怎麼把數據分成三類

『壹』 數據分析方法一般分為哪三種

1、漏斗分析
漏斗分析是指通過數據分析找到有問題的業務環節，並對其優化。
漏斗分析兩大作用：其一，漏斗分析可以對各個業務階段的用戶、流量的變化進行監控，及時分析低轉化率的環節，找出流失的關鍵，並不斷優化。其二，漏斗分析可以根據不同的人群、渠道，進行差異化的分析，比如新渠道、新客戶，分析出最佳的和最差的，這樣能夠提高操作的准確性和效率。

3、對比分析法
對比分析法即對比數據，分析差別，可以直觀地看到某個方面的變化或差距，並能准確量化地表示這些變化或差距。對比分析既可以基於時間進行對比，也可以基於分類，如部門、地區、類別等進行對比。在工作中，我們會使用對比分析法比較多，比如，如上年的銷量對比、目標與實際對比等。我們拍梁渣在對比的過程中要注意要找相似的對比對象。比如，佛山的人口與上海的人口對比就沒有可比性，是毫無意義的。

『貳』 按動態特性分,數據的屬性可分為幾類為什麼要進行這種分類

數據按動態特性可分為固定值屬性數據、固定個體變動屬性數據和隨機變動屬性數據三類。

其中固定值屬性數據項的值基本固定不變，如工資系統中的基本工資；對固定個體變動屬性數據項來說，其總體具有相對固定的個體集，但其值是變動的屬性，例如工資系統中的扣托兒費；對隨機變動屬性的數據項來說，其個體和值都是隨機變動的，如病假扣款。

定屬性集中每個屬性不同值的個數自動地產生概念分層。具有最多不同值的屬性放在分層結構的最低層。一個屬性的不同值個數越少，在所產生的概念分層結構中所處的層次越高。

在許多情況下，這種啟發式規則都很頂用。在考察了所產生的分層之後，如果必要，局部層次交換或調整可以由用戶或專家來做。

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屬性數據的錄入與編輯一般是在屬性數據處理模塊中進行的。文檔數據資料的錄入一般是通過鍵盤直接鍵入數據文件或屬性資料庫。也可以將另一個資料庫中的有關數據直接傳輸到屬性資料庫中。

但為了建立屬性描述數據與幾何圖形的聯系，通常需要在圖形編輯系統中設計屬性數據的編輯功能，主要是將一個實體的屬性數據直接連接到相應的幾何目標上，這項工作可在數字化及建立圖形拓撲關系的同時或之後，對照一個幾何目標直接輸人屬性數據，並可對數據進行修改、刪除、拷貝等編輯操作。

『叄』 資料庫按數據的組織方式來分可以分為哪三種模型

數據模型按不同的應用層次分成三種類型，分別是概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型

（1)概念數據模型（ConceptualDataModel):

簡稱概念模型，是面向資料庫用戶的實現世界的模型，主要用來描述世界的概念化結構，它使資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題.

集中精力分析數據以及數據之間的聯系等，與具體的數據管理系統（Database Management System，DBMS)無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。

（2)邏輯數據模型（Logical Data Model):

簡稱數據模型，這是用戶從資料庫所看到的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型（Network Data Model)、層次數據模型（Hierarchical Data Model)等。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用於資料庫管理系統（DBMS)的實現。

（3)物理數據模型（Physical Data Model):

簡稱物理模型，是面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬體有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有其對應的物理數據模型。

DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作由系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。

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資料庫模型

（1）對象模型

（2）層次模型（輕量級數據訪問協議）

（3）網狀模型（大型數據儲存）

（4）關系模型

（5）面向對象模型

（6）半結構化模型

（7）平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)

資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。

（1）內層：最接近實際存儲體，亦即有關數據的實際存儲方式。

（2）外層：最接近用戶，即有關個別用戶觀看數據的方式。

（3）概念層：介於兩者之間的間接層。

『肆』 大數據的數據類型分為哪三類

大數據的類型大致可分為三種類型：
傳統企業數據（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
社交數據（Social data）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。

『伍』 數據劃分

評價資料庫內存放的數據將支持資源評價的整個過程。為了能更好地管理庫中數據，需要對整個過程中將用到的數據進行分類管理。具體分類方式如圖3-1所示。

1.按照應用類型劃分

按照數據在資源評價過程中的應用類型劃分，可以劃分為基礎數據、參數數據和評價結果數據。

基礎數據是指從勘探生產活動及認識中直接獲取的原始數據，這些數據一般沒有經過復雜的處理和計算過程。如分析化驗數據、鑽井地質數據、盆地基礎數據等。這些數據是整個評價工作的基礎。

圖3-1 數據分類示意圖

參數數據是指在評價過程中各種評價方法和軟體直接使用的參數數據。

評價結果數據是指資源評價中產生的各種評價結果數據，如資源量結果數據、地質評價結果數據等。

2.按照評價對象劃分

本次評價共分為大區、評價單元、計算單元三個層次，在研究中又使用了盆地、一級構造單元，在評價對象總體考慮中按照評價對象將數據劃分為大區、評價單元、計算單元等類型。

3.按照獲取方式劃分

按照獲取方式可以將數據分為直接獲取、研究獲取、間接獲取幾類。

4.按照存儲類型劃分

按照存儲類型可以將數據劃分為結構化數據和非結構化數據。

結構化數據是指能夠用現有的關系資料庫系統直接管理的數據，進一步又可以分為定量數據和定性數據兩類。

非結構化數據是指不能用現有的關系資料庫系統直接管理和操作的數據，它必須藉助於另外的工具管理和操作。如圖件數據、文檔數據等。

庫中數據類型的劃分共分六個層次逐次劃分，包括：數據存儲類型→資源類型—→評價對象→應用→獲取方式→數據特徵。

對於結構化存儲的數據在應用層分為三類：基礎數據、中間數據和結果數據，基礎數據中包含用於類比的基礎數據、用於統計分析的基礎數據和直接用於公式運算的基礎數據；

結構化存儲的數據在獲取方式上可以繼續劃分，其中，用於公式運算的數據可以細化為專家直接錄入、由地質類比獲取、通過生產過程獲取、通過地質研究過程獲取及其他方式。中間數據可以從以下方式獲取：標准、統計、類比、參數的關聯。結果數據的獲取有兩種方式：公式運算結果和通過鑽井、地質、綜合研究等提交的文字報告。

對於非結構化存儲的數據在應用層分為兩類：圖形數據和文檔數據；

圖形數據在獲取方式上可以繼續劃分成四種方式：通過工程測量數據獲取（如地理圖件、井位坐標數據等）、通過地質研究過程獲取（如沉積相圖、構造區劃圖等）、由綜合研究獲取（如綜合評價圖等）、其他方式獲取。

圖形數據在表現方式上又可以進一步分為有坐標意義的圖形（如構造單元劃分圖、地理圖、井點陣圖等）、數值圖（如產烴率曲線圖、酐洛根熱降解圖等）和無坐標含義圖（如剖面圖）等。

文檔數據是指評價過程中產生的各種報告、項目運行記錄等。