在这个数据常常被称为“新石油”的时代，了解利用其潜力的工具和技术至关重要。数据可视化和建模是两大巨头。然而，它们不同的角色常常导致混淆。本博客将揭开数据可视化和数据建模领域的神秘面纱。
数据可视化是信息和数据的图形表示。另一方面，数据建模涉及创建数据结构的抽象表示。
在这两个概念的交汇处，出现了一个价值百万美元的问题——它们有何不同？它们如何协同工作以发挥数据的最佳作用？继续阅读以找出答案。
什么是数据建模？
数据建模就像创建信息系统或部分信息的蓝图，以说明 手机号码数据 不同数据点和结构之间的联系。它的全部内容是识别系统中的数据类型、它们的关系、格式和特征，以及如何整齐地对它们进行分组和组织。
此过程基于业务需求。初始步骤包括直接从利益相关者和最终用户收集业务需求。然后，这些需求以及特定规则和要求被转化为数据结构，为设计可靠的数据库铺平了道路。在当今世界，从银行到医院，数据建模无处不在。
数据模型的类型
最常见的三种数据模型类型是关系型、维度型和实体关系型 (ER)。还有两种高级模型 — 面向对象数据模型和维度数据模型。除此之外，还有一些其他模型，如分层、网络、面向对象和多值，但它们的使用并不广泛。
您选择的数据模型类型为数据的存储和组织方式以及如何检索数据奠定了基础。
关系型
关系模型是一种老式但流行的方法。它将数据组织成具有行和列的表格。假设您有手机数据。基本元素是“手机类型”和“手机数量”。“类型”是一个维度，如描述或位置，“数量”是用于加法或平均等数学运算的度量。
这些表称为“关系”，列称为“属性”，行称为“元组”，而“域” 提供商可靠性是任何托 是列可以具有的一组值。您可以使用通用数据元素（称为键）链接表格。例如，您可以将手机类型与其价格或供应商联系起来。
尺寸
此模型可适应企业使用数据的方式。它专为更快的在线 ca 细胞数 查询而设计，非常适合数据仓库。想象一下，您正在跟踪苹果的销售情况。售出的苹果数量是“事实”，而围绕它的信息（如苹果类型、价格和销售日期）是“维度”。
事实表是维度模型中的主要表。它可以快速获取特定活动的数据，但分析数据可能需要一些额外的工作，因为它不像关系模型那样将所有内容链接在一起。
实体关系 (ER)
ER 模型就像可视化图表，展示了不同的业务数据是如何连接的。它们有表示活动或“实体”的框和表示这些框如何链接或“关系”的线。此图有助于构建关系数据库。例如，每一行可能代表一部手机，该行中的字段具有类型和颜色等属性。关键数据元素将表格联系在一起。
