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  • 第一类:概念模型—ER模型、面对对象模型 第二类: ①逻辑模型 根据数据结构的不同分为:层次模型、网状模型、关系模型。 层次模型(一对多): 优点:数据结构采用树结构,简单清晰,并且数据库查询效率高 缺点:...

    这个我们讲过两次了,现在就直接说吧。
    数据模型分为第一类和第二类。
    第一类:概念模型—ER模型、面对对象模型
    第二类:
    逻辑模型
    根据数据结构的不同分为:层次模型、网状模型、关系模型。
    层次模型(一对多):
    优点:数据结构采用树结构,简单清晰,并且数据库查询效率高
    缺点:现实世界中很多联系是非层次的,不是一对多的关系,不适用层次模型。并且如果一个节点具有双亲,层次模型就很笨拙。
    **特征:**只能按层次路径查询,并且没有一个子女记录可以脱离双亲记录而存在。
    网状模型:
    特征:(1)允许有一个以上的节点无双亲。
    (2)至少有一个节点可以有多于一个的双亲。
    层次模型中子结点与双亲结点的联系是唯一的,而在网状模型中这种联系可以不唯一
    优点:可表示实体间的多种复杂联系,有良好的性能,存取效率较高
    缺点:结构较为复杂,DDL/DML也比较复杂,用户不容易使用。应用环境越大,机构就越复杂,也不方便使用 。数据独立性差
    关系模型:
    优点:结构简单。关系规范化。概念简单,操作简单。

    物理模型

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  • 常见的大数据分析模型。选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。  今天...

      常见的大数据分析模型。选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。


      今天中琛魔方主要为大家讲解在做大数据可视化时,有哪些常见得到数据分析模型。


      数据模型可以从两个角度来区分:数据和业务。


      一、数据模型


      统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型,这些模型是从科学研究视角去往界定的。


      1、降维


      对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时,往往会面临“维度灾害”。数据集的维度在无限地增加,但由于计算机的处理能力和速度有限,此外,数据集的多个维度之间可能存在共同的线性关系。这会立即造成学习模型的可扩展性不足,乃至许多那时候优化算法結果会无效。因而,人们必须减少层面总数并减少层面间共线性危害。


      数据降维也称为数据归约或数据约减。它的目的就是为了减少数据计算和建模中涉及的维数。有两种数据降维思想:一种是基于特征选择的降维,另一种是基于维度变换的降维。


      2、回归


      回归是一种数据分析方法,它是研究变量X对因变量Y的数据分析。我们了解的最简答的回归模型就是一元线性回归(只包含一个自变量和因变量,并且晾在这的关系可以用一条直线表示)。


      回归分析根据自变量的数量分为单回归模型和多元回归模型。根据影响是否是线性的,可以分为线性回归和非线性回归。


      3、聚类


      我们都听过“物以类聚,人以群分”这个词语,这个是聚类分析的基本思想。聚类分析法是大数据挖掘和测算中的基础每日任务,聚类分析法是将很多统计数据集中化具备“类似”特点的统计数据点区划为一致类型,并最后转化成好几个类的方式。大量数据集中必须有相似的数据点。基于这一假设,可以区分数据,并且可以找到每个数据集(分类)的特征。


      4、分类


      分类算法根据对己知类型训炼集的测算和剖析,从文中发觉类型标准,为此分折新统计数据的类型的类别优化算法。分类算法是解决分类问题的一种方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别的一个重要研究领域。


      5、关联


      关联规则学习根据寻找最能解释数据变量之间关系的规则,在大量多元数据集中找到有用的关联规则。这是一种从大量数据中找出各种数据之间关系的方法。此外,它还可以挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系。


      6、时间序列


      时间序列是一种用于研究数据随时间变化的算法,是一种常用的回归预测方法。原则是事物的连续性。所谓连续性,是指客观事物的发展具有规律性的连续性,事物的发展是按照其内在规律进行的。在一定的条件下,只要规则作用的条件不发生质的变化,事物的基本发展趋势就会持续到未来。


      7、异常数据检测


      在大多数数据挖掘或数据工作中,异常值将被视为“噪声”,并在数据预处理过程中消除,以避免其对整体数据评估和分析挖掘的影响。然而,在某些情况下,如果数据工作的目标是关注异常值,这些异常值将成为数据工作的焦点。


      数据集中的异常数据通常被称为异常点、异常值或孤立点等。典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,表现出“异常”的特征。检测这些数据的方法称为异常检测。


      二、业务模型


      业务流程实体模型指的是对于某一业务流程情景而界定的,用以解决困难的某些实体模型,这种实体模型跟上边实体模型的差别取决于情景化的运用。


      1、会员数据化运营分析模型


      类型:会员细分模型、会员价值模型、会员活跃度模型、会员流失预测模型、会员特征分析模型、市场营销回应预测模型。


      2、商品数据化运营分析模型


      类型:商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。


      3、流量数据化运营分析模型


      类型:流量波动检测、渠道特征聚类、广告整合传播模型、流量预测模型。


      4、内容数据化运营分析模型


      类型:情感分析模型、搜索优化模型、文章关键字模型、主题模型、垃圾信息检测模型。


       大数据分析模型有哪几种类型? 中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示数据结构是由基于某种逻辑关联的数据元素组织的。数据元素之间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须存储在计算机中,数据的存储结构是数据结构的实现形式及其在计算机中的表示;此外,同时讨论对这类数据执行的操作也是有意义的。逻辑数据结构可以有多种存储结构,而各种存储结构影响数据处理的效率。


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  • Java有哪几种IO模型?有什么区别?BIO:同步阻塞IONIO:同步非阻塞IOAIO:异步非阻塞IO 要想彻底分清BIO、NIO、AIO,首先的明白同步、异步,阻塞、非阻塞的概念。 同步、异步【针对请求】和阻塞、非阻塞【针对客户端...

    Java有哪几种IO模型?有什么区别?

    要想彻底分清BIO、NIO、AIO,首先的明白同步、异步,阻塞、非阻塞的概念。

    同步、异步【针对请求】和阻塞、非阻塞【针对客户端】:

    在一个网络请求中,客户端(client)会发一个请求到服务端(server)。

    1.客户端发了请求后,就一直等着服务端响应。客户端:阻塞;请求:同步;

    2.客户端发了请求后,就去干别的事情了。时不时过来检查一下服务端是否给出了响应。客户端:非阻塞;请求:同步;

    3.换成异步请求。客户端发了请求后,就坐在了椅子上,等着服务端返回响应。客户端:阻塞;请求:异步;

    4.客户端发了请求后,就去干别的事情了。等到服务端给出响应后,再过来处理业务逻辑。客户端:非阻塞;请求:异步

    BIO:同步阻塞IO

    BIO:同步阻塞IO。可靠性差,吞吐量低,适用于连接比较少且比较固定的场景,JDK 1.4之前唯一的选择。
    在这里插入图片描述

    NIO:同步非阻塞IO

    NIO:同步非阻塞IO。NIO解决了BIO需要线程过多,同时给服务器造成压力过大的问题。可靠性比较好,吞吐量也比较高,适用于连接比较多并且连接比较短的场景(轻操作),例如:聊天室;从JDK 1.4开始支持。这是目前使用最广的模型,Netty框架就是基于这个模型设计的。
    在这里插入图片描述

    AIO:异步非阻塞IO

    AIO:异步非阻塞IO。AIO又解决了NIO模型服务端需要一直守着线程的这个问题。可靠性最好,吞吐量也是非常高的,适用于连接比较多,并且连接比较长的场景(重操作)。例如:相册服务器。从JDK 7版本开始支持。
    在这里插入图片描述

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  • 盒子模型有几种?区别在

    千次阅读 2020-04-16 11:54:28
    盒子模型有几种?区别在 1.W3C盒模型(标准盒模型) 给一个标签添加:box-sizing:content-box;(元素默认) 这个标签就转换为了w3c盒模型 标签得实际宽度 = 设置的宽度 + border宽度 + padding的宽度 2.怪异盒...

    盒子模型有几种?区别在哪

    1.W3C盒模型(标准盒模型)

    	给一个标签添加:box-sizing:content-box;(元素默认)
    	这个标签就转换为了w3c盒模型
    	标签得实际宽度 = 设置的宽度 + border宽度 + padding的宽度

    2.怪异盒模型(又称ie盒模型)

    	给一个标签添加:box-sizing:border-box;
     	这个标签就转换为了怪异盒模型
    	标签得实际宽度 = 设置的宽度 
    	如果设置了padding和border就是从设置的实际宽高中减去,减去后才是内容的宽高。
    

    区别

    主要区别:对于宽高的定义不同
    w3c盒模型:设置的宽度就等于内容的宽度
    怪异盒模型:内容的宽度 = 设置的宽度 - border的宽度 - padding的宽度
    
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