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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|Conceptual Data Model Explanation
A concept is a key idea that is both basic and critical to your audience. “Basic” means this term is probably mentioned many times a day in conversations with the people who are the audience for the model. “Critical” means the business would be very different or nonexistent without this concept.
The majority of concepts are easy to identify and include ideas that are common across industries, such as Customer, Employee, and Product. An airline may call a Customer a Passenger, and a hospital may call a Customer a Patient, but in general they are all people who receive goods or services. Each concept will be shown in much more detail at the logical and physical phases of design. For example, the Customer concept might encompass the logical entities Customer, Customer Association, Customer Demographics, Customer Type, and so on.
Many concepts, however, can be more challenging to identify, as they may be concepts to your audience but not to others in the same department, company, or industry. For example, Account would most likely be a concept for a bank and for a manufacturing company. However, the audience for the bank conceptual data model might also require Checking Account and Savings Account to be on their model, whereas the audience for the manufacturing conceptual data model might, instead, require General Ledger Account and Accounts Receivable Account to be on the model.
In our publishing data model, for example, an audience that needs to see the entire company on a conceptual may just require the entity Order, yet in communicating with the sales department, the Sales Conceptual Data Model will have more details, showing not only Order but also Order Line and Order Adjustment.
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Relational and Dimensional Conceptual Data Models
Recall from this section’s introduction that relational data modeling is the process of capturing how the business works by precisely representing business rules, while dimensional data modeling is the process of capturing how the business is monitored by precisely representing navigation. There are both relational and dimensional conceptual data models.
Relational CDM Example
The relational conceptual model includes concepts, their definitions, and the relationships that capture the business rules binding these concepts. Unlike the logical and physical data models, as we will see, conceptual models may contain many-to-many relationships. For example, Figure $8.2$ contains part of a financial relational CDM.
Business Rules (listed in the order we would typically walk someone through the model):
Each Customer may own one or many Accounts.
Each Account must be owned by one or many Customers.
Each Account may contain one or many Account Balances.
Each Account Balance must belong to one Account.
Notice that in this example definitions were not displayed directly on the diagram as on the model in Figure 8.1. I find that if the data model is small enough (and the definitions are short enough), it can be a valuable communication tool to display the definitions on the diagram. I also choose to display the definitions when I need to highlight poor or lacking definitions or definitions that I know will spur debate.
数据建模代写
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Conceptual Data Model Explanation
概念是对您的受众来说既基本又至关重要的关键思想。“基本”意味着这个词可能每天在与模特观众的对话中被多次提及。“关键”意味着如果没有这个概念，业务将会非常不同或根本不存在。
大多数概念很容易识别，并包含跨行业常见的想法，例如客户、员工和产品。航空公司可能称客户为乘客，医院可能称客户为患者，但总的来说，他们都是接收商品或服务的人。每个概念将在设计的逻辑和物理阶段更详细地显示。例如，客户概念可能包含逻辑实体客户、客户关联、客户人口统计、客户类型等。
然而，许多概念可能更难以识别，因为它们可能是您的受众的概念，而不是同一部门、公司或行业的其他人。例如，帐户很可能是银行和制造公司的概念。但是，银行概念数据模型的受众可能还需要支票账户和储蓄账户在他们的模型上，而制造概念数据模型的受众可能需要总账账户和应收账款账户在模型上.
例如，在我们的发布数据模型中，需要在概念上查看整个公司的受众可能只需要实体 Order，但在与销售部门沟通时，销售概念数据模型将具有更多细节，不仅显示 Order还有订单行和订单调整。
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Relational and Dimensional Conceptual Data Models
回想一下本节的介绍，关系数据建模是通过精确表示业务规则来捕捉业务如何工作的过程，而维度数据建模是通过精确表示导航来捕捉业务如何被监控的过程。有关系和维度概念数据模型。
关系 CDM 示例
关系概念模型包括概念、它们的定义以及捕获绑定这些概念的业务规则的关系。正如我们将看到的，与逻辑和物理数据模型不同，概念模型可能包含多对多关系。例如，图8.2包含财务关系 CDM 的一部分。
业务规则（按照我们通常会引导某人完成模型的顺序列出）：
每个客户可能拥有一个或多个帐户。
每个帐户必须由一位或多位客户拥有。
每个账户可能包含一个或多个账户余额。
每个账户余额必须属于一个账户。
请注意，在这个示例中，定义没有像图 8.1 中的模型那样直接显示在图表上。我发现如果数据模型足够小（并且定义足够短），它可以成为在图表上显示定义的有价值的交流工具。当我需要强调较差或缺乏定义或我知道会引发辩论的定义时，我也会选择显示定义。
数据科学代写|数据建模代考Data Modeling代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。