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1，系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容
2，什么是邏輯模型物理模型
3，邏輯斯蒂增長模型的介紹
4，簡述邏輯模型的特點
5，邏輯模型和物理模型的區(qū)別
6，如何建立和評估數據倉庫邏輯模型

1，系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容

有物理模型，概念型，邏輯模型。還有就是粒度層次劃分，肯定數據分割策略，關系模式定義。

系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容

2，什么是邏輯模型物理模型

邏輯模型是指數據的邏輯結構物理模型是指內模式，詳細的說就是所有的內部記錄類型、索引和文件的組織方式

什么是邏輯模型物理模型

3，邏輯斯蒂增長模型的介紹

邏輯斯蒂增長模型(Logistic growth model)邏輯斯蒂增長模型又稱自我抑制性方程。用植物群體中發(fā)病的普遍率或嚴重度表示病害數量(x)，將環(huán)境最大容納量k定為1(100%)，邏輯斯蒂模型的微分式是：dx/dt=rx(1-x) 式中的r為速率參數，來源于實際調查時觀察到的癥狀明顯的病害。普朗克(1963)將r稱作表觀侵染速率(apparent infection rate)，該方程與指數模型的主要不同之處，是方程的右邊增加了(1-x)修正因子，使模型包含自我抑制作用。

邏輯斯蒂增長模型的介紹

4，簡述邏輯模型的特點

你好邏輯模型，是指數據的邏輯結構。在數據庫中，邏輯模型有關系、網狀、層次，可以清晰表示個個關系。在管理信息系統(tǒng)中，邏輯模型：是著重用邏輯的過程或主要的業(yè)務來描述對象系統(tǒng)，描述系統(tǒng)要“做什么”，或者說具有哪些功能。管理信息系統(tǒng)的開發(fā)策略，即通過對系統(tǒng)進行分析得到系統(tǒng)的邏輯模型, 進而從邏輯模型求得最優(yōu)的物理模型。邏輯模型和物理模型的這種螺旋式循環(huán)優(yōu)化的設計模式體現了自上而下、自下而上結合的設計思想。在數據倉庫中，總的來說數據倉庫的結構采用了三級數據模型的方式，即概念模型、邏輯模型、物理模型。其中，邏輯模型:用來構建數據倉庫的數據庫邏輯模型。根據分析系統(tǒng)的實際需求決策構建數據庫邏輯關系模型,定義數據庫物體結構及其關系。它關聯著數據倉庫的邏輯模型和物理模型兩方。關于邏輯模型邏輯建模是數據倉庫實施中的重要一環(huán)，因為它能直接反映出業(yè)務部門的需求，同時對系統(tǒng)的物理實施有著重要的指導作用，它的作用在于可以通過實體和關系勾勒出企業(yè)的數據藍圖。

我覺得這是一個選擇的問題，性格不合和你們之間的愛，在你眼中，這兩者你會如何抉擇。若你選擇愛情，選擇他，那就去試著改變你們的相處模式，感情并不只是只有相敬如賓這一種模式；如果你覺得你們真的不適合，不離開只是因為放不下，那我覺得還是在你們兩者都還能接受的情況下說再見吧，不舍得是正常的，畢竟那么多日日夜夜，可是，如果不行，何必勉強，試試華麗的轉身吧，去試試分開，或許，經歷過一段時間的分開，你會更清楚的知道你們是不是真的合適。愛，不是因為有他而失去世界，愛，是因為有他而得到更大更開心的世界~不該怎樣，記得要開心啊。

5，邏輯模型和物理模型的區(qū)別

[原]關于數據庫建模，概念模型、邏輯模型、物理模型的區(qū)別和轉化 2015-4-15閱讀1232 評論0 最近在進行UML學習過程中，突然忘記了大學時關于數據庫理論中概念模型、邏輯模型、物理模型之間的區(qū)別。隨機復習上網并復習，并在此記錄一下，數據庫建模是對現實世界進行分析、抽象、并從中找出內在聯系，進而確定數據庫的結構。 1、概念模型：就是從現實世界到信息世界的第一層抽象，確定領域實體屬性關系等，使用E-R圖表示，E-R圖主要是由實體、屬性和聯系三個要素構成的。 2、邏輯模型：是將概念模型轉化為具體的數據模型的過程，即按照概念結構設計階段建立的基本E-R圖，按選定的管理系統(tǒng)軟件支持的數據模型（層次、網狀、關系、面向對象），轉換成相應的邏輯模型。這種轉換要符合關系數據模型的原則。目前最流行就是關系模型（也就是對應的關系數據庫） E-R圖向關系模型的轉換是要解決如何將實體和實體間的聯系轉換為關系，并確定這些關系的屬性和碼。這種轉換一般按下面的原則進行：（1）一個實體轉換為一個關系，實體的屬性就是關系的屬性，實體的碼就是關系的碼。（2）一個聯系也轉換為一個關系，聯系的屬性及聯系所連接的實體的碼都轉換為關系的屬性，但是關系的碼會根據聯系的類型變化，如果是： 1：1聯系，兩端實體的碼都成為關系的候選碼。 1：n聯系，n端實體的碼成為關系的碼。 m：n聯系，兩端實體碼的組合成為關系的碼。 3、物理模型就是根據邏輯模型對應到具體的數據模型的機器實現。物理模型是對真實數據庫的描述。如關系數據庫中的一些對象為表、視圖、字段、數據類型、長度、主鍵、外鍵、索引、約束、是否可為空、默認值。

邏輯模型是指數據的邏輯結構物理模型是指內模式，詳細的說就是所有的內部記錄類型、索引和文件的組織方式

6，如何建立和評估數據倉庫邏輯模型

邏輯模型指數據倉庫數據的邏輯表現形式。從最終應用的功能和性能的角度來看，數據倉庫的數據邏輯模型也許是整個項目最重要的方面，需要領域專家的參與。從內容上看，涉及的方面有確立主題域，粒度層次的劃分，確定數據分割策略，關系模式的確定。邏輯模型建設方法邏輯建模是數據倉庫實施中的重要一環(huán),因為它能直接反映出業(yè)務部門的需求,同時對系統(tǒng)的物理實施有著重要的指導作用。目前較常用的兩種建模方法是所謂的第三范式 (3NF,即 Third Normal Form)和星型模式 (Star-Schema) 第三范式關系模式滿足以下特征： 1 每個屬性的值唯一,不具有多義性; 2. 每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵,而非主鍵的一部分; 3. 每個非主屬性不能依賴于其他關系中的屬性,因為這樣的話,這種屬性應該歸到其他關系中去星型模型星型模式是一種多維的數據關系，它由一個事實表(Fact Table)和一組維表(Dimens ion Table)組成。每個維表都有一個維作為主鍵，所有這些維則組合成事實表的主鍵，換言之，事實表主鍵的每個元素都是維表的外鍵。事實表的非主屬性稱為事實 (Fact)，它們一般都是數值或其他可以進行計算的數據;而維大都是文字、時間等類型的數據。第三范式和星型模式在數據倉庫中的應用大多數人在設計中央數據倉庫的邏輯模型時，都按照第三范式來設計;而在進行物理實施時，則由于數據庫引擎的限制，不得不對邏輯模型進行不規(guī)范處理 (De-Normalize)，以提高系統(tǒng)的響應速度，這當然是以增加系統(tǒng)的復雜度、維護工作量、磁盤使用比率 (指原始數據與磁盤大小的比率)并降低系統(tǒng)執(zhí)行動態(tài)查詢能力為代價的。那么，在中央數據倉庫中是否可以采用星型模式來進行模型設計呢?我們知道，星型模式中有一個事實表和一組維表，我們可以把事實看成是各個維交叉點上的值。星型模式之所以速度快，在于針對各個維作了大量的預處理，如按照維進行預先的統(tǒng)計、分類、排序等。因此，在星型模式設計的數據倉庫中，作報表的速度雖然很快，但由于存在大量的預處理，其建模過程相對來說就比較慢。當業(yè)務問題發(fā)生變化，原來的維不能滿足要求時，需要增加新的維。由于事實表的主鍵由所有維表的主鍵組成，這種維的變動將是非常復雜、非常耗時的。星型模式另一個顯著的缺點是數據的冗余量很大。綜合這些討論，不難得出結論，星型模式比較適合于預先定義好的問題，如需要產生大量報表的場合;而不適合于動態(tài)查詢多、系統(tǒng)可擴展能力要求高或者數據量很大的場合。因此，星型模式在一些要求大量報表的部門數據集市中有較多的應用。總之，上面討論了數據倉庫模型設計中常用的兩種方法。對于部門數據集市，當數據量不大、報表較固定時可以采用星型模式;對于企業(yè)級數據倉庫，考慮到系統(tǒng)的可擴展能力、投資成本和易于管理等多種因素，最好采用第三范式。邏輯模型指數據倉庫數據的邏輯表現形式。從最終應用的功能和性能的角度來看，數據倉庫的數據邏輯模型也許是整個項目最重要的方面，需要領域專家的參與。從內容上看，涉及的方面有確立主題域，粒度層次的劃分，確定數據分割策略，關系模式的確定。邏輯模型的質量標準對邏輯模型的評估，就是對邏輯模型質量的考察，什么是邏輯模型的質量呢？從狹義的概念說，邏輯模型是否正確表達了業(yè)務規(guī)則，也就是準確，但是隨著人們對數據倉庫認識的加深，質量的含義不斷延伸,現在對模型質量要求不僅僅單純指單純的業(yè)務規(guī)則，還包括模型滿足用戶分析需求的程度，它是一個包含豐富內涵、具有多維因素的綜合性概念。相應地邏輯模型質量概念的認識也從狹義向廣義轉變，準確性已不再是衡量唯一標準。評估邏輯模型一般包括如下方面的標準正確性邏輯模型的建設方法是正確的，遵循了從上到下和從下到上相結合的方法，選擇了正確的模型表示方式，對實際業(yè)務采用正確的概化抽象。準確性（精度）指邏輯模型和實際業(yè)務即“真值”之間的差異程度。誤差越小，準確性就越高。這里，所謂的“真值”是可知的，盡管邏輯模型經過了抽象，概化等方法總結共性，但是模型的具體化后，與“真值”是應當符合的?？梢酝ㄟ^范圍誤差、計數誤差、不回答率、加工整理差錯、模型假設誤差等影響準確性的各個因素，測算統(tǒng)計估算值的變動系數、標準差、均方差、曲線配合吻合度、假設檢驗、偏差等，修正邏輯模型將其的誤差控制在一個可接受的置信區(qū)間內。適用性指收集的信息是否有用，是否符合用戶的需求。它要求邏輯模型的粒度，分割方式符合用戶的分析需求。可解釋性是指在公布邏輯模型時，應同時公開邏輯模型的的補充解釋信息或稱為“元數據”，即關于模型數據的解釋說明。內容包括所使用的建設方法，建設目標，以防止模型數據二義性導致錯誤解釋和使用。完備性目前的業(yè)務需求和所用的業(yè)務規(guī)則完全包含在邏輯模型中。模型中不存在沒有包含的需求業(yè)務對象（如實體，屬性，以及之間的關系）一致性模型中的各個對象命名方式統(tǒng)一，有明確的命名規(guī)范。而且模型中各個相關對象的粒度一致，業(yè)務邏輯模型對象的劃分標準應當統(tǒng)一。擴展性當新的業(yè)務產生時，僅僅是增加了相關邏輯模型對象的實例內容，不影響目前的邏輯模型，模型這些分類能夠隨統(tǒng)計分析需求的不同進行相應的調整，無需改變數據庫結構，具有靈活的擴展性。僅在個別情況下，需要對邏輯模型的屬性或者實體本身增加，支持分步驟的實施。可銜接性邏輯模型來自擁有行業(yè)經驗的概念模型，里面凝聚了許多成功的經驗，而且從規(guī)劃上符合行業(yè)系統(tǒng)的長遠發(fā)展，因此邏輯模型應當從概念模型上相對平滑的過度過來。此外，物理模型應當來自與邏輯模型，邏輯模型的建設應當具有一定的可操作性，便于向物理模型的轉化。邏輯模型中常犯的錯誤：命名規(guī)范不統(tǒng)一對于匯總數據，低粒度數據或歷史數據采用已定義的命名規(guī)范。粒度層次不統(tǒng)一有的具體，有的過于抽象不準確業(yè)務關系表示錯不全面：一些屬性外鍵標識沒有主表無用關聯關系多：模型中各種對象所表示的內容，應當與用戶的業(yè)務分析需求密切相關。與行業(yè)通用模型移動的兼容性差：與行業(yè)通用模型存在較大的差異，不利于系統(tǒng)的將來發(fā)展符合信息發(fā)展的趨勢。總結商業(yè)智能和數據倉庫系統(tǒng)的建設作為一個漸進、迭代的過程，其發(fā)展趨勢是從現有的初步應用如報表分析、數據集市，向深度和廣度復雜分析和數據挖掘技術應用發(fā)展，其依賴的數據存儲模型，包括邏輯模型和物理模型，也是一個不斷發(fā)展，不斷豐富完善的過程。

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邏輯模型，系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容

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邏輯模型，系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容

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1，系統(tǒng)的邏輯模型包括哪些方面的內容

2，什么是邏輯模型物理模型

3，邏輯斯蒂增長模型的介紹

4，簡述邏輯模型的特點

5，邏輯模型和物理模型的區(qū)別

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