建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。大千世界，表面看五彩缤纷，实质上，万物都遵循其自有的法则。数据仓库的建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳，概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。范

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SQL Server 2008 Analysis Services多维数据分析，包括项目创建、定义和部署多维数据集。

聚类分析，模糊集，适用于多维数据聚类。在研究生期间所做的成功，成功将三位数据实现聚类，并把它运用到交通分类当中。-Cluster analysis, fuzzy sets, is applicable to multi-dimensional data clustering.During the graduate student success, success will be three data clustering, and apply it to the classification of traffic.

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k-means多维聚类c++实现

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