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2018-10-20 23:10:30
“一切科学的伟大目标:要从尽可能少的假说或者公理出发,通过逻辑的演绎,概括尽可能多的经验事实。同时,从公理引向经验事实或者可证实的结论的思路也就愈来愈长,愈来愈微妙。理论科学家在探索理论时,就不得不愈来愈听从纯粹数学的、形式的考虑,因为实验家的物理经验不能使他提高到最抽象的领域中去。” ——阿尔伯特·爱因斯坦
在上一篇『探究人类认知体系的底层密码』中,给出了许多大师所提出的人的认知模式或理论,如果用意识百问(判定意识或认知理论体系有效性的测试标准)来进行检测的话,这些理论在全面性、系统性、应用性方面均存在或多或少的问题。本文我们来介绍一个全新的认知模型。
这是一个可以细致而深入的阐述人与物、人与人、人与环境间各种或简单或复杂关系的理论模型,即人的价值与认知分级演化模型(简称价值认知体系)。其模型结构的形状酷似一朵雪花,故也称为雪花模型。
价值认知体系有三个方面的量度,分别对应上图中的外、中、内三个环形珍珠链。
外圈代表的是价值认知体系的作用层,它直接对应的是人的各种行为表现,不过,这里对行为的描述不是通过肢体的外在运动轨迹来表示的,而是通过激活肢体运动的内在传导信息和传导载体的活动情况来描述的,这种内部的信息传导作用过程与外部的行为表现是一一对应的,因此基于信号作用逻辑的作用层可以直接用来指代行为。这种基于信号的描述方式的好处在于,它可以直接对接神经系统,以及加载于神经系统之上的认知和价值表现。每一类行为场景中都包括触发信号的基本作用要素、负责传导信息的机体作用组件、组件传导信息的基本程序、组件的结果状态展现等,这些组件及组件活动只在信息传导过程中才有意义,当缺乏信息传导时,则只剩下毫无生气的躯壳。对于人的价值认知体系来说,总共可分为六大基本作用场景,从最底层的感觉系统的机械式感应,到最高层的针对矛盾关系的选择处理,每一类场景都代表着一组或多组刺激信号的采集,以及所触发的机体组件的响应过程。作用过程强调的是认知过程的输入参数,以及这些参数在传入神经中枢过程中所涉及到的机体组织,这两者都是可以观察的,可以量化的,并且可用来定性认知这一黑箱系统的运作条件。
中圈代表的是价值认知体系的关系层,它是认知过程对作用过程的关系刻录。基于作用过程所搜集的各种输入信号,结合神经系统的信息传导规律和主观思维表现,来演绎推导认知系统对输入信号的加工处理逻辑,从而解构认知层级的内部运作机制。认知体系的总体表现与一个基本的逻辑规则高度相关,那就是同步关联原理(5.1节),因为同步的条件不同、参数不同、结果不同,造就了关系认知的多样性,并且随着认知层级的升级,催生认知的条件和参数愈趋复杂,最终塑造出了一个具有强大关系处理能力的超级系统。每一个认知层级所刻录的基本逻辑关系,不仅仅是认知体系对场景要素的认知结果,同时也是人体适应自然环境的一种价值体现。六个层次的六种关系统称为趋性关系。
内圈代表的是价值认知体系的意识层,意识层没有具体的指代,它是通过作用层和关系层来间接体现的,它对应的就是那个虚无缥缈的内心世界。这个内心世界有着其固有的共性逻辑,这个逻辑不是体现在意识的具体表现上,而是体现在意识的运行法则上,这个法则就是柬汰机制,也称价值分化机制(4.4节将做进一步讲解)。如果把内在精神世界看作是所有认知要素的关系集合的话,那么柬汰机制就是分拣精神世界当中关系要素属性的执法者,基于此而衍生出了每个个体所特有的行为表现、关系认知和价值观。当我们说意识的时候,它可以指行为趋向、关系认知或价值分化的某个具体过程,也可以是行为、认知和价值趋向的泛称。
上述三个层面本质上是一体的,只是阐述的角度不一样,从不同的侧面可以有助于我们更深刻的理解价值与认知体系的内在逻辑。
价值认知体系的六个意识层次之间存在着递进演化的关系,简要说明如下:
- 初级层次个体建立了对基本的刺激信号的感觉体验(即感受过程),并基于刺激信号的影响趋性做了价值分化(宜态分化),如冷热酸痛等,从而形成本元关系认知,这一意识层次称为本觉;
- 第二个层次个体建立了对刺激信号的分类组合感知能力(即感知过程),基于对特征信号的关联性运算,分化出特征信息的关系差异(焦点分化),从而实现了对事物的区分识别,形成关联关系认知,这一意识层次称为丛觉;
- 第三个层次个体基于焦点目标牵引和感觉系统反馈,构建了基本的行为作用方式(即机动过程),并实现了感受过程和感知过程的同步融合,形成了对作用对象的趋性分化(性状分化),催生了作用关系认知,这一意识层次称为履觉;
- 第四个层次是个人在面对趋性目标或行为刺激时所唤醒的能够趋近适宜状态的特定行为认知反应(即消解过程),基于情绪的校验反馈固化了个人对作用动向的效用趋向(效用分化),形成了需求关系认知,也初步树立了个人的价值观基础,这一意识层次称为弭觉;
- 第五个层次是个人的需求进程受到外界影响时的特定行为与认知反应(即调谐过程),柬汰机制同时在行为趋向和认知导向两个方面进行校验,并由此催生了个人对不同主体间交互关系的多维度效用区隔(义利分化),形成了嵌套关系认知,这一意识层次称为势觉;
- 第六个层次则是个人对存在价值趋性矛盾的场景关系的再认知能力,基于问题回溯而生成矛盾关系的价值差异,进而触发行为实践(即择处过程),通过实际结果表现来校验原有行为决策的有效性,从而使得个人不断获得在各种矛盾场景下选择更具环境适应性的关联背景(趋势分化),形成了发展关系认知,这一意识层次称为虞觉。
雪花模型阐释了人的六个认知维度,它们对应着六个不同的关系处理层次。在这六个层次的进化过程中,越底层越原始,越顶层越智慧,前三层表现出一种机械性,故描述时多用“个体”,而后三层才逐渐展现出人性,故描述多用“个人”。场景刺激信号被认知系统加工处理为各个基本关系要素,要素与要素之间的关联被印刻在认知系统当中,不同的意识层次,刻录的关系维度有所不同,越到高层,关系就越复杂。每一个层级的跨越,认知系统就增加一个关系维度,同时系统针对这个维度进行校验,在兼容底层价值评价原则的基础上基于校验所形成的差异而生成新的价值趋向,由此逐步推动个体去适应更多关系维度的复杂场景,然后基于此发展出更复杂的行为认知能力,直至校验机制不足以应付系统的复杂性为止。
以上是对价值认知体系的简要概括。价值认知体系的意识层级虽然不多,但各层级之间的关系极其庞杂,其中底层是建构高层意识的基础,而高层意识又具有重构底层价值趋性的能力,因此在解构、分析时存在着各个维度的相互干扰,这种错综复杂的关联会带来理解上的困扰,并且一不小心就容易陷入思维的悖论。为了更好的沉浸在这套逻辑体系中,应当尽量清空大脑中已有的先验知识,转而基于建构的思维,把人想象成一部机器、一个未知系统、一个原始生命,从最初始的自然科学逻辑开始,一步一步堆积,从而模拟出一个智能系统建构的可能方式。在体系架设过程中,使用对称性的限定条件来审视这套智能体系与人的已有认知系统有多大程度上的一致性,其中的任何逻辑问题或差异表现,都是可以用来反思这套智能体系建构的成效,这不仅是理解这套逻辑体系的基本方法,也是检验这套逻辑体系可靠性的有效方法。
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从一维度到十维度的变化
2019-04-02 17:08:06如果把一到十维度的空间用一张图来表达,你是否会看得明白呢?...让我们从一个点开始,和我们几何意义上的点一样,它没有大小、没有维度。它只是被想象出来的、作为标志一个位置的点。它什么也没有,空间、时间...如果把一到十维度的空间用一张图来表达,你是否会看得明白呢?
根据弦理论,粒子被看作是长度为普朗克尺度一维弦,在引入费米子的座标后,科学家提出了超弦理论。超弦理论暗示的平行宇宙时空必须拥有十个维度,时空中也存在超对称现象,宇宙不仅是四维时空,而是多维的。
让我们从一个点开始,和我们几何意义上的点一样,它没有大小、没有维度。它只是被想象出来的、作为标志一个位置的点。它什么也没有,空间、时间通通不存在,这就是零维度。
一维空间▼
好的,理解了零维之后我们开始一维空间。已经存在了一个点,我们再画一个点。两点之间连一条线。噔噔噔!一维空间诞生了!我们创造了空间!
一维空间只有长度,没有宽度和深度。
二维空间▼
我们拥有了一条线,也就是拥有了一维空间。如何升级到二维呢?很简单,再画一条线,穿过原先的这条线,我么就有了二维空间,二维空间里的物体有宽度和长度,但是没有深度。你可以试一试,在纸上画一个长方形,长方形内部就是一个二维空间。
这里,为了帮助大家方便理解高维度的空间,我们用两条相交的线段来表示二维空间。
为了向更高的维度前进,现在我们现在来想象一下二维世界里的生物。因为二
维空间没有深度(也可以理解成厚度),只有长度与宽度,我们就可以将它理解成“纸片人”,或者是扑克牌K.J.A Q里的画像。因为维度的局限,这个可怜的二维生物也只能看到二维的形状。如果让它去看一个三维的球体,那么他只能看到的是这个球体的截面,也就是一个圆。
三维空间▼
三维空间大家肯定熟悉,我们无时无刻都生活在三维空间中。三维空间有长度、宽度与高度。
但是,我要用另一种思维来表达三维空间,只有这样,才可以向更高维度推进。
好,现在我们有一张报纸,上面有一只蚂蚁。我们就姑且把蚂蚁君看作是“二维生物”,我在二维的纸面上移动。如果要让他从纸的一边爬到另一边,则蚂蚁君需要走过整个纸张。但是我们把这张纸卷起来呢?成为一个圆柱,一个三维空间里的物体;这时蚂蚁君只需要走过接缝的位置,就到达了目的地。(对了!就是传说中的虫洞)换句话说,把二维空间弯曲,就得到了三维空间,我们就可以这样来表达。
再解释一遍,在这个图示上,蚂蚁从A点消失,B点出现,你们想想,就是这意思,卷曲产生新的维度!
好了,
开始进入烧脑阶段!
前三个维度我们可以简单理解成长、宽、高。那么我们怎么理解四维空间?
四维空间▼
四维比三维多一维,它是什么?是时间!
想象一下,左边有一个1分钟之前的我,右边则是现在我,将这“两个我”看成两个点 ,穿过他们连线,它就是四维空间里的线。太棒了,四维空间出现了!
那么在现实当中我们可以看到过去和未来的我么?不能!因为我们是三维生物,活在三维空间中。 就像上文提到的,那位二维生物只能看到三维物体的截面一样,我们作为三维生物,只能看到四维空间的截面,也就是现在的你、我、他;换句话说就是此时此刻的世界 。
你们还可以么?
我要开始讲五维空间了哦
五维空间▼
首先我们要明确一点,低维度生物不能意识到高维度空间发生的事情。我们从出生到现在,都感觉自己在同一个空间里。我们常说“随着时间的推移”,其实就是沿着时间线向前,这条时间线就是四维空间里的那条线,换句话说,三维的我们沿着四维空间里的时间线向前走。
假如我们是四维空间生物,我们就可以看到过去、现在、将来各个时段的我们自己。但是,时间线只有一条,还记得前文中两条线交叉,将一维升级为二维么?那么现在,在四维这条时间线的基础上,我再加一条时间线和这条时间线交叉,五维空间就出现了!
不懂?没关系!例子举起来!比如说,你大学毕业参加工作,工作了5年,现在是一名经理,那么四维空间里你只能看到大学毕业的你以及成为白领的这条时间线上的你。 如果当初你初中毕业就去学烹饪,现在是一名厨师。那么这就是另一条时间线上的你。
在五维空间中,你可以看到成为经理的你,也可以看到成为厨师的你。总结的说,五维空间,你可以看到你未来的不同分支。
六维空间▼
OK 我开始解释六维空间。现在的你如果想拜访一下过去的你,怎么办?我们可以将四维空间中任意一条时间线弯曲,这样你就可以跳回以前,去见以前的你。换句话说,五维空间中,你可以“穿越”回到一条时间线上的过去。
还是拿“经理的你”和“厨师的你”举例子,厨师的你感觉日子很艰辛,每天油烟呛人,你想成为经理,安安静静在办公室里坐着。怎么办?五维空间中,你可以穿越到你初中毕业的时候,告诉以前的你,一定要继续读书,上高中,考大学,做白领。不过这很费力,而且风险很大,初中毕业的你需要作出不同的选择,每一种选择都会产生一个新的时间线,一个不同版本的未来。
你们还记得二维空间中蚂蚁君和报纸么?弯曲一个空间产生一个新的维度。对了!我们直接把五维空间弯曲,产生六维空间。这样,你就可以穿越到“经理的你”这条时间线,看一看另一个版本的你。
七维空间▼
如果你能看到这里,恭喜你,你的脑洞已经很大了。
好,我们继续,七维空间走起来。还是那个例子,前面提到两个时间线:经理与厨师。初中毕业的你,不可能只有这两种选择,而是近乎无限。怎么解释,你的每一个决定都在塑造出一个特有的你。你可以成为任何一种你。概括地说,初中毕业的你是一个起点,所有的时间线。都从这个点向外辐射,数量是无穷大,那么最后,七维空间里的一个点,里面包含着“初中毕业的你”开始的无限种可能。
那么怎么画出七维空间里的一条线?我们需要另一个点,但是这个点已经包含了无限,如何再去找另外一个点?那就是另一种开端。
没关系,我们举例子,你会懂得。前文中我们提到由“初中毕业的你”为开端而产生的七维无限点;如果你小学毕业的时候就作出不同的选择呢?每一个选择又会塑造一个不同的你;那么以“小学毕业的你”为开端,就会产生另一个包含着无限时间线的点。将这两点连成一条线,就是七维空间的线。
八维空间▼
还记得文章开始时提到的一维的线么?我们把另外一条线穿过它,就变成了二维空间。同样的道理,我们来给七维空间升级。例子呢,还是那个“你”。我们又找到了两个点,一个是由“大学毕业的你”为开端产生的七维无限点,另一个是由“50岁的你”为开端产生的无限点。将这两点连线,与上文中那条连接“初中毕业的你”无限点“小学毕业的你”无限点的这条线相交。我们就得到了八维空间!
九维空间▼
好了,讲到这里,你其实可以想象出九维空间是什么样了。我们把八维空间理解成那张报纸,平平的。这时蚂蚁君又出现了,不过它已经进化成八维空间生物了,给它一样的任务,要他横跨整个报纸去目的地,怎么办?将报纸再一次卷起来,虫洞又出现了。蚂蚁君顺利穿过虫洞出现在目的地。也就是说,将八维空间继续卷曲,我们就得到了九维空间!
十维空间▼
这里我来总结一下,回顾上文,从零维到四维,我们经历了点、线、面、体这个升级流程。然后四维空间又可以看做一点,充满着三维空间中所有可能性的连线,这个连线就是时间。
从四维到八维,我们又经历了点、线、面、体的升级流程。八维的点,充满着七维空间中所有可能性的连线。
八维空间继续升级。还是那个“你”,以八维空间的点为起始,我们必须想出所有的可能,每一种可能都与八维的这个点相连,最后,我们得到十维空间里的一个点,充满着九维空间中所有可能性的连线。
还能再升级么?不能了,在十维空间中,我们找不到任何一个空间可以在划出一个点,因为,十维空间就是一个点!
它包含着所有的宇宙、所有的可能性、所有的时间线、所有的所有...........
从零位到十维,我们经历了这么多,
最后,它还是一个点
科学家目前发现的时空是10维的,减去我们看见的3维时空还有7个维度,那么,往后,还会不会有更大的神奇发现吗?
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六个维度评价一名项目经理是否合格
2020-07-06 12:22:17项目经理本身在项目中并不产生价值,而是通过协调各种资源来使项目进行的更加高效,项目经理是通过团队实现项目目标的人,如果项目团队没有人管理,每个人按照各自的理解进行工作,产出的产物经常经常完全无法组合在...一、概述
项目经理本身在项目中并不产生价值,而是通过协调各种资源来使项目进行的更加高效,项目经理是通过团队实现项目目标的人,如果项目团队没有人管理,每个人按照各自的理解进行工作,产出的产物经常经常完全无法组合在一起,项目失败的概率极大,因此一个好的项目经理,能够团队团队成员向一个方向去努力,能大大提高项目成功的概率,尤其是在越大的项目团队中,体现的越明显,对于一个项目过程越复杂,参与人数越多的项目,项目经理的位置就越重要。
二、如何面试项目经理
下面我们就来聊一聊如何面试项目经理,我认为可以从以下几个维度对候选项目经理进行面试评价,首先是项目管理概念、团队管理、技术技能、过往业绩、职业素养、价值观六个方面来对项目经理进行评价。
1.项目管理概念
首先对项目管理有一个基本的认识,对项目管理的五大过程组及十大管理过程有基本的了解;对项目的进度、成本、质量、范围四个管理过程有较深的理解,懂得如何控制成本、保证质量、保证进度、处理好范围蔓延、项目镀金等影响项目成功的关键因素,懂得如何规避变更、交涉变更等;另外一部分就是会议管理,包括晨会、日志;周例会、周报,月例会、月报,专题会等。
2.人员管理
人员管理,我认为可以分为两方面,包括自己团队管理及客户管理;团队管理包括包括选人、用人、育人、留人、团队冲突管理、团队绩效管理等。客户管理包括管理客户预期、如何委婉的拒绝客户、如何说服客户等。
3.技术技能
技术技能可以从售前支撑、需求调研、实施开发、项目测试四个维度来考虑,其中售前支撑包括如何给客户宣讲、如果给客户报价,需要调研包括调研方法论、分析能力、原型设计工具等;实施开发包括对前后端框架的了解、如何处理代码规划、如何对设计进行评审等及是否做过架构设计,采用技术、为什么,解决了那些问题;项目测试包括测试用户、压力测试、用户验收测试及Bug处理等。
4.过往业绩
过往管理项目的金额、工期、管理多少人员,做那个行业,做过哪些成绩,取得这些成绩的原因是什么?有过哪些失败案例,失败的原因是什么?
5.职业素养
如何理解项目管理;作为管理者,你觉得最需要的素质是什么?沟通能力如何、是否是一个善于总结反思的人、是否乐于学习、是否有大局观及组织能力、是否善于引导客户等。
6.价值观
你的理想是什么,你认为什么样的人是人才,你认为自己最引以为傲的素养是什么?,你对未来自己规划,如何来保证可以达成自己的目标,你怎么评价自己等。
三、结语
如果你在所的的公司是一个小公司,人员相对较少,需要的是技术顶尖的管理者,顺便管理一下项目,那么面试的时候技术技能的权重可以占比更高一些;如果你是大中型的公司,更多的是进行项目管理、团队管理,那在面试时就需要在项目管理、团队建设的权重就要占比更高一些。
四、项目经理面试思维导图
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事实表与维度表
2021-08-26 15:49:19文章目录前言一、事实表1.2、事实表的特征1.3、事实表的类型1.3.1、交易事实表1.3.2、快照事实表1.3.3、积累事实表1.4、它如何在数据仓库中工作?1.5、事实表的优点二、维度表2.1、维度表类型2.1.1、SCD(缓慢变化维...文章目录
前言
事实表包含系统的事实作为其数据内容,维度表包含事实表的所有属性或对象,这些属性或对象有助于将事实表连接到各个维度表。两个表中的数据都可以是普通的文本格式,而事实表可以有数字和文本。在创建数据库的过程中,维度表由于其自身的特性,先于事实表创建。
一、事实表
数据仓库系统中的事实表只不过是包含所有事实或业务信息的表,可以在需要时进行分析和报告活动。这些表包含表示直接事实的字段,以及用于将事实表与数据仓库系统中的其他维度表连接起来的外部字段。一个数据仓库系统可以有一个或多个事实表,这取决于用于设计数据仓库的模型类型。
1.2、事实表的特征
- 键: 它有一个键或一个主键,它是与其链接的所有维度表的所有主键的累积。该键称为串联键,有助于唯一标识该行。
- 事实表粒度: 表的粒度描述了该表中包含的信息的详细程度或深度。级别越高,表的效率越高。
- 添加度量: 此中存在的属性可以是完全添加、非添加或半添加。将完全可加或可加的度量添加到所有维度。半加性是添加到某些维度而非所有维度的那些度量,非加性度量是存储业务流程的基本度量单位。
- 稀疏数据: 有些记录的属性包含空值或度量。他们不提供任何信息。
- 收缩汇总维度: 收缩汇总维度是基础维度的细分。
1.3、事实表的类型
它分为三个基本测量事件
- 事务性
- 定期快照
- 累积快照
1.3.1、交易事实表
这是业务运营的基本和基本观点。它用于表示在任何瞬时时间点发生的事件。事实度量仅对那个特定时刻有效,并且只对那个事件有效。与事务表关联的粒度指定为“事务中每行一行”。通常,它包含详细级别的数据,这导致它具有大量关联的维度。它在最基本的或原子级别的维度上捕获测量。这有助于表格为用户提供强大的维度分组、汇总和向下钻取报告功能。它密集而稀疏。它可能很大,可能包含数十亿条记录。让我们看一个杂货店销售的例子。
1.3.2、快照事实表
快照给出了特定时间实例或“瞬间图片”的事物状态。它通常包括更多的非加成和半加成事实。它有助于定期和可预测的时间间隔审查业务的累积绩效。在这种情况下,表示在每天或一周或一个月或任何其他时间间隔结束时的活动性能,这与事务事实表不同,其中为每个事件的发生添加新行。但是快照事实表或定期快照依赖于事务事实表来获取事务事实表中存在的详细数据。周期快照表大多是密集的,并且可以像事务事实表一样大。让我们看一下交易事实表中同一家杂货店销售额的定期快照示例。
1.3.3、积累事实表
这些用于表示具有明确定义和明确开始和结束的任何流程的活动。累积快照大多具有多个数据戳,代表生命周期中发生的可预测阶段或事件。有时会有一个额外的列包含显示该行上次更新时间的日期。让我们看一个例子。
1.4、它如何在数据仓库中工作?
它基本上代表与事件相关的指标。任何事实表的含义都必须由表名或表主键的组成来表示。最重要的选择是决定主键。也可以创建代理键作为主键。如果用户不想使用代理键,那么他可以使用指向与事实相关的维度组合的外键组合。使用外键可以了解 表的粒度 或 粒度。
Kimball 描述了可以遵循的四个设计步骤:
- 选择要建模的业务流程。
- 声明谷物。
- 选择维度。
- 识别事实。
1.5、事实表的优点
- 它包含用于分析的定量信息。
- 它包含的性能指标通常是标准化的。
- 它可以包含不同的度量,如加性、半加性和非加性。
二、维度表
维度表存在于星型或雪花模型中。维度表有助于描述维度,即维度值、属性和键。它的尺寸通常很小。大小可以从几行到几千行不等。它描述了事实表中存在的对象。维度表是指与任何可测量事件相关的信息的集合或组。它们构成了维度建模的核心。它包含一个可以被视为主键列的列,有助于唯一标识每个维度行或记录。它通过这个键与事实表连接。创建时,系统生成的称为代理键的键用于唯一标识维度中的行。
为什么我们需要使用?
- 它有助于存储历史信息或维度信息。
- 它比规范化表更容易理解。
- 可以向表中添加更多列,而不会影响使用这些列的现有应用程序。
2.1、维度表类型
2.1.1、SCD(缓慢变化维)
倾向于随时间缓慢变化而不是在固定时间间隔内变化的维度属性称为缓慢变化维度。例如地址和电话号码更改但不定期更改。让我们看一个例子,一个人去不同的国家旅行,所以他需要根据那个国家改变他的地址。这可以通过三种方式完成:
类型 1:覆盖之前的值。这种方法易于应用,有助于节省空间从而降低成本。但是,在这种情况下,历史丢失了。
更改前的表
ID 姓名 国家 国籍 1001 雷切尔 印度 印度人 更改后的表
ID 姓名 国家 国籍 1001 雷切尔 中国 印度人 类型 2:添加具有新值的新行。在这种方法中,历史被保存并且可以在必要时使用。但占用空间大,增加了成本。
更改前的表
ID 姓名 国家 国籍 1001 雷切尔 印度 印度人 更改后的表
ID 姓名 国家 国籍 1001 雷切尔 印度 印度人 1001 雷切尔 中国 印度人 类型 3:添加新列。这是最好的方法,因为历史可以轻松维护。
更改前的表
ID 姓名 国家 国籍 1001 雷切尔 印度 印度人 更改后的表
ID 姓名 国家 老国家 国籍 1001 雷切尔 中国 印度 印度人 2.1.2、一致维度
该维度在多个主题领域或数据集市之间共享。同样可以在不同的项目中使用,而无需在同一项目中进行任何修改。这用于保持一致性。一致维度是那些完全相同或任何其他维度的适当子集的维度。
2.1.3、垃圾维度
垃圾维度是一组低基数的属性。它包含与任何其他属性无关的不同或各种属性。这些可用于实现 RCD(快速变化的维度),例如标志、权重等。
2.1.4、退化维度
它存储在事实表本身中而不是作为单独的维度表存储的属性,这些属性称为退化维度。例如票号、发票号、交易号等。
2.1.5、角色扮演维度
与事实表的多重关系称为角色扮演维度。换句话说,当同一个维度键及其所有相关属性与事实表中的许多外键连接时。它可以在同一个现有数据库中实现多种用途。
2.2、它在数据仓库中是如何工作的?
- 维度是指与任何可测量事件相关的信息的集合或组。它们构成了维度建模的核心。创建维度时,会生成项目的结构。Created 可以跨不同的项目使用,它反映了可重用性的想法。当其中任何一项发生更改时,其影响仅反映在该特定表中。当要创建报告时,用户可以从维度表中获取数据,因为维度表包含所有必要的信息。
- 当执行维度建模时,原子数据被加载到维度结构中。然后围绕业务流程生成或构建维度模型。创建时必须记住过滤域值并将报告的标签存储在这些表中。必须确保在创建维度表时必须使用代理键(在创建维度表期间使用的系统生成的键,它有助于唯一标识维度表中存在的每条记录。)。它必须是非规范化的,因为它们的任务是让用户轻松高效地读取和分析数据,而不是管理事务。维度的主要目的是提供过滤、执行分组和高效标记。
2.3、维度表的好处
- 它具有简单的结构。
- 很容易分析和理解。
- 非规范化数据。
- 有助于维护任何维度的历史信息。
- 很容易从中检索数据。
- 快速创建和实施。
- 它提供了任何业务流程的上下文。
三、维度表 vs 事实表
3.1、事实表和维表之间的主要区别
- 事实表包含维度表的属性的值或度量。
- 事实表包含更少的属性和更多的记录,而维度表包含更少的记录和更多的属性。
- 事实表垂直增长,而维度表水平增长。
- 事实表包含一个连接键,而维度表包含一个主键。
- 必须在创建事实表之前创建维度表。
- 任何模式都包含更多的维度表和更少的事实表。
3.2、对比项
特征 事实表 尺寸表 基本定义 它包含属性的度量、事实或度量。 它是包含使用哪个事实表推断事实的属性的伴随表。 设计 它由数据粒度定义。 它是描述性的、完整的和冗长的。 任务 它包含度量并用于分析和决策。 它包含有关业务及其流程的信息。 数据类型 它包含数字和文本格式的数据。 它只包含文本格式的数据。 key 每个维度都有一个主键,作为维度表中的外键。 它有一个与事实表的主键相关联的外键。 存储 它将过滤器域和报告标签存储在维度表中。 它将详细的原子数据存储到维度结构中。 等级制度 它没有层次结构。 它包含一个层次结构。 属性 它的属性较少 更多属性 记录 更多记录 记录少。 表增长 桌子垂直增长。 桌子水平增长。 创建时间 创建维度表后,会创建事实表。 首先需要创建维度表。 模式结构 模式中的事实表数量较少。 模式中有许多维度表。 关注我的公众号【宝哥大数据】,更多干货
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2019-05-15 10:33:14大数据词已经无处不在,然而,其概念仍然存在混淆。大数据已被用于承载所有类型的...在对大数据的混淆中,很大一部分从大数据的定义开始。为了了解我们的调研受访者对该术语的定义,我们让每个受访者选出大数据的两... -
删除数组中的长度1维度
2021-01-13 23:09:35要生成与初始显示相匹配的数组,我必须特别注意将一个数组嵌入另一个数组中:In [402]: x=np.array([[ 4.23156519, -0.93539198],[ 3.50074853, -1.67043386],[ 4.64192393, -1.03918172],[ 4.52056725, 0.2561267 ]... -
教学目标四个维度_基于物理学科核心素养的教学设计
2020-11-15 17:15:10自各学科新课标颁布以来,就在思考一个问题,如何将新课标中的目标能够落地?通过我们教师每一天的课堂教学能够作用于学生之上,这就与我们课堂教学设计息息相关了。在新课标理念的指导下,我们如何进行教学设计?与... -
老司机带带我:数仓建模架构|维度建模剖析与案例演示
2021-09-11 18:29:52作者基于多年的大数据处理经验,当前管理着100PB+数据仓库和2000+节点的集群。持续系统化给大家分享一下关于数据仓库建设的经验总结。...为什么维度建能模脱颖而出? 1.从小公司到大公司看数仓建模发展 ... -
数据仓库系列(一)什么是维度建模以及维度建模的基本要素
2020-08-25 21:38:42文章目录一、前言二、什么是维度建模三、维度建模的基本要素3.1 事实表3.2 维度表 一、前言 学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。 Inmon和... -
描述数据的“三个维度”
2018-01-24 00:00:00在社会生产和生活的各个领域,时时刻刻都在产生数据,这些数据类型不一,数量庞大。在各种偶然因素的影响下,这些数据看起来往往是杂乱无章、无迹可寻的。但是,如果有意识地对这些无序的数据进行整理和 -
数据仓库基础4-搞懂维度
2021-12-15 13:37:49维度模型的灵魂,是维度 -
信贷分控的九个维度
2017-12-07 20:39:33大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理,风控是所有... -
老师如何听课和评课?4个维度、20个观察视角、68个观察点!
2019-09-24 21:45:52听评课是一种最直接、最具体、最经常,也是最有效的研究提高课堂教学质量的...4个维度维度一:学生学习观察视角:准备/倾听/互动/自主/达成维度二:教师教学观察视角:环节/呈示/对话/指导/机智维度三:课程性质观察... -
多维数据模型中维度、度量、层级理解
2021-03-12 16:37:51比如我们看一个在三维空间的一部手机,我们最直观的会看到它的长、宽、高。 长、宽、高是三个手机的三个属性,每个属性有具体的数值。这三个角度,分别对应三维空间的x, y, z轴,即我们是从三维角度去看这个手机,... -
从四个维度谈谈如何做好团队管理
2019-10-08 18:10:17关于团队管理的四个维度,主要包括向下管理、向上管理、对外管理、自我管理。 1、向下管理 (1)、技术尊重 要了解程序员,你首先需要深入理解他们使用的工具、流程,以及程序设计的艺术。你理解得越... -
数据仓库维度表更新技术分析
2012-07-10 13:40:37生的,因此每一个维度表和事实表都有一个“一对多”的连 接关系,维度表的主键是事实表中的外键。随着企业交易量 的越来越多,星型模式中的事实表数据记录行数会不断增加, 而且交易数据一旦生成历史是不能改变的,... -
维度建模的优缺点
2021-05-04 18:21:58维度建模是将层次化的数据结构展开为单一层次,构建出来的数据库结构表更加符合人的直觉、易于被人所理解,从而有利于数据的推广使用。 2、快速的响应业务 面向分析构建的,每次不需要编写冗长的SQL,查询打宽表,... -
MATLAB 错误使用 cat 要串联的数组的维度不一致。
2020-12-28 20:49:12网上查了查原因好像还挺复杂,比如这篇写到的MATLAB错误记录:错误使用 cat 串联的矩阵的维度不一致 解决方案是: A = cellfun(@str2num,A) 完美解决! 参考链接: MATLAB cell转mat(矩阵) ... -
国际权威数据质量原文修订:数据质量评估的六个主要维度
2020-02-03 15:41:29‘数据质量维度’这个词已经被广泛的在业内使用了很多年,然后一直没有一个统一的标准。 数据质量从业者也总是感到困惑,而商业组织的领导们就更迷惑了。 哲人苏格拉底说:智慧从定义术语开始。因此本文旨在定义关键... -
度量项目质量优劣的六个维度及用例评价的质量维度
2018-06-23 21:03:39这6个维度是作者自己的总结,这六个维度也只是和功能测试有关,至于系统的性能、可靠性、可用性如何度量 首先,我们要明确一个概念,就是“严重bug”。这6个维度,有很多都和严重bug有关。严重bug指的是项目中,... -
「机器学习速成」嵌套:高维度数据映射到低维度空间
2019-07-01 08:44:09大家好,今天我们学习【机器学习速成】之嵌套:高维度数据映射到低维度空间。 嵌套将高维度数据映射到低维度空间, 可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处, 以此来捕获输入的语义。 我们马上学三点... -
数据质量与数据质量八个维度指标
2020-03-30 11:34:34数据质量与数据质量八个维度指标 数据的质量直接影响着数据的价值,并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题,还会影响着企业经营管理决策;错误的数据还... -
超级表格从四个维度为您实现精细化的表格数据共享【点击查看】
2016-07-08 11:13:43据说看了这篇文章的人,工作效率都能提升300% -
数据仓库主题七-(维度变化和特殊维度问题)
2020-09-09 11:50:26一、维度设计之维度变化 1、数据仓库的重要特点之一是反映历史变化,,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流逝发生缓慢的变化与数据增长较为快速的事实表相比,维度变化相对缓慢。在一些情况下,我们需要保留... -
人生的4个维度与价值观
2017-10-27 22:00:43评价人的一生有很多维度,其中最重要的是以下4个:高度、深度、宽度和温度。 高度:生涯高度的追求者,热爱竞争,有感召力与影响力,渴望资源与平台,希望自己有朝一日用自己的方式改变世界,如领袖、政治家、...