DataWorks修饰词关联维度、关联标准代码的后续用途是什么？

DataWorks中的关联修饰词主要用来描述不同实体之间的关系。它们主要用于数据仓库的设计阶段，以便更好地组织和梳理业务逻辑。通过使用关联修饰词，可以清晰地表达实体之间的关联关系，使数据仓库更加易于理解和维护。具体的用途如下：

1. 构建数据模型：关联修饰词可以用来构建实体间的关联关系，形成数据模型。
2. 实体属性抽取：关联修饰词可以帮助用户理解实体的属性及其相互之间的关系，从而更好地进行实体属性的抽取。
3. 数据校验：关联修饰词可以帮助用户检查实体间的关联关系是否正确，以便及时发现问题并进行修正。
4. 建立语义连接：关联修饰词可以建立实体间的语义连接，为机器学习算法提供更多的上下文信息，从而提高算法的效果。

在DataWorks中，修饰词关联维度和关联标准代码用于表示数据之间的关系。它们主要用来实现数据的规范化和标准化。

• 修饰词关联维度：修饰词关联维度是指描述数据属性的一个维度表。例如，在电商场景中，"性别"是一个常见的修饰词关联维度，它包含了男性、女性等选项。这些选项可用于标识用户的性别属性。
• 关联标准代码：关联标准代码是一组定义数据含义的标准编码，主要用于标识实体或属性的一种唯一标识符。例如，在电商场景中，"国家"是一个关联标准代码，它包含了一组国家/地区的编码，每种编码都代表一个具体的国家或地区。

这两种类型的数据是相互关联的，通过关联维度和关联标准代码，可以将数据进行统一管理和规范。它们的目的是提高数据质量，提高数据可读性和易用性，并有助于跨系统之间的数据交换和互操作性。

目前没有强约束哈 主要是看模型之间的关系图，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks中，修饰词关联维度和关联标准代码主要用于约束和管理数据的准确性和一致性。具体来说：

1. 关联维度：当修饰词类型选定为维度枚举修饰词时，需要配置修饰词所关联的维度。这样做可以帮助用户更好地组织和理解数据，特别是在数据仓库或数据湖等复杂的数据环境中。

2. 关联标准代码：这是通过规范约束标准代码、度量单位、字段标准、命名词典来保障后续建模与应用过程中数据处理的一致性。例如，创建好数据标准后，后续在建模过程中涉及到会员ID这个字段的设置时，即可直接关联此标准，以此来保障所有会员ID字段的标准统一。