深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论，包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据，面对海量数据和种类繁多的数据源头，如何快速准确地进行分析、建模、报表，成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求，其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息，并最终呈现给用户，能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。
随着时间的推移，越来越多的企业将数据仓库的建设作为首要任务，并逐步实施数据仓库的建设规范和流程。对于数据建模的重要性已经被认识清楚，因为数据建模既可以支持数据分析师对数据的整合，又可以辅助数据分析师进行有效的分析处理。通过对数据建模理论和方法的深入研究和学习，我们能够更好地理解企业对数据建模的需求，并运用数据建模的方式提升企业的数据分析能力。
在数据建模方法论的讲解中，我们主要关注四个方面的内容：实体-联系-视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模。对于这些方法论，本文将以行业视角进行讲解，如行业内的龙头企业、银行、保险、零售等领域的应用案例。希望通过本文的讲解，能够帮助读者了解数据建模的基本理论和方法，以及在实际工作中如何运用它们。

2.实体-联系-视图模式

实体-联系-视图模式概述