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  • (一)数据结构的起源,常见的名词解释,数据元素之间关系
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    2021-03-09 21:09:24

    何为数据结构?

    • 待处理的数据以及数据之间的关系

    • 数据元素之间一种或多种特定关系的集合

    数据结构的起源

    • 一开始计算机是计算数值用的,所以当人们使用计算机解决实际问题的时候,首先需要从具体问题中抽象出一个适当的数据模型,为了解这个设计模型,需要设计算法,最后才是实现解决该问题的程序,从而得到一个可用的程序。

    • 但是现实生活中,不仅仅是处理数值上的问题,更多的是用程序来做排队取票、复杂计算器的设计、超大整数的求和等等问题,所以更需要有堆、栈、树、表等数据结构的帮助。

    因此数据结构研究的是非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题。

    数据

    • 描述客观事物

    • 计算机中可以操作

    • 能被计算机识别

    • 数据是能够输入给计算机处理的符合集合

    数据元素

    组成数据的,有一定意义的基本单位,在计算机通常作为整体处理,通常也被称为记录。

    水果中的苹果,梨,香蕉;猫和狗是宠物类的数据元素

    数据项

    一个数据元素可以由若干个数据项组成

    数据项是数据不可再分的最小单位。

    针对苹果这个数据元素,可以有大小,颜色这些数据项;

    针对猫这个数据元素,可以有尾巴,足,嘴巴,鼻子,耳朵等数据项。

    数据对象

    是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集。

    性质相同指的是数据元素具有相同数据和类型的数据项

    苹果都有大小和颜色等相同的数据项。

    针对上述概念,对数据结构下一个定义

    数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

    排队,可以理解为先到的人先取餐。

    数据元素一种或多种特定的关系指的是什么?

    这包含了逻辑上的关系和物理上的关系

    逻辑结构

    逻辑结构指的是数据对象中数据元素之间的相互关系

    集合结构

    类似于数学中的集合,数据元素之间没有别的关系,只是同属一个集合。

    线性结构

    数据元素是一对一的关系

    树形结构

    数据元素是一对多的关系

    图形结构

    数据元素是多对多的关系

    物理结构

    物理结构是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式,如何存储数据元素之间的逻辑关系,是实现物理结构的重点和难点。

    顺序存储结构

    将数据元素存放到地址连续的存储单元里面,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。顺序存储结构类似于排队,两两之间是十分靠近的。

    链式存储结构

    将数据元素放到任意的存储单元里面,这组单元可以连续也可以不连续。

    链式存储结构类似于银行叫号,人可以站在任何一个地方,只需要关注自己的上一个人就行了。

    抽象数据类型

    数据类型指的是一些值的集合以及针对该集合的一些操作的总称,这些值要求性质相同。

    如1,2,3,45,3435,3443这些都是整数,可以称之为整型。

    抽象数据类型又分为原子类型和结构类型,原子类型指的是不可再分解的基本类型。结构类型是由若干个类型组合而成,是可以再分解的。

    抽象指的是抽取出事物具有的普遍性的本质,抽出问题的特征而忽略细节。

    抽象数据类型是指一个数学模型及定义在这个模型上的一组操作。

    比如一个点,在空间直角坐标系中存在x,y,z坐标,我们可以把点抽象出来,做成一个数据类型。

    问题

    抽象数据类型,抽象类的区别

    抽象数据类型Abstract Data Type,ADT)是计算机科学中具有类似行为的特定类别的数据结构的数学模型;或者具有类似语义的一种或多种程序设计语言的数据类型。抽象数据类型是描述数据结构的一种理论工具,其目的是使人们能够独立于程序的实现细节来理解数据结构的特性。抽象数据类型的定义取决于它的一组逻辑特性,而与计算机内部如何表示无关。

    抽象类往往用来表征对问题领域进行分析、设计中得出的抽象概念,是对一系列看上去不同,但是本质上相同的具体概念的抽象。

    通常在编程语句中用 abstract 修饰的类是抽象类。在C++中,含有纯虚拟函数的类称为抽象类,它不能生成对象;在java中,含有抽象方法的类称为抽象类,同样不能生成对象。

    抽象类是不完整的,它只能用作基类。在面向对象方法中,抽象类主要用来进行类型隐藏和充当全局变量的角色。

     

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  • 我们正在进入物联网,大数据分析和云计算时代。这些技术中的每一个都有一些瓶颈,例如可伸缩性差,安全性问题,安装困难,容错,维护以及... 我们将讨论物联网,大数据分析和云计算这三种技术之间的相互关系。  物联

      我们正在进入物联网,大数据分析和云计算时代。这些技术中的每一个都有一些瓶颈,例如可伸缩性差,安全性问题,安装困难,容错,维护以及传统信息技术框架中的低性能。因此,我们需要利用这些技术中的每一种来找到其他问题的解决方案。

      因此,物联网,大数据分析和云计算是相互影响的。尽管云计算和大数据分析之间有着内在的联系,但物联网扮演着数据源单元的角色。此外,大数据分析和云计算技术的突破不仅将解决问题,还将促进物联网技术的广泛应用。

      我们将讨论物联网,大数据分析和云计算这三种技术之间的相互关系。

      物联网,大数据分析和云计算简而言之

      尽管我们都熟悉物联网,大数据分析和云计算的术语,但是,在我们讨论主题之前,让我们对其进行概述-

      什么是物联网?

      物联网(IoT)是指通过互联网连接物理对象的系统。物联网中的“事物”可以指通过IP地址分配的人员或任何设备。“物”在嵌入式技术的帮助下,无需任何人工干预即可通过互联网收集和传输数据。它可以帮助他们与外部环境或内部状态进行交互以做出决策。

      什么是大数据分析?

      大数据分析意味着大量的结构化,非结构化或半结构化数据(PB或PB),并对这些数据进行分析以获取业务趋势的见解。

      什么是云计算?

      云计算以按需付费模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务。这些服务概述如下:

      1)基础架构即服务(IAAS)

      云服务提供商提供了整个基础架构以及与维护相关的任务。

      2)平台即服务(PAAS)

      云提供程序提供了对象存储,运行时,队列,数据库等资源。但是,与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

      3)软件即服务(SAAS)

      如果平台和基础架构的IaaS到位,则该服务是最便捷的服务,它提供了所有必要的设置和基础架构。

      

    大数据分析

     

      大数据分析与云计算之间的关系

      随着生成大量数据,云计算在该数据的存储和管理中发挥着重要作用。这不仅涉及大数据分析的增长,还涉及诸如Hadoop之类的数据分析平台的扩展。结果,它为云计算创造了新的机会。因此,AWS,Google和Microsoft等服务提供商正在以具有成本效益的方式提供自己的大数据分析系统,该系统可针对各种规模的企业进行扩展。

      反过来,这又导致了一种新的服务模型,称为“服务即分析(AaaS)”。这将提供一种更快且可扩展的方式来集成不同类型的结构化,半结构化和非结构化数据,对其进行分析,实时转换和可视化。

      

    大数据分析

     

      此外,大数据分析云计算关系可以从以下观点和好处进行评估:

      云计算环境通常具有多个用户终端和服务提供商。用户从收集终端中使用大数据分析工具收集数据。另一方面,它从服务提供商端保存,存储和处理大数据分析。因此,云计算提供了大数据分析基础架构。基础结构必须提供按需资源和服务,以确保服务不中断。

      由于云环境是可扩展的,因此无论数据量如何,它都可以提供适当的数据管理解决方案。如果必要,云计算服务提供商还可以根据用户要求提供安全策略。

      身份管理和访问控制是处理公司机密数据时的两个主要问题。通过抽象化信息的内部细节,云计算可以使用简单的软件界面满足此安全要求。另外,这保证了用户数据的完全机密性,并且仅提供对授权用户的访问。

      用于数据处理的大数据分析可以分布在全球各地,而在不同地点维护如此庞大的服务器对于组织来说是一项昂贵的措施。由于云计算可以通过地理位置分散的服务器以及虚拟服务器存储和处理数据,因此大大降低了大数据分析处理的成本。

      云计算使用不依赖于用户设备效率的高级软件和应用程序。此外,它取决于网络服务器及其强度。相反,如果我们将个人资源用于依赖于用户设备的大数据分析。因此,大数据分析云计算服务是有益的。

      云计算支持通过网络的高速数据流。结果,它导致更快的大数据分析处理。

      物联网与大数据分析之间的关系

      物联网是一个机会,可以简化许多部门的操作,以实现机器与人(M2H),设备与机器(M2M)之间的交互。到目前为止,它还有足够的改进空间。在大多数情况下,传感器生成的数据被馈送到大数据分析系统进行分析,并从中生成最终报告。因此,这是两种技术之间相互联系的要点。

      

    大数据分析

     

      物联网与大数据分析的交汇带来了新的IT挑战

      1) 数据存储

      2) 整合

      3) 以及分析

      但是,它创造了许多机遇,而不是挑战。物联网预计在未来十年内将为互联网行业带来19万亿美元的市场潜力,这将为物联网和大数据分析领域的研究和开发提供更多的机会。

      物联网与云计算之间的关系

      物联网发展了互联网网络的新概念。这样可以实现多个对象之间的通信,其中包括

      1)智能设备

      2)移动设备

      3)传感器和其他。

      物联网的体系结构在体系结构的所有元素之间提供了有效的通信。元素可能是

      1)对象

      2)盖茨

      3)网络基础设施

      4)云基础架构

      结合使用物联网和云计算有多个好处:

      1)在云基础架构中,您可以部署应用程序以快速处理和分析数据,并尽快做出决策。

      2)据估计,到2020年将产生近4.4万亿GB数据。这无疑会给其基础设施带来巨大压力。因此,需要使这种巨大压力最小化,并找到一种解决方案来传输数据。另一方面,云计算可提供足够的性能和可伸缩性来存储和操作如此大量的数据。

      3)物联网和云计算有着互补的关系。物联网生成大量数据时,许多云提供商允许通过互联网传输数据,这意味着提供了一种导航数据的方式。

      4)云计算有助于在物联网开发中进行协作。使用云平台,物联网开发人员可以远程存储数据并轻松访问。

      5)云计算有助于推进物联网设备的分析和监控。

      6)一旦基础架构中发生任何安全漏洞,利用通用API和后端基础架构的IoT设备就可以立即通过Cloud接收重要的安全更新。物联网和云计算的结合功能是确保用户安全和隐私的重要参数。

      最终,它是物联网,大数据分析和云计算的融合

      因此,从以上描述中,我们可以找到三种互斥技术之间的相互依赖性。在这里,云计算扮演着物联网和大数据分析共同工作场所的角色,其中物联网是数据的来源,大数据分析作为一种技术是数据的分析平台。

      

    大数据分析

     

      根据IDC的数据,在未来五年内,将有超过90%的物联网数据托管在云平台上。其背后的原因是:

      1)大量的物联网数据生成将为大数据分析系统提供数据。

      2)降低物联网中数据混合的复杂性是使其收益最大化的标准之一。其背后的概念是–如果物联网应用程序和数据孤岛运行,我们将无法充分发挥其潜力。因此,为了获得更好的见解并做出决策,混合来自各种来源的信息(数据)是最好的方法。

      因此,对于上述两点,我们明确认为需要为物联网和大数据分析采用基于云的系统。这从产品导向转向基于信息的结果导向。

      底线

      总而言之,物联网,大数据分析和云计算的融合利用了决策支持系统的新视野。此外,物联网,大数据分析和云计算的融合可以为所有行业提供新的机会和应用。对于目前正在研究单个技术的专业人员来说,这也将为他们提供出色的职业范围。

      在Whizlabs,我们利用物联网,大数据分析和云计算领域的知识 以及 市场领先的认证指南,这些指南将有助于为专业人士获得理论和实践知识。认证指南经过精心设计,以确保在实际考试中取得成功。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2106.html

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  • 数据治理:数据血缘关系分析

    千次阅读 多人点赞 2020-07-16 16:33:14
    数据治理:数据血缘关系分析 此文章由百度的多篇文章归纳总结而成,以供本人学习记录方便,不做任何商务用途,如有侵权,请联系我删除,谢谢! 参考列表: 微信 - 头哥侃码公众号:数据治理的大方向是Database ...

    数据治理:数据血缘关系分析

    此文章由百度的多篇文章归纳总结而成,以供本人学习和记录方便,不做任何商务用途,如有侵权,请联系我删除,谢谢!

    参考列表:

    微信 - 头哥侃码公众号:数据治理的大方向是Database Mesh?先把数据之间的血缘关系搞明白,咱再吹行吗?

    搜狐 - 数据大家:数据之间有血缘关系?数据治理不得不懂的血缘关系梳理方法

    知乎 - NBI大数据可视化分析平台: 数据治理中的数据血缘关系是什么?用来解决什么问题

    相亲相爱的数据:论数据血缘关系

    前言

    数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。
    数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段。

    血缘关系概念

    Data Lineage 数据血统,也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系。

    任何的数据,从产生、ETL处理、加工、融合、流转,到最终消亡,数据之间自然会形成一种关系。好比人类社会中的人际关系,类似的一种关系来表达数据之间的这种关系,称之为数据的血缘关系。

    从技术角度来讲,数据a通过ETL处理生成了数据b,那么,我们会说,数据a与数据b具有血缘关系。不过与人类的血缘关系略有不同,数据血缘关系还具有一些个性化的特征。

    数据血缘关系的应用场景是什么

    在数据的处理过程中,从数据源头到最终的数据生成,每个环节都可能会导致我们出现数据质量的问题。比如我们数据源本身数据质量不高,在后续的处理环节中如果没有进行数据质量的检测和处理,那么这个数据信息最终流转到我们的目标表,它的数据质量也是不高的。也有可能在某个环节的数据处理中,我们对数据进行了一些不恰当的处理,导致后续环节的数据质量变得糟糕。因此,对于数据的血缘关系,我们要确保每个环节都要注意数据质量的检测和处理,那么我们后续数据才会有优良的基因,即有很高的数据质量。

    特有特征

    1. 归属性:特定的数据归属特定的组织(或个人),数据具有归属性。

    2. 多源性:同一个数据可以有多个来源, 一个数据可以是多个数据经过加工而生成的,而且这种加工过程可以是多个。

    3. 可追溯性: 数据的血缘关系,体现了数据的生命周期,体现了数据从产生到消亡的整个过程,具备可追溯性。

    4. 层次性: 数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据,不同程度的描述信息形成了数据的层次。

    数据血缘关系的层次

    img

    上图描述的是存储在数据库中的结构化数据血缘关系的层次结构,是最典型的一种血缘关系的层次结构。对于不同类型的数据,血缘关系的层次结构有细微的差别。

    一般来说,数据都归属于某个组织或者某个人,数据都有所有者。数据在不同的所有者之间流转、融合,形成所有者之间通过数据联系起来的一种关系,是数据血缘关系的一种,在层次结构中处在最上层。这种关系,清楚地表明了数据的提供者和需求者。

    数据库、表和字段,是数据的存储结构。不同类型的数据,有不同的存储结构。存储结构决定了血缘关系的层次结构。所以不同类型的数据的血缘关系层次结构有些差别。相对之下,结构化数据血缘关系的层次结构比较简单,对于非结构化数据,如以文件服务器存储的数据来说,血缘关系的层次结构会略有不同,如下图所示

    img

    不同层级数据的血缘关系,体现着不同的含义。所有者层次,体现了数据的提供方和需求方,其他的层次则体现了数据的来龙去脉。通过不同层级的血缘关系,可以很清楚地了解数据的迁徙流转,为数据价值的评估、数据的管理提供依据。

    数据血缘关系的可视化

    img

    根据数据血缘关系的特点,我们设计了数据的血缘关系可视化图形。

    当时的规划,是希望通过可视化,将规则、流向分布显示在图形上的不同位置,从而起到如下几个方面的作用:

    • 追踪数据溯源:当数据发生异常,帮助追踪到异常发生的原因,平时也能帮助我们追踪数据的来源,追踪数据处理过程。
    • 评估数据价值:要对数据价值进行评估,就需要有依据,数据血缘关系,可以从#数据受众、数据更新量级、数据更新# 频次等方面给数据价值的评估提供依据。
    • 数据质量评估:数据的血缘关系图上,可以方便的看到数据清洗的标准清单,这个清单反映了对数据质量的要求。

    根据表现含义的不同,血缘关系的可视化图形包括5种可视化元素,分布在图形的不同位置。可视化元素分别是:

    1.信息节点

    信息节点用来表现数据的所有者和数据层次信息或终端信息。根据血缘关系层次的不同,数据信息有所区别。所有者层次只有所有者的信息,其他的层次则包括所有者信息和数据层次信息或者终端信息,例如关系数据库的字段间的血缘关系,该节点的描述信息就是:所有者.数据库.数据表.数据字段。

    信息节点有三种类型:主节点,数据流出节点,数据流入节点。

    • 主节点只有一个,位于整个图形的中间,是可视化图形的核心节点。图形展示的血缘关系就是此节点的血缘关系,其他与此节点无关的血缘关系都不在图形上展示,以保证图形的简单、清晰。
    • 数据流入节点可以有多个,是主节点的父节点,表示数据来源
    • 数据流出节点也可以有多个,是主节点的子节点,表示数据的去向;包括一种特殊的节点,即终端节点,终端节点是一种特殊的数据流出节点,表示数据不再往下进行流转,这种数据一般用来做可视化展示。

    2.数据流转线路

    数据流转线路表现的是数据的流转路径,从左到右流转。数据流转线路从数据流入节点出来往主节点汇聚,又从主节点流出往数据流出节点扩散。

    数据流转线路表现了三个维度的信息,分别是方向、数据更新量级、数据更新频次。

    • 方向的表现方式,没有做特别的设计,默认从上到下流转;
    • 数据更新的量级通过线条的粗细来表现。线条越粗表示数据量级越大,线条越细则表示数据量级越小。
    • 数据更新的频次用线条中线段的长度来表现。线段越短表示更新频次越高,线段越长表示更新频次越底,一根实线则表示只流转一次。

    3.清洗规则节点

    清洗规则节点用来表现数据流转过程中的筛选标准。大量的数据分布在不同的地方,每个地方对数据质量的要求都有所不同,数据接受方会根据自己对数据的要求来过滤接入的数据,这些要求就形成数据标准,并依据这些标准来做数据清洗。

    清洗规则可能会有多种。例如要求不能是空值、要求符合某种格式。在可视化图形上,清洗规则用一个标有大写字母“E”的圆圈表示,把各种规则简略化表达,以保证图形的简洁、清晰。查看规则内容的操作也很简单,鼠标移动到标有大写字母“E”的圆圈上,则会自动展示标准清单列表。

    清洗规则的简略图形位于数据流转线路上,表示该线路上流转的数据符合这些标准才能继续流转下去。

    4.转换规则节点

    转换规则节点在表现形式上类似于清洗规则节点,用一个标有大写字母“T”的圆圈表示。位于数据流转线路上,用来表现数据流转过程中发生的变化、变换。

    从数据提供方出来的数据,有时候需要进行特殊处理才能接入到数据需求方,这种处理可能比较简单,例如:只是截取源数据的前四位。也可能非常复杂,需要用到特殊的公式。在可视化方面,为了保证图形的简洁、清晰,做了简略处理。查看数据经过了哪些转换规则,也很简单,鼠标移动到标有大写字母“T”的圆圈上,则会自动展示转换规则清单。

    5.数据归档销毁规则节点

    我们认为数据是有生命周期的,当数据不再具备使用价值,他的生命就结束了,或者归档或者直接销毁。

    判断数据是否还具备使用价值非常困难,需要设计一些条件,当这些条件满足了以后,就认为数据不再具有使用价值,可以归档或者销毁了。

    举例说明

    现在假设你是一名数据开发工程师,为了满足一次业务需求,然后为了生成这张表,可能是处于程序逻辑清晰或者性能优化的考虑,你会使用很多份数据表,也会通过 MR、Spark 或者 Hive 来生产很多中间表。
    如下图,是你将花费时间来实现的整个数据流。

    • 其中 Table X 是最终给到业务侧的表。
    • 蓝色的 Table A-E,是原始数据。
    • 黄色的 Table F-I 是你计算出来的中间表。这些表都是你自己写程序要处理的表。
    • 然后你为了懒省事,嗯,应该说本着不重复开发的原则,你还要用到同事小伙伴处理的表,Table J 就是别人处理过的结果表。

    img

    过了一段时间后,业务侧的同事感觉你提供的数据中有个字段总是不太对劲,其实就是怀疑你的数据出问题!需要你来追踪一下这个字段的来源。
    首先你从 Table X 中找到了异常的字段,然后定位到了它来源于 Table I,再从 Table I 定位到了它来源于 Table G, 再从 Table G 追溯到了 Table D,最终发现是某几天的来源数据有异常。
    或者说,你从 Table X 定位到了异常的字段原来来自于其它小伙伴处理的表 Table J,然后继续向前回溯,找到了这张表在处理过程中的某一个步出现了问题。

    我们如何将数据血缘关系进行可视化呢

    方法一: 桑基图

    img

    数据血缘关系分析

    考虑到数据血缘的重要性和特性,以一般来讲,我们在血缘分析时,会关注应用(系统)级、程序级、字段级三个层次间数据间的关系。比较常见的是,数据通过系统间的接口进行数据的交换和传输。例如下图,银行业务系统中的数据,由统一数据交换平台进行流转分发给传统关系型数据库和非关系型大数据平台,数据仓库和大数据平台汇总后,交流各个应用集市分析使用。其中涉及大量的数据处理和数据交换工作,我们在分析其中的血缘关系时,主要考虑以下几个方面,

    1. 全面性,数据处理过程实际上是程序对数据进行传递、运算演绎和归档的过程,即使归档的数据也有可能通过其他方式影响系统的结果或流转到其他系统中。为了确保数据流跟踪的连贯性,必须将整个系统集作为分析的对象。
    2. 静态分析法,本方法的优势是,避免受人为因素的影响,精度不受文档描述的详细程度、测试案例和抽样数据的影响,本方法基于编译原理,通过对源代码进行扫描和语法分析,以及对程序逻辑涉及的路径进行静态分析和罗列,实现对数据流转的客观反映。
    3. 接触感染式分析法,通过对数据传输和映射相关的程序命令进行筛选,获取关键信息,进行深度分析。
    4. 逻辑时序性分析法,为避免冗余信息的干扰,根据程序处理流程,将与数据库、文件、通信接口数据字段没有直接关系的传递和映射的间接过程和程序中间变量,转换为数据库、文件、通信接口数据字段之间的直接传递和映射。
    5. 及时性,为了确保数据字段关联关系信息的可用和及时,必须确保查询版本更新与数据字段关联信息的同步,在整个系统范围内做到“所见即所得”。

    附 一

    Data provenanceData lineage 区别:

    From our experience, data provenance includes only high level view of the system for business users, so they can roughly navigate where their data come from. It’s provided by variety of modeling tools or just simple custom tables and charts. Data lineage is a more specific term and includes two sides - business (data) lineage and technical (data) lineage. Business lineage pictures data flows on a business-term level and it’s provided by solutions like Collibra, Alation and many others. Technical data lineage is created from actual technical metadata and tracks data flows on the lowest level - actual tables, scripts and statements. Technical data lineage is being provided by solutions such as MANTA or Informatica Metadata Manager.

    资料来源: What the difference between data provenance and data lineage?

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  • 重要的是区分两种类型的业务分析和智能工具:端到端解决方案仅是前端的解决方案。端到端解决方案由平台后端组成,基本上是处理准备所有数据的工具算法,以及创建数据可视化仪表板报告的前端。 虽然人们喜欢...

    商业智能解决方案对于一些企业来说,可能是一个欺骗性的解决方案。许多企业声称商业智能软件解决方案实际上只能提供所需功能和效果的一半。

    重要的是区分两种类型的业务分析和智能工具:端到端解决方案和仅是前端的解决方案。端到端解决方案由平台后端组成,基本上是处理准备所有数据的工具和算法,以及创建数据可视化和仪表板报告的前端。

    虽然人们喜欢看到其数据易于处理可视化,但只有这样的平台还不足以从企业的数据获得真正的见解。使用数据可视化工具,从他们的名字可以想象其作用,人们没有所有的初始,背景阶段的准备和加入的数据。这意味着用户需要首先具有可以送入软件的数据,即预先制作的中央数据库。

    当涉及企业需求时,这两种类型的软件之间的区别是显而易见的。人们需要明白的是,可视化虽然很重要,但不能成为强大的商业智能软件的唯一组件。

    了解背后的故事

    采用仪表板非常简单,因此,大多数用户将清理和链接进入业务报告的大量的数据这些所有在幕后进行的工作视为理所当然的工作。随着质量较差的数据在许多不同的平台和数据库上传播,必须进行工作以创建从其开始分析的基础。在一天结束时,准备数据分析可能需要一个典型项目的80%的时间。

    为了有效分析的目的,工作人员首先需要把所有的数据放在一个中心位置,希望能够更新和更改它,同时仍然能够使用相同的数据源。然而。如今为业务创建数据存储库不是那么简单。

    企业用于收集数据的大量平台和软件工具(从Excel到Salesforce,从GoogleAnalytics到CRM软件)使得几乎不用人工完成,并创建一个数据库。此外,不同的来源和用户,错误命名,过时和凌乱的数据是不可避免的。

    由于缺少内置后端组件来自动执行同步和清理过程的工具,工作人员可能花费大量的时间只是为了弄清楚报告发生了什么。并最终会在每次添加新数据时重复相同的工作,或者甚至投资其他软件来做这样的工作。很多时候,工作人员不能得到真正有趣的见解。

    实时更新和协作

    为了使分析工具对组织真正有用,必须不断更新分析工具以考虑变化。但是,这可能很容易导致企业在更新时形成瓶颈。没有准备可视化工具将从分散的源中提取数据的能力,这些数据源很容易与访问它们的多个协作者不同步。然后工作会得到一个大量混乱的不同数据与不可靠的仪表板和报告,因为它变得非常难以掌握。企业访问数据源并更改或更新数据源的用户越多,其所犯的错误越多,使用系统的难度就越大。

    商业智能软件应允许多人一起协作并更改现有数据集。使用端到端解决方案,企业可以获得使用集中式数据存储库的好处,并能够以任何方式组合数据。任何用户在服务器上运行的任何查询都将依赖于一个版本的真相并解决矛盾的报告。

    将“情报”放在商业智能中

    一旦工作人员在一个地方获得所有数据,分析就归结为解决涉及几组数字的复杂计算。这可以在有限的程度上由诸如Excel的程序来完成。但问题是,工作人员必须做大量的手动工作,每个计算发生。对于更深入的分析,工作必须创建多阶段公式,同时执行多个计算。例如,要计算每月的平均总销售额,需要同时计算所销售的所有商品的总和和平均值。

    可视化工具专注于报告数据而不是分析数据,因此它们只使用限制性平台来限制每个公式可以输入的聚合数。要使其工作,工作人员必须在进行计算之前汇总数据。换句话说,不是同时计算和和平均值,每个步骤必须单独进行,在保存之后,然后一起计算。

    使用端到端解决方案可以避免这个繁琐的过程,因为这些使用户能够创建在单独来源中工作的复杂公式。该软件自动执行所有必要的预计算,允许工作人员直接跳过之前的信息。

    如果企业要查找的是一个漂亮的报告,则数据可视化工具可能会适合。但是,当它归结到数据分析的根本砂砾,他们绝对是不够的。BI软件是端到端的,并且结合了可以处理大量杂乱数据的健壮的后端对于大多数企业是至关重要的。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
    2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html
    3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html


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  • 数据结构:指的是数据之间的相互关系。主要体现在三个方面:1.数据间的逻辑结构,及数据元素之间的关系。2.数据的存储关系,即数据在计算机中的存储结构。3.数据运算,即定义在逻辑关系上的一组操作。因此,数据...
  • 算法和数据结构的关系(区别)

    千次阅读 2020-07-14 18:39:12
    相互之间存在关系数据元素的集合就是数据结构,算法是解决特定问题的有限求解步骤。 一张图: 学习数据结构与算法有什么用呢?拿一个厨师的厨艺来比较的话,真正的大厨一般不是那种能做各种花样的菜式的人,而是...
  • 但是很多企业业务办理系统都呈现出较大的复杂性,业务流程繁琐,针对这一情况,软件技术开发人员研发了数据字段血缘关系分析软件,对系统软件实体之间的血缘关系进行分析整理,绘制成“血缘图”,该项技术的应用对...
  • 数据挖掘、机器学习、深度学习之间的概念,还是有很大区别的,数据挖掘,也可以叫数据深层采集,数据勘探,利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据,进行整理分析,归纳与整合。 数据挖掘为找寻隐藏在数据中的...
  • 数据程序、文件区别

    千次阅读 2020-12-18 18:27:25
    在计算机科学中,数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号模拟量等的通称。计算机存储处理的对象十分广泛,表示 这些...
  • 数据仓库中mysql,hive,hdfs,mapreduce之间关系

    万次阅读 多人点赞 2018-05-05 16:02:00
    交流中发现很多hive转行的开发者都不是特别清楚,hive既然是数据仓库,那为什么还需要mysql数据库,还需要hdfs呢,熟悉三者之间关系是作为一个合格的hive数据仓库开发者必须掌握的技能  一.什么是Hive与其特点 ...
  • 程序:DW元数据表血缘关系的实现

    万次阅读 2016-10-17 23:28:22
    随着数据仓库(DW)接入的表建立的模型增多,元数据...通过工具,当表数量上百、上千张的时候,通过分析表与表“血缘关系”,就能清楚知道每张表之间关系,及时定位溯源问题。 本文也提供了解析sql的思路方法。
  • 数据结构算法的关系

    千次阅读 2017-06-05 15:36:48
    数据结构:数据与数据之间的结构关系(数组、队列、树、图等结构)算法:解决问题的步骤总结:1、程序 = 数据结构 + 算法 。数据是程序的中心。数据结构算法两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界,首先二者表现...
  • 随着技术的进步,数据也在快速增长。...随着数据量的增加,我们有效分析数据以获得有用的商业见解的能力也在增强。在未来5年,我们可以预期,即使是初创企业,也会有某种形式的数据分析在发挥作用,并引发...
  • 程序及指令的关系

    千次阅读 2019-04-01 20:18:45
    CPU、程序与指令的关系 程序与指令的关系 程序由一条一条指令组成,指令按顺序存放在内存连续单元。 程序的执行:周而复始地执行一条一条指令 正常情况下,指令按其存放顺序执行。 遇到需要改变程序执行流程...
  • 首先我们自已写了一个组件假如叫(tab-bar)自定义组件给外部暴露一个方法并把组件内的数据传递过去 可以下面写法 <view> <view bindtap="handleClickItem" data-key="{{ key ...
  • 现在针对逻辑数据模型中所用到的三种数据模型---层次数据模型、网状数据模型以及关系数据模型做一个相信的介绍与对比分析。 一、层次数据模型 定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来表示实体类型...
  • 简称DFD,它从数据的传递加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能,数据在系统内部的逻辑流向逻辑交换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示放大。它是描绘信息流和数据从...
  • 浅析数据存储结构对程序运行效率的影响 关于阶乘的算法及代码.
  • 数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。 数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理...
  • 附上本人绘制的cache、寄存器、cpu、内存之间关系脑图,如果你有所收获希望大家看完能给我的脑图点个赞谢谢!!! https://www.processon.com/view/link/6038cc331e085364c6761ffb 问题起因: 陈铁力在公司的一...
  • 程序、进程、作业、线程的关系

    千次阅读 2020-10-22 14:02:16
    一、程序:是一个包含了所有指令和数据的静态实体。本身除占用磁盘的存储空间外,并不占用系统如CPU、内存等运行资源。 二、进程:是一个程序在其自身虚拟地址空间的依次执行活动,是一个动态的执行过程,在执行过程...
  • 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。 信息:是数据的内涵,信息是...
  • 用户的角度来说,进程就是程序的一次动态执行过程。 操作系统角度:操作系统分配内存,CPU时间等系统资源的基本单位。 2、特点 (1)、每一个进程都有自己独立的虚拟地址空间进程状态。...
  • 关系型数据库关系数据

    千次阅读 多人点赞 2019-06-10 15:01:48
    关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 当今十大主流的关系型数据库 Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2, Microsoft Access, SQLite,Teradata,...
  • 案例背景或目标:激素水平是否在对照组实验组之间存在差异 分析方法:Bootstrap抽样,秩检验,秩变换方法,cox回归 字段包括:性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度 基本思路:控制变量法,首先排除...
  • 数据仓库之血缘关系

    千次阅读 2019-08-28 23:50:49
    血缘关系是什么 ...根据表与表之间的依赖关系,在上游数据跑批出现错误的时候,可以自动跑下游的数据。 通过字段级别的血缘关系,可以清醒知道某个字段流向,降低对数仓的学习成本。 血缘关...
  • 坚持更DFD,它从数据的传递加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能,数据在系统内部的逻辑流向逻辑交换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示放大。它是描绘信息流和数据从...
  • 微信小程序和后台数据库交互原理

    千次阅读 2020-10-27 15:31:57
    原理图如下:
  • 数据分析常用的100个指标术语

    万次阅读 多人点赞 2019-09-05 18:31:47
    3、数据分析名词解释 一、互联网常用名词解释 1、PV(Page View)页面浏览量 指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量。通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果,也是评价网站日常流量数据的重要...
  • 分析1996~2015年人口数据特征间的关系 人口数据总共拥有6个特征,分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析男女人口比例、城乡人口变化的...

空空如也

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从程序和数据之间的关系分析