概念建模

时间序列是一种按固定时间间隔排列的数据集，通过分析其变化规律，可用于预测未来趋势。ARIMA（自回归移动平均差分模型）是一种常用的时间序列模型，用于预测基于历史数据的数据序列。它包含三个分量：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。在使用 ARIMA 模型时，需要确保数据序列平稳（均值和方差随时间保持恒定），并通过对数转换或差分使其平稳。模型的步骤包括：确定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数，然后建立模型并进行预测。

逻辑数据模型以图形化形式定义业务规则，组织数据关系，以达到数据设计目标。其符号体系设计内容反映具体业务需求和设计目标。

在社会经济中，影响事物发展的因素复杂多样，单一的一元回归模型往往难以全面反映实质。通过多元回归分析，如城市公共交通营运总额y与人口总数x1、国民生产总值x2、商品流通量及人口流动数x3等多个因素的关系，可以更准确地把握事物的本质。进一步，可建立如粮食总产量y与播种面积x1、化肥施用量x2、有效灌溉面积x3等8个因素的多元线性回归预测模型。

在构建概念模型阶段，模型设计人员负责建立主题域、确认业务关系和生成概念模型。若项目有规范小组，该小组负责定义关键规范。

浙大的概念分层讲得还挺清楚，尤其是关于location 维的分层结构，思路蛮清晰，适合做地理位置数据建模的参考。像是从all到Europe、North_America再到具体城市，比如Toronto、Frankfurt，一层一层拆得比较自然。大数据里，这种分层维度建模常见，比如你在做 BI 报表，用星型或雪花模型设计表结构的时候，这种结构就好用。能让数据从全局到局部都比较顺。如果你对维度建模不太熟，可以顺手看看这些资料，像这篇离散化与概念分层助力大数据理解就讲了不少常见的思路，配合浙大的更容易上手。还有一篇讲得挺细的使用 DMQL 定义雪花模式，里面用的也是分层概念，和 location 维这

违反第三范式的建模方式，挺适合刚接触数据建模的你琢磨一下怎么拆表合表更合理。它依赖了非主键属性，说白了就是用了一些没参与主键的外键字段。嗯，听着有点绕，但你看几个例子就懂了，像是订单表里把用户地址也存一份，这种设计其实问题挺多的。 第三范式主要是想让你减少数据冗余、提高表结构清晰度。一般来说，符合 3NF 的表，查询写起来更舒服，维护起来也不容易出问题。你要是表设计做得多，就能体会那种‘少一个字段也不行、多一个字段也出事’的精妙感觉。 相关的文章我帮你挑了一些，都是干货。比如《第三范式 SQL 基础入门指南》，适合你入门扫盲；再比如《第三范式-MYSQL 数据库基础和实例教程的详细解读》，讲得

提供 Oracle 概念的详细说明。

此文档介绍 Oracle 数据库 11g 的概念。

最近官网进行了更新，重点在于更新了blood_differential文件，我已下载了最新版本。部分文件已按照postgreSQL格式要求进行了修改，还有一些未动。需要特定文件请私信获取。MIMICIV的Github代码在Postgres中的实现比较初步，如有问题请留言。

Oracle 基础概念详解