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數(shù)據(jù)的生成模式主要分為（數(shù)據(jù)的生成模式主要分為哪幾類）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 01:54:42 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 85

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本文目錄:

1、北大青鳥java培訓(xùn)：大數(shù)據(jù)開發(fā)常見的9種數(shù)據(jù)分析？
2、數(shù)據(jù)庫主要分為哪兩種類型？
3、如何將大數(shù)據(jù)分為不同的類別
4、數(shù)據(jù)分析常見類型有哪些?

數(shù)據(jù)的生成模式主要分為（數(shù)據(jù)的生成模式主要分為哪幾類）

一、北大青鳥java培訓(xùn)：大數(shù)據(jù)開發(fā)常見的9種數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程，過程中需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數(shù)據(jù)分類方法和數(shù)據(jù)處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是山東北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/介紹的數(shù)據(jù)分析員必備的9種數(shù)據(jù)分析思維模式：1.分類分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步分析，能夠進(jìn)一步挖掘事物的本質(zhì)。

2.回歸回歸是一種運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

3.聚類聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導(dǎo)或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)聚類是對于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。

4.相似匹配相似匹配是通過一定的方法，來計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會(huì)用一個(gè)是百分比來衡量。

相似匹配算法被用在很多不同的計(jì)算場景，如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯(cuò)、推薦統(tǒng)計(jì)、剽竊檢測系統(tǒng)、自動(dòng)評分系統(tǒng)、網(wǎng)頁搜索和DNA序列匹配等領(lǐng)域。

5.頻繁項(xiàng)集頻繁項(xiàng)集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個(gè)階段來挖掘頻繁項(xiàng)集，目前已被廣泛的應(yīng)用在商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

6.統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，用一定的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和指標(biāo)體系，表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)處理工作，主要方法包括：平均指標(biāo)和變異指標(biāo)的計(jì)算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

7.鏈接預(yù)測鏈接預(yù)測是一種預(yù)測數(shù)據(jù)之間本應(yīng)存有的關(guān)系的一種方法，鏈接預(yù)測可分為基于節(jié)點(diǎn)屬性的預(yù)測和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測，基于節(jié)點(diǎn)之間屬性的鏈接預(yù)測包括分析節(jié)點(diǎn)資審的屬性和節(jié)點(diǎn)之間屬性的關(guān)系等信息，利用節(jié)點(diǎn)信息知識集和節(jié)點(diǎn)相似度等方法得到節(jié)點(diǎn)之間隱藏的關(guān)系。

與基于節(jié)點(diǎn)屬性的鏈接預(yù)測相比，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)更容易獲得。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域一個(gè)主要的觀點(diǎn)表明，網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體的特質(zhì)沒有個(gè)體間的關(guān)系重要。

因此基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測受到越來越多的關(guān)注。

8.數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數(shù)據(jù)量以減少存儲(chǔ)空間，提高其傳輸、存儲(chǔ)和處理效率，或按照一定的算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織，減少數(shù)據(jù)的冗余和存儲(chǔ)的空間的一種技術(shù)方法。

數(shù)據(jù)壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。

9.因果分析因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測的方法，運(yùn)用因果分析法進(jìn)行市場預(yù)測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計(jì)算經(jīng)濟(jì)模型和投人產(chǎn)出分析等方法也較為常用。

二、數(shù)據(jù)庫主要分為哪兩種類型？

數(shù)據(jù)庫主要分為關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）。

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)的格式可以直觀地反映實(shí)體間的關(guān)系。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和常見的表格比較相似，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中表與表之間是有很多復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系的。

常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應(yīng)用中，使用不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對系統(tǒng)的性能影響不大，但是在構(gòu)建大型應(yīng)用時(shí)，則需要根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求和性能需求，選擇合適的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）

指分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)與CAP理論、一致性哈希算法有密切關(guān)系。NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴(kuò)展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場景。

數(shù)據(jù)的生成模式主要分為（數(shù)據(jù)的生成模式主要分為哪幾類）

擴(kuò)展資料

關(guān)系數(shù)據(jù)庫分為兩類：一類是桌面數(shù)據(jù)庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/服務(wù)器數(shù)據(jù)庫，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面數(shù)據(jù)庫用于小型的、單機(jī)的應(yīng)用程序，它不需要網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)起來比較方便，但它只提供數(shù)據(jù)的存取功能。

客戶/服務(wù)器數(shù)據(jù)庫主要適用于大型的、多用戶的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，應(yīng)用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機(jī)上，用于向用戶顯示信息及實(shí)現(xiàn)與用戶的交互；另一部分駐留在服務(wù)器中，主要用來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作和對數(shù)據(jù)的計(jì)算處理。

參考資料來源：百度百科-關(guān)系數(shù)據(jù)庫

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫

三、如何將大數(shù)據(jù)分為不同的類別

深圳遠(yuǎn)標(biāo)為你解答

從分類大數(shù)據(jù)到選擇大數(shù)據(jù)解決方案

如果您花時(shí)間研究過大數(shù)據(jù)解決方案，那么您一定知道它不是一個(gè)簡單的任務(wù)。本系列將介紹查找滿足您需求的大數(shù)據(jù)解決方案所涉及的主要步驟。

我們首先介紹術(shù)語 “大數(shù)據(jù)” 所描述的數(shù)據(jù)類型。為了簡化各種大數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性，我們依據(jù)各種參數(shù)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類，為任何大數(shù)據(jù)解決方案中涉及的各層和高級組件提供一個(gè)邏輯架構(gòu)。接下來，我們通過定義原子和復(fù)合分類模式，提出一種結(jié)構(gòu)來分類大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)問題。這些模式有助于確定要應(yīng)用的合適的解決方案模式。我們提供了來自各行各業(yè)的示例業(yè)務(wù)問題。最后，對于每個(gè)組件和模式，我們給出了提供了相關(guān)功能的產(chǎn)品。

第 1 部分將介紹如何對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。本系列的后續(xù)文章將介紹以下主題：

♦ 定義大數(shù)據(jù)解決方案的各層和組件的邏輯架構(gòu)

♦ 理解大數(shù)據(jù)解決方案的原子模式

♦ 理解用于大數(shù)據(jù)解決方案的復(fù)合（或混合）模式

♦ 為大數(shù)據(jù)解決方案選擇一種解決方案模式

♦ 確定使用一個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案解決一個(gè)業(yè)務(wù)問題的可行性

♦ 選擇正確的產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)解決方案

依據(jù)大數(shù)據(jù)類型對業(yè)務(wù)問題進(jìn)行分類

業(yè)務(wù)問題可分類為不同的大數(shù)據(jù)問題類型。以后，我們將使用此類型確定合適的分類模式(原子或復(fù)合)和合適的大數(shù)據(jù)解決方案。但第一步是將業(yè)務(wù)問題映射到它的大數(shù)據(jù)類型。下表列出了常見的業(yè)務(wù)問題并為每個(gè)問題分配了一種大數(shù)據(jù)類型。

按類型對大數(shù)據(jù)問題分類，更容易看到每種數(shù)據(jù)的特征。這些特征可幫助我們了解如何獲取數(shù)據(jù)，如何將它處理為合適的格式，以及新數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率。來自不同來源的數(shù)據(jù)具有不同的特征;例如，社交媒體數(shù)據(jù)包含不斷傳入的視頻、圖像和非結(jié)構(gòu)化文本

使用大數(shù)據(jù)類型對大數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類

按特定方向分析大數(shù)據(jù)的特征會(huì)有所幫助，例如以下特征：數(shù)據(jù)如何收集、分析和處理。對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類后，就可以將它與合適的大數(shù)據(jù)模式匹配：

1、分析類型 — 對數(shù)據(jù)執(zhí)行實(shí)時(shí)分析還是批量分析。請仔細(xì)考慮分析類型的選擇，因?yàn)檫@會(huì)影響一些有關(guān)產(chǎn)品、工具、硬件、數(shù)據(jù)源和預(yù)期的數(shù)據(jù)頻率的其他決策。一些用例可能需要混合使用兩種類型：

2、欺詐檢測;分析必須實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)地完成。

3、針對戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)決策的趨勢分析;分析可采用批量模式。

4、處理方法 — 要應(yīng)用來處理數(shù)據(jù)的技術(shù)類型(比如預(yù)測、分析、臨時(shí)查詢和報(bào)告)。業(yè)務(wù)需求確定了合適的處理方法?？山Y(jié)合使用各種技術(shù)。處理方法的選擇，有助于識別要在您的大數(shù)據(jù)解決方案中使用的合適的工具和技術(shù)。

5、數(shù)據(jù)頻率和大小 — 預(yù)計(jì)有多少數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)到達(dá)的頻率多高。知道頻率和大小，有助于確定存儲(chǔ)機(jī)制、存儲(chǔ)格式和所需的預(yù)處理工具。數(shù)據(jù)頻率和大小依賴于數(shù)據(jù)源：

♦ 按需分析，與社交媒體數(shù)據(jù)一樣

♦ 實(shí)時(shí)、持續(xù)提供(天氣數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù))

♦ 時(shí)序(基于時(shí)間的數(shù)據(jù))

6、數(shù)據(jù)類型 — 要處理數(shù)據(jù)類型 — 交易、歷史、主數(shù)據(jù)等。知道數(shù)據(jù)類型，有助于將數(shù)據(jù)隔離在存儲(chǔ)中。

7、內(nèi)容格式(傳入數(shù)據(jù)的格式)結(jié)構(gòu)化(例如 RDMBS)、非結(jié)構(gòu)化(例如音頻、視頻和圖像)或半結(jié)構(gòu)化。格式確定了需要如何處理傳入的數(shù)據(jù)，這是選擇工具、技術(shù)以及從業(yè)務(wù)角度定義解決方案的關(guān)鍵。

8、數(shù)據(jù)源 — 數(shù)據(jù)的來源(生成數(shù)據(jù)的地方)，比如 Web 和社交媒體、機(jī)器生成、人類生成等。識別所有數(shù)據(jù)源有助于從業(yè)務(wù)角度識別數(shù)據(jù)范圍。該圖顯示了使用最廣泛的數(shù)據(jù)源。

9、數(shù)據(jù)使用者 — 處理的數(shù)據(jù)的所有可能使用者的列表：

♦ 業(yè)務(wù)流程

♦ 業(yè)務(wù)用戶

♦ 企業(yè)應(yīng)用程序

♦ 各種業(yè)務(wù)角色中的各個(gè)人員

♦ 部分處理流程

♦ 其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫或企業(yè)應(yīng)用程序

10、硬件 — 將在其上實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)解決方案的硬件類型，包括商用硬件或最先進(jìn)的硬件。理解硬件的限制，有助于指導(dǎo)大數(shù)據(jù)解決方案的選擇。

四、數(shù)據(jù)分析常見類型有哪些?

1. 描述性分析

通過描述性分析這一手段，我們可以分析和描述數(shù)據(jù)的特征。這是一個(gè)處理信息匯總的好方法。描述性分析與視覺分析相結(jié)合，為我們提供了全面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

在描述性分析中，我們處理過去的數(shù)據(jù)以得出結(jié)論，并以儀表板的形式展現(xiàn)出來。在企業(yè)中，描述性分析多用于確定關(guān)鍵績效指標(biāo)或KPI以評估企業(yè)績效。

2. 預(yù)測分析

借助預(yù)測分析，我們可以確定未來的結(jié)果?；趯v史數(shù)據(jù)的分析，我們甚至可以預(yù)測未來。它利用描述性分析來生成有關(guān)未來的預(yù)測，借助技術(shù)進(jìn)步和機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠獲得有關(guān)未來的預(yù)測性見解。

預(yù)測分析是一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，需要大量數(shù)據(jù)來熟練地執(zhí)行預(yù)測模型及其調(diào)整從而獲得較為準(zhǔn)確的預(yù)測，這需要我們精通機(jī)器學(xué)習(xí)并開發(fā)有效的模型。

3. 診斷分析

有時(shí)，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)的性質(zhì)進(jìn)行批判性思考，并深入了解描述性分析。為了找到數(shù)據(jù)中的問題，我們需要對一些分析進(jìn)行診斷。

4. 規(guī)范分析

規(guī)范分析結(jié)合了以上所有分析技術(shù)的見解嗎，它被稱為數(shù)據(jù)分析的最終領(lǐng)域，規(guī)范分析使公司可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)結(jié)論制定相關(guān)決策。

規(guī)范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出謹(jǐn)慎的業(yè)務(wù)決策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之類的大公司正在使用規(guī)范分析來制定關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策。

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