本篇文章给大家谈谈设计一个数据仓库的多维数据模型，以及设计一个数据仓库的多维数据模型怎么做对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据模型与决策在人力资源管理有什么应用
1、HumanResourceBusiness，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
2、数据模型与决策在人力资源管理的作用：当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。
3、人力资源 各个模块都可以运用，如招聘、培训、绩效、员工关系等。数据运用的重点是实用和建模。 因为人力资源可以产生大量数据，哪些数据是有用的，就是建模的问题了。大数据可以解决人力资源管理过程中信息查询、统计和筛选的效率问题。
4、招人。精准招聘。薪酬设计有了参考线，制定行业领先的激励方案。人才发展规划和战略管理。为企业未来发展的趋势在大数据引领下不跑偏。法律风险管理。减少企业用人的风险。有大概率 下一定有风险集中点区。
5、以下是一些供应链智能决策技术在人力资源管理方面的应用：人才招聘和选拔：利用人工智能和大数据分析技术，筛选候选人的简历和信息，帮助企业快速找到匹配的人才。还可以利用面试智能系统和人才测评工具，对候选人进行全面评估和选拔。
6、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。
数据仓库的模型设计中,一般采用第几范式
第一范式。数据仓库模型的范式化的要求非常高，若是要达到标准要求那么必须要达到第一范式的标准。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。将数据信息划分为多个字段，字段具有原子性，不可再分割。优点：便于按某一属性字段来排序、查询数据。
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。
主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。
第三范式的定义的回答如下：第三范式是关系数据库设计中的一种规范化范式。它要求在一个关系模式中，任何非主属性都依赖于候选键（即主属性），而不是依赖于其他非主属性。简而言之，第三范式消除了非主属性对其他非主属性的传递依赖。
...个维度的取值范围得到数据展现结果,这种数据仓库查询方式是指...
缩减维度： 从基本维度中提取子集，聚焦于高粒度数据处理。跨表钻取： 通过共享属性在不同事实表间进行无缝查询，Bl工具的编织功能大显身手。价值链和企业数据仓库架构： 从流程到维度的精细划分，支持数据仓库的模块化和标准化。
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
顾名思义，缓慢变化维度（slowly changing dimension， SCD）就是数据仓库维度表中，那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。
多维数据集。多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。xx(dimension)是多维数据集的结构性特性。
数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。
星型模式位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。
数据建模
数学建模的步骤包括： 模型准备 了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设。
数据建模是对现实世界数据和处理过程的抽象表示，用于描述和组织数据的结构、关系、约束以及处理这些数据所需的业务规则和算法。简而言之，数据建模是将现实世界中的复杂信息转化为计算机可理解和操作的数据结构的过程。详细来说，数据建模涉及几个关键方面。
数据建模是指对业务中产生的数据进行分析，抽象，建立概念模型，并进行规范化描述的过程。数据建模的目的是尽可能地简化数据的表示，使其更容易被理解和维护。对于大型的企业系统或者复杂的数据库系统来说，数据建模是非常重要且必要的。数据建模通常采用ER图模型进行表示。
AxGlyph是一款矢量绘图软件，具有滚动式符号面板、多底 、面板符号定制和分页顺序调整等功能。它支持自由定义的磁力点阵，可以精确或半精确化绘图。AxGlyph在数学建模中可以用于各种力学分析图、矢量分析图等。
学习大数据建模，首要任务是储备扎实的理论知识。
模型准备：在开始数学建模之前，需了解问题的实际背景和具体要求，搜集相关资料。 模型假设：在明确建模目的和掌握必要信息的基础上，对问题进行分析和计算。提炼出主要因素，并提出符合实际的简化假设，以突出问题的主要特征，忽略次要方面。
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