大数据分析特点?
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2024-04-23
?数据模型是指用实体、属性及其关系对企业运营和管理过程中涉及的所有业务概念和逻辑规则进行统一定义、命名和编码。数据模型是业务人员、IT人员和开发商之间进行沟通的一套语言。
数据模型分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
概念数据模型
是一个高层次的数据模型;定义了重要的业务概念和彼此的关系;主要解决核心的业务问题;由核心的数据实体或其集合,以及实体间的业务关系组成;一般来说,在进行系统设计与开发之前,往往就核心的业务概念及其关系(即概念模型)已经达成一致;
逻辑数据模型
对概念数据模型的进一步分解和细化;
描述实体、属性以及实体关系;
主要解决细节的业务问题;
设计时一般遵从"第三范式"以达到最小的数据冗余;
系统设计时,根据已有的概念模型,与业务人员一起,直接进行逻辑模型的设计;
物理数据模型
描述模型实体的细节,对数据冗余与性能进行平衡;
主要解决细节的技术问题(数据库的物理实现);
需要考虑所使用的数据库产品、字段类型、长度、索引等因素;
必须首先确定数据库平台和应用程序的架构;
逻辑模型设计完成之后,再根据所选的数据库产品及其他因素,进行物理模型的设计。
1、定类数据——表现为类别,但不区分顺序,是由定类尺度计量形成的。
2、定序数据——表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。
3、定距数据——表现为数值,可进行加、减运算,是由定距尺度计量形成的。
4、定比数据——表现为数值,可进行加、减、乘、除运算,是由定比尺度计量形成的。
随着科技的不断发展和社会经济的不断进步,大数据企业分类已经成为当下商业领域中一个备受关注的热门话题。在数字化时代,如何有效地利用大数据来提升企业的竞争力和发展壮大已经成为众多企业必须面对的挑战。
大数据企业分类是根据企业在处理、分析和利用大数据方面的能力、规模和战略来划分不同类型的企业。通过分类可以更好地了解企业的定位和发展方向,进而制定相应的发展策略和业务规划。
对企业进行合理的分类有助于在市场中找到自己的定位,同时可以更好地把握市场动态,提高企业的竞争力。针对不同类型的企业,可以制定不同的战略,更有针对性地进行业务拓展和市场推广。
大数据企业分类可以按照不同的标准进行划分,常见的分类包括:按规模划分、按行业划分、按技术应用划分等。
随着大数据技术的不断发展和创新,大数据企业分类也在不断调整和完善。未来,随着人工智能、物联网、区块链等技术的融合,大数据企业将呈现出更多类型和更丰富的应用场景。
因此,对于企业而言,要不断关注大数据行业的发展动态,及时调整自身发展战略,抓住机遇、迎接挑战,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
工业企业数据等级可以按照数据的敏感程度和重要程度进行分类,一般可以分为以下几个等级:1. 高度敏感数据:包括核心技术、商业机密、专利等对企业竞争力具有重要影响的数据,如研发数据、产品设计数据等。这些数据需要严格保密,只有少数人可以访问和处理。2. 中度敏感数据:包括客户信息、供应商信息、财务数据等,对企业运营和合作伙伴关系有重要影响的数据。这些数据需要限制访问权限,仅授权人员可以访问和处理。3. 低敏感数据:包括员工信息、公开报告、行业动态等,对企业运营影响较小的数据。这些数据可以在内部广泛共享,但需要遵守相关法律法规和公司规定。根据企业的具体情况和需求,还可以对以上等级进行细分和扩展,适用于不同的行业和企业类型。同时,工业企业还需要根据数据保护的法律法规和国家标准进行合规管理,确保数据的安全性和保密性。
1、先选定汇总列,对数据清单进行排序。例如,如果要在包含销售员、销售量和销售单位数的数据清单中,汇总每位销售员售出产品的单位数,请使用销售员列对数据清单排序。
2、在要分类汇总的数据清单中,单击任一单元格。
3、在“数据”菜单中,单击“分类汇总”命令。
在“分类字段”下拉列表框中,单击需要用来分类汇总的数据列。选定的数据列应与步骤 1 中进行排序的列相同。
4、在“汇总方式”下拉列表框中,单击所需的用于计算分类汇总的函数。有关汇总函数的详细内容,请单击 。
5、在“选定汇总项(可有多个)”框中,选定包含需要对其汇总计算的数值列对应的复选框。
6、确定
要看企业的性质和经营范围
一般的分法是:
1、行政工商资料为第一分类;
2、人事资料为第二分类;
3、项目资料为第三分类;
以上三个只是大的分类,每个分类下还要有细分:
1、行政工商资料细分
(1)工商资料(章程、执照正副本、组织机构代码证正副本、法人身份证复印件等)
(2)财务资料(验资报告、税务登记证正副本、每年审计资料等)
(3)生产企业还会有生产许可、卫生许可证、专利证书等等
(4)房地产公司就有施工许可证、预售许可证、国土证、产权证等等
2、人事资料细分:
(1)招聘面试入职资料(含员工个人信息及相关证照)
(2)每月考核资料
(3)培训资料(培训台账等)
(4)薪资标准资料
(5)员工工作计划及总结等
(6)劳动合同、试用期合同、培训合同、其他与公司特殊签订的合同
3、项目资料细分
项目资料根据公司经营性质分法不同,比如生产性的和销售型的资料。
Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
Time- Series:以时间为索引的Series。
DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。
PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
根据不同的分类方法,可以将统计数据分为以下几种类型:
按计量层次分类
按照数据的计量层次,可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。
1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类,各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息,并且不能在各类别间进行排序。例如,某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等,红色、白色、黄色即为定类数据。又如,人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别,但为了便于统计处理,可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性,2表示男性,但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码,其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]
2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别,而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说,定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如,人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别:文盲半文盲=1,小学=2,初中-3,高中=4,大学=5,硕士=6,博士=7.通过将编码进行排序,可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量,但是可以确定其高低顺序,即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]
3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值(如摄氏温度、考试成绩等)。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异,还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说,定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步,它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如,甲的英语成绩为80分,乙的英语成绩为85分,可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]
4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样,均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是:在定比数据中是存在绝对零点的,而定距数据中是不存在绝对零点的(零点是人为制定的)。因此定比数据间不仅可以比较大小,进行加、减运算,还可以进行乘、除运算。[3]
在统计分析中,区分数据的类型十分重要,不同测度类型的数据,扮演的角色是不一样的。[3]
按来源分类
数据的来源主要有两种渠道:一种是通过直接的调查获得的原始数据,一般称为第一手或直接的统计数据;另一种是别人调查的数据,并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据,通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]
按时间状况分类
1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据,反映现象随时间变化的情况。
2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据,描述现象在某一时刻的变化情况。
归纳起来可以按照以下方式进行分类:
(1)从大数据处理的过程来分:包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
(2)从大数据处理的数据类型来划分:可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
(3)从大数据处理的方式来划分:可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
(4)从平台对数据的部署方式看:可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式
主要包括企业概况、企业主要管理者介绍、企业制度、员工守则、企业文化宣讲等内容,学习的方式实行集中培训,并由公司的管理者和人力资源部门主讲。
认知培训主要是帮助新员工全面而准确的认识企业、了解企业,从而尽快找准自己的企业中的定位。