范式建模和维度建模区别？

一、范式建模和维度建模区别？

范式建模和维度建模是两种不同的数据建模方法，其主要区别在于建模的目标和数据结构的设计。

范式建模是一种基于关系型数据库的数据建模方法，其主要目标是实现数据的规范化和一致性。采用范式建模方法，数据结构中每个属性都必须满足第一、二、三范式的要求，以确保数据的正确性和完整性。范式建模通常使用范式化的表格来存储数据，每个表格包含多个属性。

维度建模则是一种面向分析场景的数据建模方法，其主要目标是提高数据的易用性和性能。采用维度建模方法，数据结构中主要是以维度表和事实表的形式存在，其中维度表包含多维数据，事实表则包含具体的数据值。维度建模注重数据的粒度和维度的关系，以确保数据的精确性和灵活性。

因此，范式建模和维度建模的主要区别在于建模的目标和数据结构的设计，范式建模更注重数据的规范化和一致性，而维度建模更注重数据的易用性和性能。在选择建模方法时，需要根据具体的需求和场景进行权衡和选择。

二、维度建模和范式建模的本质？

1范式建模

Inmon所提倡的范式建模就是关系数据库用的三范式建模方法，数据仓库模型的建设方法和业务系统的数据模型类似。有一些区别就是：

1）数据仓库的域模型应该包含业务数据模型到域模型之间的关系，以及各主题域定义，数据仓库的域模型概念比业务系统的主题域模型范围更广。

2）在数据仓库的逻辑模型需要从业务系统的逻辑模型中抽象实体、实体的属性、实体的子类、实体关系等。

优点：从关系型数据库角度出发，结合了业务系统的数据模型，方便实现数据仓库的建模。

缺点：某些时候限制了整个数据仓库的灵活性、性能等。特别在底层数据向数据集市汇总时需要进行在量的数据处理工作。

2维度建模

Kimball主张维度建模法，就是按维度表、事实表来构建数据仓库、数据集市。维度建模有星形、雪花型两种常见类型。

优点：维度模型可极大提升数据仓库的处理能力；紧紧围绕业务模型，直观的反映业务问题。

缺点；构建模型之前需要进行大量的数据预处理，当业务变化后需要重新定义维度时，需要重新进行维度数据的预处理；很难提供一个完整地描述真实业务实体之间复杂关系的抽象方法。

辩解；对于这些缺点，都是片面的，因为数据仓库总线架构和维度处理方法能很好解决以上问题。

三、维度建模的优缺点？

优点：维度建模是可预测的标准框架。允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。—— 后期数据产品性能好

缺点：由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。—— 数据预处理开销和数据冗余

四、数据分析五大维度？

数据分析的五大维度包括：

1. 用户维度：包括用户的基本信息、使用行为、偏好、需求、态度等。通过了解用户的特点和需求，可以优化产品设计、服务和营销，提高用户满意度和忠诚度。

2. 运营维度：包括产品的生产、销售、库存、物流等环节，以及市场推广、渠道管理等方面。通过对运营数据的分析，可以优化生产、销售和库存管理，提高运营效率和盈利能力。

3. 产品维度：包括产品的性能、质量、价格、外观等方面，以及产品的生命周期和市场需求等。通过对产品数据的分析，可以优化产品设计、开发和营销，提高产品的竞争力和市场占有率。

4. 市场维度：包括市场的规模、结构、趋势、竞争格局等。通过对市场数据的分析，可以了解市场需求和竞争状况，制定合理的市场策略和竞争策略。

5. 经营者维度：包括经营者的战略规划、经营计划、绩效评估等。通过对经营者数据的分析，可以了解经营者的经营水平和绩效，为经营决策提供数据支持。

以上是数据分析的五大维度，通过这些维度的分析，可以全面了解企业运营状况和市场状况，为企业的决策提供有力的数据支持。

五、数仓维度建模er模型优缺点？

优点：

a) 维度建模是可预测的标准框架。允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。—— 后期数据产品性能好

b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。—— 切换使用不同的维度查询很方便

c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。—— 扩展性好

缺点：

由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。—— 数据预处理开销和数据冗余

另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模， 不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。

六、维度数据是什么？

维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维空间加一维时间。2.四维空间，只指四个维度的空间。）四维运动产生了五维。

从广义上讲：维度是事物“有联系”的抽象概念的数量，“有联系”的抽象概念指的是由多个抽象概念联系而成的抽象概念，和任何一个组成它的抽象概念都有联系，组成它的抽象概念的个数就是它变化的维度，如面积。此概念成立的基础是一切事物都有相对联系。

七、选品有哪些数据维度？

选品可以从市场需求纬度，市场竞争纬度，价格区间纬度，差评手机改进纬度等进行。

八、泰森身体维度数据？

泰森作为拳击史上一个光辉灿烂的名字，他在擂台上以凶猛的重拳著称。首先，咱们来看下泰森的身体数据：身高1米78，体重巅峰时期在100公斤左右，拳击生涯中有许多比赛都是在首回合KO对手。关于他出拳究竟有多大的力量，据早期美国一本拳击杂志里曾说，他在巅峰时期一拳的力量在450公斤以上，还有一个故事也流传甚广，在1988年，泰森比赛前在休息室与别人发生争吵，暴怒下的泰森对着墙打了两拳，他这两拳直接把墙打出了一个大洞，顿时惊呆了在场人员！

九、数据采集维度啥意思？

数据采集维度指多环之间的符合方式。单环探测器时符合探测非常简单，本环中相对应的一对探测器符合即可。多环探测器PET系统的优势是轴向视野较大，具有灵敏度高、采集快的优点，但同时也带来了环与环之间如何符合的问题，即是否允许不同环之间的符合。早期的探测器环之间装有隔栅，目的是防止不同环之间的符合，这主要是为了适应早期PET系统处理信息速度比较慢的特点。

十、matlab数据维度怎么设置？

在MATLAB中，您可以使用以下方法设置数据的维度：

使用size函数

size函数可以返回数组的维度信息。例如，对于一个二维数组A，可以使用以下代码获取其维度信息：

size(A)

如果您想要设置数组的维度，可以使用reshape函数将其转换为指定维度的数组。例如，将一个一维数组B转换为3行4列的二维数组，可以使用以下代码：

B = reshape(B, 3, 4)

使用ndims函数

ndims函数可以返回数组的维数。例如，对于一个三维数组C，可以使用