- 常用的数据模型？ 客户价值评价模型分析？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-14 01:54:35 / 浏览：0 次 /
一、常用的数据模型？
层次模型、网状模型、关系模型
层次模型（格式化模型）
定义和限制条件：有且仅有一个节点，无父节点，此节点为树的根；其他节点有且仅有一个父节点；
优点：
①数据结构简单清晰；
②利用指针记录边向联系，查询效率高；
③良好的完整新支持；
缺点：
①只能表示1：N的联系。尽管有许多辅助手段实现M：N的联系，但比较复杂，不易掌握。
②层次模型的树是有序树（层次顺序）。对任一结点的所有子树都规定了先后次序，这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。
③树中父子结点之间只存在一种联系，因此，对树中的任一结点，只有一条自根结点到达它的路径。
网状模型（格式化模型）
网状模型的2个特征：允许一个以上的节点无双亲；一个节点可以有多于一个的双亲；
优点：
①可以更加清晰表达现实，符合现实中的数据关系；
②可以很快存取操作；
缺点：
①结构复杂；
②不易掌握，网状模型的DDL，DDM复杂，并且并且要嵌入某一种高级语言（COBOL，c），用户不易掌握；
③应用程序复杂，记录之间的联系通过存取路径实现的，应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径，因此用户必须了解系统结构的细节，加重编写应用程序的负担；
关系模型
单一的数据结构——关系
现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示，从用户角度看，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。7a686964616fe78988e69d8331333363383463
优点：
①数据结构单一，关系模型中，不管是实体还是实体之间的联系，都用关系来表示，而关系都对应一张二维数据表，数据结构简单、清晰。
②关系规范化，并建立在严格的理论基础上，构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割，同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。
③概念简单，操作方便，关系模型最大的优点就是简单，用户容易理解和掌握，一个关系就是一张二维表格，用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。
缺点：
①查询效率不如格式化数据模型；
②为了提高性能，数据库管理系统需要优化用户查询，增加了数据库管理系统的开发难度；
二、客户价值评价模型分析？
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。
客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：
最近一次消费(Recency)消费频率(Frenquency)消费金额(Monetary)
最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。
咨询工具
理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。
最近一次消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。反之，同一天，最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。
以客户的需求为导向，就是在销售的过程中一切要以客户的需求为重，客户需要什么样的产品，我们就给予什么样的产品，尽量的满足客户的需求。当然任何一种产品都不可能百分之百的满足所有的客户，对于有些客户我们的产品可能暂时还不能满足其的需求，那么，就需要根据客户的需求制定与其相适应的营销策略，从某一个方面去满足客户的需求。当然，以客户需求为导向是一种转型，而不是对我们产品、服务的一种否定，这是对客户的一种重视。面对大客户，要特别的注意客户的需求，他的消费爱好以及消费行为方式，然后根据自己的产品突出客户所需的优点，这样对于客户来说会更加的容易接受。
我们的产品既然能够在市场上流通，就必然有与客户相交的需求点，我们要深刻的理解产品与客户的需求点，对于有些大客户来说，他所表现出来的需求可能并不是他真正的需求点，有可能只是与我们周旋的一个幌子。所以，发现客户真正的需求非常重要。
三、常用的数据库模型？
数据库中的数据模型一般分为层次模型、网状模型和关系模型三种。
1、层次模型
将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系。
2、网状模型
用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。
3、关系模型
以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种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。
四、常用的数据分析工具？
1、EXCEL 2、SPSS 3、SAS 4、Python
五、数据分析常用类型？
数据分析常用的类型包括以下几种：
1. 描述性统计分析：这种类型的数据分析旨在总结和描述数据集中的所有变量。这包括寻找平均值、中位数、众数、标准差等指标，以及绘制直方图、箱形图、散点图等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析致力于发现新的关系或模式。这种类型的分析通常涉及绘制多个图形，进行聚类和降维等处理。
3. 预测性建模：预测性建模通常使用机器学习算法来构建预测模型，从而预测未来趋势或结果。典型的例子是分类和回归问题，如利用客户历史数据预测某项产品的销售量。
4. 假设检验：假设检验旨在确定某项研究结果是否具有实际意义。例如，如果两组数据之间存在统计显著性，则可以得出结论说这两组数据确实不同。
5. 实验设计：实验设计包括确定实验条件和处理因素，以及预测不同因素之间的相互作用。通过实验设计来优化生产过程，改善产品质量等。
以上是常用的数据分析类型之一，它们都有各自的特点和应用场景，数据分析师可以根据具体的问题和需求来选择适当的类型。
六、数据分析常用的数据库有？
数据分析中常用的数据库包括以下几种：
1. 关系型数据库（RDBMS）：如MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等，用于存储结构化数据。
2. 非关系型数据库（NoSQL）：如MongoDB、Redis、Cassandra等，用于存储非结构化数据或半结构化数据。
3. 数据仓库（Data Warehouse）：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于批量处理和分析大规模数据集。
4. 图数据库（Graph Database）：如Neo4j、ArangoDB等，用于存储和查询图形结构的数据。
选择合适的数据库主要取决于具体的业务场景和所需的数据类型。
七、大数据分析的常用方法？
总的分两种：
1列表法将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。
表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。
此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。
例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
八、cad目前常用数据模型有？
数据库管理系统常见的数据模型： 1、层次模型 将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分； 2、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； 3、关系模型 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。
九、excel数据分析常用公式？
常用的分析，可以使用以下几个函数：
1. SUM函数：计算指定区域内的所有单元格的总和；
2. AVERAGE函数：计算指定区域内的所有单元格的平均值；
3. COUNT函数：计算指定区域内的非空单元格的个数；
4. MAX函数：计算指定区域内的最大值；
5. MIN函数：计算指定区域内的最小值；
6. IF函数：根据指定条件来求值；
7. AND函数：仅当所有参数均为 TRUE 时，其结果才为 TRUE；
8. OR函数：只要有任意
十、常用的数据分析方法有哪些？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
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