什么是高层逻辑模型？

一、什么是高层逻辑模型？

高层逻辑模型，是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图。

主要用以表达客观事物内部各有关环节间的逻辑关系特征的一种模型。

如计划进度表反映了各项工作之间前后互相关联在时间上的逻辑关系。

又如一个系统各组成部分之间的关系疏密、隶属特征的树状框图，这表达了空间上的逻辑关系。

二、什么是文字逻辑模型？

逻辑数据模型 (LogicDataModel，LDM)是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。

三、什么是逻辑数据模型？

数据模型数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。

1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

四、什么是多因素逻辑回归模型？

多因素逻辑回归分析的表示意思是指用来分析某类事件发生的概率与自变量之间的关系。

五、关系模式是概念模型还是逻辑模型？

关系模式是逻辑模型

常用的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。

这3种逻辑模型的根本区别在于数据结构不同，即数据之间联系的表达方式不同，层次模型用“树结构”来表示数据之间的联系；网状模型是用“图结构”来表示数据之间的联系；关系模型是用“二维表”来表示数据之间的联系。

六、概念模型逻辑模型物理模型的联系？

概念模型、逻辑模型和物理模型都是在软件开发中使用的不同层次的模型，它们之间存在联系和依赖关系。概念模型是系统的高层次抽象表示，逻辑模型是具体的系统实现方式，而物理模型是最终系统的具体实现形式。三者之间的联系是逐层递进的，概念模型指导逻辑模型的设计，逻辑模型是物理模型的实现基础，物理模型则反过来验证和修正逻辑模型和概念模型。

因此，三者之间需要保持一致性和连贯性，以确保软件系统的正确性和稳定性。

七、概念模型，逻辑模型和物理模型的区别？

概念模型、逻辑模型和物理模型是信息系统建模中常用的三种模型，它们之间的区别如下：

1. 概念模型（Conceptual Model）：概念模型是对现实世界中一种问题或情境进行抽象、概括和归纳，从而得出一些基本的概念、关系和规则。它通常用于需求分析的初期，旨在把业务规则、实体、关系等要素表达清楚，以便更好地理解业务过程。概念模型通常是一个高层次的、与技术无关的图形化表示方法，如实体-关系（ER）图。

2. 逻辑模型（Logical Model）：逻辑模型是根据概念模型而进行进一步细化和明确的、与技术相关的表示方式。逻辑模型在概括和归纳现实世界时，考虑了具体实现技术。它通常用于分析和设计阶段，并形成了数据库设计方案。逻辑模型包括数据流图、数据结构图等。

3. 物理模型（Physical Model）：物理模型是指将逻辑模型转化为实际存储在计算机上的结构化数据，即为特定DBMS所支持的具体表结构的设计，是最终的数据库实现。物理模型关注于数据存储和访问方面，包括数据类型、索引、键等实现细节。物理模型通常是一个数据库的具体编码规范，如SQL文件。

总之，概念模型、逻辑模型和物理模型都是在信息系统建模中非常重要的概念，每个阶段都有其专门的目标和关注点，并且它们之间的转换是逐步精细化和技术化的过程。这些模型可以帮助开发者更好地理解业务需求和技术实现，从而有效地设计并构建出高质量、可靠性强的系统。

八、逻辑模型三范式原则？

界面设计、编程控制、数据库设计

九、逻辑回归模型建模步骤？

1，构建所需的数据集，根据实验的窗口，构建逻辑回归数据结构，例如 用过去12个月数据 做购买率的模型训练，这部分包含训练数据集与测试数据集，

2.变量的转化与预处理。

其中去掉缺失值较多的变量，购买率分布较集中的变量，即购买概率的变化不随自变量变化而变化的变量，即数值集中程度较高的变量。与Y不相关的变量。

3.变量的删选（特征工程）（caret包）

将高维即数量太庞大的自变量群，降维致较少的变量组合，（例如降至80以下 或者20左右），这部分步骤主要来降维的同时，期望消去变量之间的共线性，相关性等因素

4.模型的构建（glm 包/step() )

根据实际商业的目的，挑选第三步后剩下的变量，并调参，找到是整个系统平滑稳定的变量组合，例如10个变量，其中每个变量权重期望分布均匀，且满足模型其他各项基本指标，如C值 AUC等。

5.模型的评估 与描述

将构建完成的模型，将所有客户的购买率给出，并从高到低排序，总人群均分为10类 。输出模型结果 其中理想效果是 ：购买率高的客户群为总体平均购买率人群的两倍既两倍以上，即高的购买率是总体平均购买率的两倍。

十、财务模型的逻辑思路？

财务模型:  讲求数形结合，作图直观显现，推理代公式求解数据。分析数据得出结论，实务中当如何操作。

财务模型多种类贯通逻辑思维。当首因素影响--流动性-偿债-营运-运转-财务管报分析融资需求，(利率货币时间价值-资本(成本)结构)，投资/筹资(多样管理)，短期营运(应收存货)资本管理，生产产品成本多方法分配-差异分析定价决策;分中心(全面预算)，总结投融资报酬收益将如何处理。