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）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)的生成模式主要分為的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、北大青鳥java培訓：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?

一、北大青鳥java培訓：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)中提取有價值信息的過程，過程中需要對數(shù)據(jù)進行各種處理和歸類，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，可將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。

2.回歸回歸是一種運用廣泛的統(tǒng)計分析方法，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系，建立回歸模型，并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進一步預測。

3.聚類聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內在性質將數(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或無監(jiān)督的學習。

數(shù)據(jù)聚類是對于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，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，來計算兩個數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。

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

5.頻繁項集頻繁項集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，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階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業(yè)、網絡安全等領域。

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

7.鏈接預測鏈接預測是一種預測數(shù)據(jù)之間本應存有的關系的一種方法，鏈接預測可分為基于節(jié)點屬性的預測和基于網絡結構的預測，基于節(jié)點之間屬性的鏈接預測包括分析節(jié)點資審的屬性和節(jié)點之間屬性的關系等信息，利用節(jié)點信息知識集和節(jié)點相似度等方法得到節(jié)點之間隱藏的關系。

與基于節(jié)點屬性的鏈接預測相比，網絡結構數(shù)據(jù)更容易獲得。

復雜網絡領域一個主要的觀點表明，網絡中的個體的特質沒有個體間的關系重要。

因此基于網絡結構的鏈接預測受到越來越多的關注。

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)量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的算法對數(shù)據(jù)進行重新組織，減少數(shù)據(jù)的冗余和存儲的空間的一種技術方法。

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)展變化的因果關系來進行預測的方法，運用因果分析法進行市場預測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計算經濟模型和投人產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)庫主要分為關系數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）。

1、關系數(shù)據(jù)庫

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

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

2、非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）

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

擴展資料

關系數(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、單機的應用程序，它不需要網絡和服務器，實現(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)，應用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機上，用于向用戶顯示信息及實現(xiàn)與用戶的交互；另一部分駐留在服務器中，主要用來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作和對數(shù)據(jù)的計算處理。

參考資料來源：百度百科-關系數(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

深圳遠標為你解答

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簡單的任務。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)類型的復雜性，我們依據(jù)各種參數(shù)對大數(shù)據(jù)進行了分類，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邏輯架構。接下來，我們通過定義原子和復合分類模式，提出一種結構來分類大數(shù)據(jù)業(yè)務問題。這些模式有助于確定要應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)務問題。最后，對于每個組件和模式，我們給出了提供了相關功能的產品。

第 1 部分將介紹如何對大數(shù)據(jù)進行分類。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

♦ 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

♦ 確定使用一個大數(shù)據(jù)解決方案解決一個業(yè)務問題的可行性

♦ 選擇正確的產品來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)解決方案

依據(jù)大數(shù)據(jù)類型對業(yè)務問題進行分類

業(yè)務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(原子或復合)和合適的大數(shù)據(jù)解決方案。但第一步是將業(yè)務問題映射到它的大數(shù)據(jù)類型。下表列出了常見的業(yè)務問題并為每個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、圖像和非結構化文本

使用大數(shù)據(jù)類型對大數(shù)據(jù)特征進行分類

按特定方向分析大數(shù)據(jù)的特征會有所幫助，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)行實時分析還是批量分析。請仔細考慮分析類型的選擇，因為這會影響一些有關產品、工具、硬件、數(shù)據(jù)源和預期的數(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;分析必須實時或近實時地完成。

3、針對戰(zhàn)略性業(yè)務決策的趨勢分析;分析可采用批量模式。

4、處理方法 — 要應用來處理數(shù)據(jù)的技術類型(比如預測、分析、臨時查詢和報告)。業(yè)務需求確定了合適的處理方法?？山Y合使用各種技術。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。

5、數(shù)據(jù)頻率和大小 — 預計有多少數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)到達的頻率多高。知道頻率和大小，有助于確定存儲機制、存儲格式和所需的預處理工具。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

♦ 實時、持續(xù)提供(天氣數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù))

♦ 時序(基于時間的數(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)隔離在存儲中。

7、內容格式(傳入數(shù)據(jù)的格式)結構化(例如 RDMBS)、非結構化(例如音頻、視頻和圖像)或半結構化。格式確定了需要如何處理傳入的數(shù)據(jù)，這是選擇工具、技術以及從業(yè)務角度定義解決方案的關鍵。

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、機器生成、人類生成等。識別所有數(shù)據(jù)源有助于從業(yè)務角度識別數(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)務流程

♦ 業(yè)務用戶

♦ 企業(yè)應用程序

♦ 各種業(yè)務角色中的各個人員

♦ 部分處理流程

♦ 其他數(shù)據(jù)存儲庫或企業(yè)應用程序

10、硬件 — 將在其上實現(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的硬件。理解硬件的限制，有助于指導大數(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。這是一個處理信息匯總的好方法。描述性分析與視覺分析相結合，為我們提供了全面的數(shù)據(jù)結構。

在描述性分析中，我們處理過去的數(shù)據(jù)以得出結論，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鍵績效指標或KPI以評估企業(yè)績效。

2. 預測分析

借助預測分析，我們可以確定未來的結果?；趯v史數(shù)據(jù)的分析，我們甚至可以預測未來。它利用描述性分析來生成有關未來的預測，借助技術進步和機器學習，能夠獲得有關未來的預測性見解。

預測分析是一個復雜的領域，需要大量數(shù)據(jù)來熟練地執(zhí)行預測模型及其調整從而獲得較為準確的預測，這需要我們精通機器學習并開發(fā)有效的模型。

3. 診斷分析

有時，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)的性質進行批判性思考，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行診斷。

4. 規(guī)范分析

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

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

以上就是關于數(shù)據(jù)的生成模式主要分為相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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