某一事实表中的行表示什么。在选择维度或事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。在从给定的业务过程获取数据时，原子粒度是最低级别的粒度。

④确认维度（描述环境）

维度表包含分析应用所需要的用于过滤及分类事实的描述性属性。牢牢掌握事实表的粒度，就能够将所有可能存在的维度区分开来。

⑤确认事实（用于度量）

事实，涉及来自业务过程事件的度量，基本上都是以数据值表示。一个事实表行与按照事实表粒度描述的度量事件之间存在一对一关系，因此事实表对应一个物理可观察的事件。

⑥部署方式-星型模型或多维模型

选择一种维度模型的落地方式。既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。

关于培训大数据建模，大数据建模流程，以上就是简单的介绍了。大数据分析建模，对于数据价值的挖掘，起到非常关键的作用，做大数据分析，建模也是非常重要的一项能力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析与数据挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！