数据模型是什么？

1. 数据模型是什么？

　　数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。
　　数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
　　1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
　　2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
　　3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
　　数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
　　1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
　　2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
　　3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
　　在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

2. 什么是数据模型

3. 大数据模型是干什么的

1、大数据计算模型是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。2、大数据计算模型的要点：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结果会无效。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。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。【摘要】
大数据模型是干什么的【提问】
1、大数据计算模型是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。2、大数据计算模型的要点：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结果会无效。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。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。【回答】
1、基于大数据形成用户画像，获取用户偏好和使用习惯，可以使企业的产品和服务更有竞争优势。2、通过客户精准营销提高消费体验和顾客粘度，增加销售及提升企业品牌形象。3、通过数据挖掘和在此基础上的科学预测，及时发现企业短板或管理漏洞，降低企业损失。4、利用数据反馈指导企业的下一轮产品设计方向，有利于企业的产品创新。【回答】

4. 什么叫数据模型?

问题一：什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库）  数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。 
  1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 
  2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。 
  优点： 存取方便且速度快 结构清晰，容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷： 结构呆板，缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边） 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点： 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷： 网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大 数据的修改不方便（指针必须修改） 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点： 结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷： 数据库大时，查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足 
  
   问题二：阿里巴巴的同人数据模型是什么意思？  意思是阿里巴巴样品中心提供给批发买家的低风险、低成本的线上拿样平台。一来帮助买家把握货品质量,更好的做出采购决策；二来帮助卖家积累新买家。 
  样品（sample）是能够代表商品品质的少量实物。它或者是从整批商品中抽取出来作为对外展示模型和产品质量检测所需；或者在大批量生产前根据商品设计而先行由生产者制作、加工而成，并将生产出的样品标准作为买卖交易中商品的交付标准。 
  
   问题三：简述什么是逻辑数据模型  我觉得这是一个选择的问题，性格不合和你们之间的爱，在你眼中，这两者你会如何抉择。若你选择爱情，选择他，那就去试着改变你们的相处模式，感情并不只是只有相敬如宾这一种模式；如果你觉得你们真的不适合，不离开只是因为放不下，那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧，不舍得是正常的，毕竟那么多日日夜夜，可是，如果不行，何必勉强，试试华丽的转身吧，去试试分开，或许，经历过一段时间的分开，你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱，不是因为有他而失去世界，爱，是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样，记得要开心啊。 
  
   问题四：四种主要的数据模型是什么？完整地描述一个数据模型需要哪三个方面的内容  数据模型是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架，是现实世界的模拟和抽象。 
  数据模型的作用：模拟现实世界；使人容易理解；便于在计算机上实现。 
  数据模型三要素：数据结构、数据操作、数据的约束条件。 
  
   问题五：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型  模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数... 
  
   问题六：如何创建数据模型  建立数据模型 
  1、建立实体联系模型 
  1.1、实体联系模型的基本构成 
  实体联系（ER）数据模型所采用的三个主要概念是：实体集、联系集和属性。 
  实体集是具有相同类型及相同性质（属性）的实体 *** 。联系集是指同类联系的 *** 。 
  在ER模型中，用矩形框表示实体集（矩形框中写上实体名），用椭圆表示属性（椭圆中标上属性名），实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示，并用无向边与相关实体集连接，菱形中写上联系名，无向边上写上联系集的类型。 
  实体集之间的联系类型有一对一，一对多，多对多 
  1.2、多元联系 
  在ER模型中，可以表示两个以上实体集之间的联系，称为多元联系。 
  一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R，它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R，然后，为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集，分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以，理论上可以限制E R模型中只包含二元联系集。 
  1.3、联系的属性 
  联系也可以具有单独的属性。 
  1.4、自身联系 
  在一个联系中，一个实体集可以出现两次或多次，扮演多个不同角色，此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线，到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。 
  1.5、子类和Is-a层次联系 
  在信息世界中，常常需要描述这样的实体集A，A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述，并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中，称A是B的子类，或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系――Is-a（属于）。 
  如果A和B存在Is-a联系，则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系，而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说，A和B存在一对一的联系。但事实上，a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性，又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。 
  2、ER模型向关系模型的转化 
  ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息，首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换，而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的， ER模型向关系数据模型的转换方法 
  关系模型的逻辑结构是一系列关系模式（表）的 *** 。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是：如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。 
  ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤： 
  （1）将每一个实体集转换为一个关系模式，实体集的属性转换成关系的属性，实体集的码即对应关系的码。 
  （2）将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R，由它所转换的关系具有以下属性： 
  联系R单独的属性都转换为该关系的属性； 
  联系R涉及到的每个实体集的码属性（集）转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况： 
  ・ 若联系R为1∶1联系，则每个相关实体的码均可作为关系的候选码； 
  ・ 若联系R为1∶ n联系，则关系的码为n端实体的码； 
  ・ 若联系R为m∶ n联系，则关系的码为相关实体码的 *** 。 
  有时，联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。 
  （3）根据具体情况，把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式。 
  ...>> 
  
   问题七：数据库中 评价数据模型的3个标准是什么  真实地描述现实系统 
  2、容易被业务用户所理解 
  3、容易被计算机所实现 
  
   问题八：根据数据建立分析模型是什么意思  这是数据分析的一般思路。 
  但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有预先假设的，比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。 
  之后我就会根据我的假设来收集数据，然后针对数据进行分析，找出一个合适的数据模型，比如说是线性模型的的话 就用线性回归，如果是非线性模型的话，则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的，同时可以找出影响因素的影响大小等 
  
   问题九：什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库）  数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。 
  1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 
  2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。 
  优点： 存取方便且速度快 结构清晰，容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷： 结构呆板，缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边） 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点： 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷： 网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大 数据的修改不方便（指针必须修改） 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点： 结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷： 数据库大时，查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足 
  
   问题十：简述什么是逻辑数据模型  我觉得这是一个选择的问题，性格不合和你们之间的爱，在你眼中，这两者你会如何抉择。若你选择爱情，选择他，那就去试着改变你们的相处模式，感情并不只是只有相敬如宾这一种模式；如果你觉得你们真的不适合，不离开只是因为放不下，那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧，不舍得是正常的，毕竟那么多日日夜夜，可是，如果不行，何必勉强，试试华丽的转身吧，去试试分开，或许，经历过一段时间的分开，你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱，不是因为有他而失去世界，爱，是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样，记得要开心啊。

5. 大数据模型是干什么的

大数据模型是干什么的 您好亲，  大数据建模是一个数据挖掘的过程，就是从数据之中发现问题，解释这些问题，建立相应的数据模型。大数据建模不只是一个技术，而是一个为了解决业务流程的问题的过程，如果没有目标或者说不是以解决业务方面的问题作为目标，那么就没有大数据建模。大数据建模要基于了解业务知识的商业理解的基础上，知道这些相关的数据与业务问题有什么的关系，是怎么相关起来的，到最后的塑造阶段，也是要利用业务知识来进行模型塑造，建立起来的大数据模型要通过业务问题的提问和解答。做大数据建模，不仅仅是建模这一个动作，整个过程的多个环节都是很重要的，在大数据建模的过程中，找到合适的数据源才是重点，对于数据源进行预处理则是难点，数据预处理是困难，虽然说现在已经有很多的自动化的数据处理工具可以被使用，但是这些分析工具以及各种分析方法也是通过了很长的一段探索时间。做大数据建模的时候，在数据预处理阶段不能着急，要找到合适数据预处理的分析方法。在进行大数据建模的时候应注重一些数据原有的模式，例如在进行客户购买行为分析过程中，可客户之后的购买预测可能和之前的购买行为有关系，当然这个过程和操作者的经验有很大的相关性，特别是在了解一开始的业务知识之后，可能对于这种原有的模式会有更好的理解。一个模型建立起来了，很多人会依照这个模型进行各种预测，如果预测的准确，就说明模型是好的模型，是有价值的，实际上这个不能作为判断价值的标准，一个好的大数据模型是为了改变企业的行为以及以预测的结果来改善企业的行为，传递新的知识和见解，以及会不会适应业务的发展的需要才是它的衡量尺标。  希望我的解答对您有所帮助啦， 最后再次祝您身体健康,心情愉快![开心]【摘要】
大数据模型是干什么的【提问】
大数据模型是干什么的 您好亲，  大数据建模是一个数据挖掘的过程，就是从数据之中发现问题，解释这些问题，建立相应的数据模型。大数据建模不只是一个技术，而是一个为了解决业务流程的问题的过程，如果没有目标或者说不是以解决业务方面的问题作为目标，那么就没有大数据建模。大数据建模要基于了解业务知识的商业理解的基础上，知道这些相关的数据与业务问题有什么的关系，是怎么相关起来的，到最后的塑造阶段，也是要利用业务知识来进行模型塑造，建立起来的大数据模型要通过业务问题的提问和解答。做大数据建模，不仅仅是建模这一个动作，整个过程的多个环节都是很重要的，在大数据建模的过程中，找到合适的数据源才是重点，对于数据源进行预处理则是难点，数据预处理是困难，虽然说现在已经有很多的自动化的数据处理工具可以被使用，但是这些分析工具以及各种分析方法也是通过了很长的一段探索时间。做大数据建模的时候，在数据预处理阶段不能着急，要找到合适数据预处理的分析方法。在进行大数据建模的时候应注重一些数据原有的模式，例如在进行客户购买行为分析过程中，可客户之后的购买预测可能和之前的购买行为有关系，当然这个过程和操作者的经验有很大的相关性，特别是在了解一开始的业务知识之后，可能对于这种原有的模式会有更好的理解。一个模型建立起来了，很多人会依照这个模型进行各种预测，如果预测的准确，就说明模型是好的模型，是有价值的，实际上这个不能作为判断价值的标准，一个好的大数据模型是为了改变企业的行为以及以预测的结果来改善企业的行为，传递新的知识和见解，以及会不会适应业务的发展的需要才是它的衡量尺标。  希望我的解答对您有所帮助啦， 最后再次祝您身体健康,心情愉快![开心]【回答】

6. 什么是数据模型

模型可更形象、直观地揭示事物的本质特征，使人们对事物有一个更加全面、深入的认识，从而可以帮助人们更好地解决问题。利用模型对事物进行描述是人们在认识和改造世界过程中广泛采用的一种方法。计算机不能直接处理现实世界中的客观事物，而数据库系统正是使用计算机技术对客观事物进行管理，因此就需要对客观事物进行抽象、模拟，以建立适合于数据库系统进行管理的数据模型。数据模型是对现实世界数据特征的模拟和抽象 。
数据模型是数据库设计中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型是数据库系统的核心和基础。

7. 什么是数据模型

数据模型数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。
数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

8. 数据模型 是什么样子的??

模型是对现实世界的抽象，数据模型(Data Model)是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面：
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network  Data Model)、层次数据模型(Hierarchical  Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。