“數據建模”簡單造句，數據建模造句子

概念化數據建模驅動規範化數據模型中最初寬度的規範，而邏輯數據建模則在同一個模型中增加進一步的細節。

這些轉換可以使數據線*化，這樣就可以使用簡單線*迴歸來爲數據建模。

商業數據建模產品因爲其特定於內容的知識而彌足珍貴，這是基於實踐經驗和業務專長的。

它們還有一個極好的副作用，即允許開發人員從一個面向域的視角、而不是關係視角進行數據建模。

在數據倉庫的設計中，數據建模的每一層都有自己的目的。

開展了空間數據建模研究，在對防震減災空間數據進行分析的基礎上，構建出基於gml的城市防震減災空間數據模型。

理想情況下，這個工作應該由數據建模師和業務部門的專家共同完成。

語義信息建模（本體）不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義（含義）和關係建模。

鍵選擇：多維數據建模中的鍵選擇是一個難題。

過程、服務/消息和數據模型的規範化會加快設計速度，利用數據建模的規範化方針，避免不必要的轉換。

語義信息建模(本體)不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義(含義)和關係建模。

診斷造成內存膨脹的應用程序中的數據建模問題。

在通過穩態數據建模而得系統模型後,再採用優化算法獲取最優控制參數,已成爲目前複雜工業過程通用的體系結構,但目前這類軟件都是針對某一具體過程開發的。

最後的實際數據建模表明該建模方法運算量小、建模速度快、精度高、模型適用*強，有很強的實際應用價值。

作爲一名數據建模師或數據架構師，不僅需要使用數據建模工具，還需要使用版本控制工具、一些必備工具和多個數據模型。

數據建模人員也許認爲如果想讓模型包含更多數據、擴展模型，那麼可以根據產品創建模式—實際上，在需要時創建更大的模型並減少限制。

通過轉換原始數據（通常用對數或冪轉換），可以用它來爲曲線數據建模。

因爲業務計算環境隨時間變化，所以邏輯和物理數據建模的分離將幫助穩定一個階段到另一階段的邏輯模型。

最適合於該工作的是一位有經驗的分析員，應具有較強的業務和人員技能以及關於數據倉庫和數據建模的合理知識。