企业建模

PowerDesigner 集成业务流程、应用程序（UML）和数据建模功能，通过强大的元数据管理，帮助企业高效构建和重构应用系统。

PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，采用模型驱动方法，将业务与IT结合起来，可帮助有效部署企业体系架构，并提供强大的分析与设计技术。它独具匠心地集成多种标准数据建模技术（如UML、业务流程建模和市场领先的数据建模），与主流开发平台如.NET、WorkSpace、PowerBuilder、Java™、Eclipse集成，为传统软件开发周期管理提供业务分析和规范的数据库设计解决方案。此外，PowerDesigner支持60多种关系数据库管理系统（RDBMS）／版本，运行在Microsoft Windows平台上，并提供Eclipse插件。

在现代企业管理中，企业信息工厂是指通过整合各类信息资源，构建数据流转、处理和存储的一体化平台。其核心目标是提升信息的共享与利用效率。在这一过程中，数据仓库建模方法论发挥着关键作用。数据仓库不仅仅是存储数据的场所，更是实现企业决策支持和数据分析的基础。通过建模，可以确保数据的结构化、高效性和准确性，推动企业数据的深入挖掘与分析，进而提高决策水平和业务响应速度。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

为学习greenplum数据库的个人和企业提供专业指导

数学模型与数学建模基础 高等数学 概率论与数理统计 线性代数 优化理论 微分方程及稳定性 组合学、图论优化 统计分析、数据处理 数值计算、数值模拟 模糊数学、灰色理论 随机过程、时序分析 变分、泛函、有限元分析

个人经验分享 基础思路运用：展示如何在数学建模中应用基础数学思路。 个人心得： 探讨数学建模实践中的思考和收获。