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数据建模Data Modeling可以在各种类型的项目和项目的多个阶段中进行。数据模型是循序渐进的；对于一个企业或应用程序来说，没有所谓的最终数据模型。相反，数据模型应该被认为是一个活的文件，会随着业务的变化而变化。
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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Relational Logical Data Model
The two techniques used to build the relational logical data model are normalization and abstraction.
Normalization
When I turned 12, I received a trunk full of baseball cards as a birthday present from my parents. I was delighted, not just because there may have been a Hank Aaron or Pete Rose buried somewhere in that trunk, but because I loved to organize the cards. I categorized each card according to year and team. Organizing the cards in this way gave me a deep understanding of the players and their teams. To this day, I can answer many baseball card trivia questions.
Normalization, in general, is the process of applying a set of rules with the goal of organizing something. I was normalizing the baseball cards according to year and team. We can also apply a set of rules and normalize the attributes within our organizations. Just as those baseball cards lay unsorted in that trunk, our companies have huge numbers of attributes spread throughout departments and applications. The rules applied to normalizing the baseball cards entailed first sorting by year and then by team within a year. The rules for normalizing our attributes can be boiled down to a single sentence:
Make sure every attribute is single-valued and provides a fact completely and only about its primary key.
The underlined terms require more of an explanation.
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Abstraction
Notice the extra flexibility we gain with abstraction. By abstracting Employee into the Party Role concept, we can accommodate additional roles without changes to our model and most likely without changes to our application. Roles such as Contractor and Consumer can be added gracefully without updates to our model. However, this extra flexibility does come with a price. Actually, three high prices:
- Loss of communication. The concepts we abstract are no longer represented explicitly on the model. That is, when we abstract, we often convert column names to entity instances. For example, Employee is no longer an explicit entity but is instead an entity instance of Party Role, with a Role Type Code value of 03 for Employee. One of the main reasons we model is to aid communication, but abstracting can definitely hinder communication.
- Loss of business rules. When we abstract, we can also lose business rules. To be more specific, the rules we enforced on the data model before abstraction now need to be enforced through other means such as through programming code. If we wanted to enforce that an Employee must have a Start Date, for example, we can no longer enforce this rule through the abstracted data model in Figure 9.7.
- Additional development complexity. Abstracting requires sophisticated development techniques to turn attributes into values when loading an abstract structure, or to turn values back into attributes when populating a structure from an abstract source. Imagine the work to populate Party Role from the source Employee. It would be much easier for a developer to load data from an entity called Employee into an entity called Employee. The code would be simpler and it would be very fast to load.
数据建模代写
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Relational Logical Data Model
用于构建关系逻辑数据模型的两种技术是规范化和抽象。
规范化
当我 12 岁时，我从父母那里收到了一箱装满棒球卡的生日礼物。我很高兴，不仅因为那个箱子里可能埋着汉克·亚伦或皮特·罗斯，还因为我喜欢整理卡片。我根据年份和团队对每张卡片进行了分类。以这种方式组织卡片让我对球员和他们的球队有了深刻的了解。时至今日，我可以回答许多棒球卡琐事问题。
一般来说，规范化是应用一组规则的过程，目的是组织某些东西。我正在根据年份和球队对棒球卡进行标准化。我们还可以应用一组规则并规范我们组织内的属性。就像那些棒球卡在那个箱子里没有分类一样，我们的公司也有大量的属性分布在各个部门和应用程序中。用于规范棒球卡的规则需要首先按年份排序，然后在一年内按球队排序。将我们的属性规范化的规则可以归结为一句话：
确保每个属性都是单值的，并且完全且仅提供关于其主键的事实。
带下划线的术语需要更多解释。
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Abstraction
请注意我们通过抽象获得的额外灵活性。通过将 Employee 抽象为 Party Role 概念，我们可以在不改变我们的模型并且很可能不改变我们的应用程序的情况下容纳额外的角色。可以优雅地添加诸如 Contractor 和 Consumer 之类的角色，而无需对我们的模型进行更新。然而，这种额外的灵活性确实是有代价的。其实，三个高价：
- 失去沟通。我们抽象的概念不再在模型上明确表示。也就是我们在抽象的时候，经常会将列名转换为实体实例。例如，Employee 不再是显式实体，而是 Party Role 的实体实例，Employee 的 Role Type Code 值为 03。我们建模的主要原因之一是帮助沟通，但抽象肯定会阻碍沟通。
- 业务规则丢失。当我们抽象时，我们也可能会丢失业务规则。更具体地说，我们在抽象之前对数据模型实施的规则现在需要通过其他方式实施，例如通过编程代码。例如，如果我们想强制员工必须有一个开始日期，我们就不能再通过图 9.7 中的抽象数据模型强制执行此规则。
- 额外的开发复杂性。抽象化需要复杂的开发技术，以便在加载抽象结构时将属性转换为值，或者在从抽象源填充结构时将值转换回属性。想象一下从源 Employee 填充 Party Role 的工作。开发人员将数据从名为 Employee 的实体加载到名为 Employee 的实体中会容易得多。代码会更简单，加载速度会非常快。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。