十大数据类型

❶ 大数据时代有哪些趋势

数据驱动。实施国家大数据战略。大数据时代的到来，让“数据驱动”成为新的全球大趋势。《政府工作报告》

❷ 国产十大数据库排名

1、openGauss企业。

2、达梦。

3、GaussDB。

4、PolarDB。

5、人大金仓。

6、GBase。

7、TDSQL。

8、SequoiaDB。

9、OushuDB。

10、AnalyticDB。

详细介绍：

1、南大通用：

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦：

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓：

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。

4、神舟通用：

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。

❸ 如何从tushare中调取十大股东数据

0. 简介

TuShare是一个免费、开源的Python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型。
1. 历史行情
获取个股历史交易数据（包括均线数据），可以通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。

参数说明：
code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板）
start：开始日期，格式YYYY-MM-DD
end：结束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D
retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
pause:重试时停顿秒数，默认为0
返回值说明：
date：日期
open：开盘价
high：最高价
close：收盘价
low：最低价
volume：成交量
price_change：价格变动
p_change：涨跌幅
ma5：5日均价
ma10：10日均价
ma20:20日均价
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:换手率[注：指数无此项]
(1) #获取全部日k线数据（查看前11行）

❹ 大数据具有什么特征

第一、海量的数据规模。
大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即便整合一个商场或者商业中心所采集到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量，更不要说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心，现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段，所得到的数据多是某一个门店或者单独营业个体的数据，并不能称之为大数据。所以要想收集海量的数据，就目前的行业发展态势而言，最佳的选择是企业合作，通过合作，集合多家企业的数据，填补数据空白区域，增加数据量，真正意义上实现大数据到大数据的跨步。
第二、快速的数据流转。
数据也是具有时效性的，采集到的大数据如果不经过流转，最终只会过期报废。尤其是对于商业WiFi企业来说，大多数商业WiFi企业采集到的数据都是在一些用户的商业行为，这些行为往往具备时效性，例如，采集到某位用户天在服装商场的消费行为轨迹，如果不能做到这些数据的快速流转、及时分析，那么本次所采集到的数据可能便失去了价值，因为这位用户不会每一天都在买衣服。快速流转的数据就像是不断流动的水，只有不断流转才能保证大数据的新鲜和价值。
第三、多样的数据类型。
大数据的第三特征就是数据类型的多样性，首先用户是一个复杂的个体，单一的行为数据是不足以描述用户的。目前WiFi行业对大数据的使用多是通过分析用户轨迹，了解用户的行为习惯，由此进行用户画像，从而实现精确推送。但是单一的类型的数据并不足以实现用户画像，例如，笔者之前了解过一些企业可通过用户某一段时间的在某一区域内的饮食数据，并由此在用户进入这一区域的时候推送相关信息，但是这一信息只是单纯的分析了用户一段时间的饮食数据，并没有考虑到用户现阶段的身体状况、个人需求和经济承受能力等等，所以这种推送的转化率也就可想而知。
第四、价值密度低。
大数据本身拥有海量的信息，这种信息从采集到变现不要一个重要的过程——分析，只有通过分析才能实现大数据从数据到价值的转变，但是众所周知，大数据虽然拥有海量的信息，但是真正可用的数据可能只有很小一部分，从海量的数据中挑出一小部分数据本身就是各巨大的工作量，所以大数据的分析也常和云计算联系到一起。只有集数十、数百或甚至数千的电脑分析能力于一身的云计算才能完成对海量数据的分析，而很遗憾的是，目前WiFi行业中的绝大部分企业并不具备云计算的能力

❺ nosql数据库一般有哪几种类型分别用在什么场景

特点：
它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapRece快100倍。

Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapRece一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Rece），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

❻ 数据库中所有的数据类型

SQL 用于各种数据库抄的数据类型袭：

一、MySQL 数据类型：

在 MySQL 中，有三种主要的类型：Text（文本）、Number（数字）和 Date/Time（日期/时间）类型。

1、Text 类型。

❼ 数据驱动的思维方式包含哪五个方面

每日干货好文分享丨请点击+关注

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对商业智能BI、数据分析挖掘、大数据、机器学习，python，R感兴趣同学加微信：fridaybifly，邀请你进入头条数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

本文作者：天善智能联合创始人&运营总监 吕品，微信：tianshanlvpin，原文发表于天善智能服务号，欢迎讨论交流。

开篇语

看过不少讲解大数据思维的文章，文章的一些观点能够带给我很多的启发，很有见地也很受用。在跟一些企业的负责人聊起大数据项目规划和建设的时候，发现大家对大数据并不缺少自己的认识和看法，只是这些认识和看法没有被系统性的组织起来，形成一个比较有深度的思考问题、解决问题的套路。

这篇文章结合我在和一些朋友沟通过程中看到的一些问题，将大数据思维和价值做了一些聚焦和分解。我来抛砖引玉，希望这篇文章能够让大家从另外的一个角度去了解和思考一下到底什么是大数据思维和价值。

这篇文章适合企业高层、即将或者正在规划大数据项目、思考如何对大数据进行顶层设计、大数据项目管理人员一读。作为补充，我在此也推荐几篇文章以丰富大家思考问题的维度（角度）：

【概念篇】大数据思维十大核心原理

【分析篇】趋势 | 大数据应用落地分析

【案例篇】深入解读民生银行阿拉丁大数据生态圈如何养成

【案例篇】大数据如何聚焦业务价值，美的大数据建设的启发

本文作者：吕品 天善智能联合创始人

本文整理自 2017年3月3日 美云智数新品发布会数据云分论坛吕品的演讲内容

人人必谈大数据

说到大数据，大家并不陌生，从各种自媒体、线上线下沙龙，包括生活中大家经常提起。早在 2010 年之前，国内的很多互联网公司都已经在处理 “大数据”，只不过那时对大数据还没有一个清晰的定义。2013 年起，我们注意到在国内大数据这个词开始火了，火到什么程度？ 举个例子：我每次回家，家里的亲人朋友都在问我是做什么的，我说我们是搞商业智能 BI 的，基本上听不懂。什么把数据变为信息、信息产生决策，什么 ETL、报表，几乎是懵圈的。后来提了一句，我们有一个技术网站，里面都是玩数据的，比如大数据、数据分析、数据挖掘...。“大数据啊！大数据我知道！”，我问什么是大数据，回答很简洁干脆：“大数据就是数据大呗！”。

其实这种理解不能说错，只能说不全面，但是从某种角度上来说大数据还是比较深入人心的，“大数据”这三个字起到了一个很好的名词普及作用，至少不会像商业智能 BI 那样很难用一句或者几句话让大家有个哪怕是很基础的概念。

大数据 4V

我们经常提到的大数据四大特征：4个V

Volume 数据容量大：数据量从 GB 到 TB 到 PB 或以上的级别。
Variety 数据类型多：企业在解决好内部数据之后，开始向外部数据扩充。同时，从以往处理结构化的数据到现在需要处理大量非结构化的数据。社交网络数据采集分析、各种日志文本、视频图片等等。
Value 价值高，密度低：数据总量很大，但真正有价值的数据可能只有那么一部分，有价值的数据所占比例很小。就需要通过从大量不相关的、各种类型的数据中去挖掘对未来趋势和模型预测分析有价值的数据，发现新的规律和新的价值。
Velocity 快速化：数据需要快速处理和分析。2010年前后做过一个美国医疗保险的数据迁移项目，有一个 ETL 需要处理该公司几十年的历史文件和历史数据，文件数据量很大，并且逻辑非常复杂，一个流程几十个包，一趟下来 35 个小时执行完毕。这种情形如果放在现在的互联网比如电商平台很显然是不允许的。比如像电商促销、或者要打促销价格战，实时处理传统的 BI 是无法完成的。对有这种实时处理实时分析要求的企业来说，数据就是金钱，时间就是生命。
我相信上面提到的大数据的四个 V、核心特征还是比较容易理解的。如果我们不是站在技术层面去聊的话，大家对大数据或多或少都会有一些比较接近和类似的看法，并且在理解和认识上基本也不会有太大的偏差。

但是当我们谈到大数据，大家真正关心的问题在哪里呢？ 从技术角度大家可能关心的是大数据的架构、大数据处理用到了什么样的技术。但是站在一个企业层面，特别是在着手考察或者规划大数据项目建设的负责人、企业高层来说，更多关心的应该是下面这几个问题：

1. 大数据到底能帮我们企业做什么，或者说能够带给我们企业什么变化。上了大数据对我们有什么用，会有什么样的改变，是经营成本下降、还是帮我们把产品卖的更多？

2. 我们的企业现在能不能上大数据？如果不能上大数据，为什么，那又需要怎么做？

3. 我们企业也想跟随潮流上大数据，问题是要怎么做。需要准备什么，关于投入、人才、还缺什么、需要用到什么样的技术？

4. 我们怎么验证这个大数据项目是成功还是失败，我们判断的标准是什么？

我相信这些问题都是大家比较关心的一些点，包括我自己。我们目前还是以 BI 分析为主，但我们也会去爬一些外部的数据，后面也在规划大数据相关的一些项目和开发。

当然大数据这个话题是非常大的，我们很难从一个或者两个角度把这些问题回答的非常全面。但是我觉得有一点是我们的企业高层或者决策者可以注意的：在规划和考虑大数据的时候需要具备一定的大数据思维，或者说是面对大数据时我们所要具备的考虑问题和看问题的角度。

大数据思维方式

大数据思维方式我简单概括为两个方面：第一个是以数据为核心、数据驱动的思维方式。第二个是业务核心，业务场景化的思维方式。

以数据为核心、数据驱动的思维方式包含这几个方面：

1. 尽可能完善自己的数据资源。我们手上握有什么样的数据资源，我们数据资源的质量如何？

企业需要关注和梳理我们有什么样的数据，以前是关注企业的流程，IT的流程、业务流程再造。现在大多数企业这些 IT 基础和应用的建设都已经完成了，更加关心的应该是在我们的企业里到底握有什么样的数据资源，在不同的行业我们的数据主题是不一样的。

比如电商零售行业，我们考虑更多的可能是消费数据、涉及到用户、产品、消费记录。因为我们可以围绕这些数据比如做用户画像、精准营销、定制化的产品、产品的市场定位分析等等。

比如制造生产行业，我们涉及更多的数据可能是产品本身、我们的生产流程、供应商等。因为我们可以围绕这些数据比如做我们的生产质量检查、降低生产成本、工艺流程再造等。

只有了解我们目前自身的数据资源，才能知道我们还缺少哪些数据资源。而这些缺少的数据资源从哪里来，如何获得，就是我们在规划大数据项目的时候是需要解决的。如果缺乏这种意识，等在规划和上大数据项目的时候你的大数据资源非常有限的。

2. 增加数据触点、尽可能多的去收集数据，增加数据收集和采集渠道。大数据的建设和大数据分析它是一个迭代的过程，很多的分析场景都是在不断的探索中找出来的，它有一定的不确定性。正是因为这种不确定性所以才需要我们尽可能收集更多的数据。

现在是移动互联网时代，人人都是数据的生产者和制造者。比如每天的社交数据、互联网点击网络的数据、刷卡消费的数据、电信运营、互联网运营数据。像我们的制造和生产行业，有自动化的传感器、生产流水线、自动设施的数据等。有些数据放在以前可能不值钱，但是现在看呢？这些数据现在或者在将来的某一天就会变得很有价值。

比如像我最开始提到的那家美国医疗保险公司，我看过他们的 COBOL 代码注释都有是七几年、八几年前的。他们积累了几十年的数据，突然在 2010 年前后开始意识到数据的价值了，开始通过数据进行一些变现了。之前知道这些数据的价值吗？不知道，但是尝试到数据的甜头，比如做自己的数据分析，咨询机构购买一些脱敏的数据，或者给咨询机构提供数据做市场研究用途。

所以大数据的构建不会是一天两天的，这个过程会持续很长的时间，我们需要为将来做准备。所以如果你的公司连个最简单的业务系统，IT 应用系统都没有，数据连存放的地方都没有，怎么能够上大数据呢？不合理。

数据越多，数据种类越丰富，我们观察数据的角度维度就越丰富，我们利用大数据从中就能够发掘出以前更多没有看到的东西。

3. 数据开放和共享思维。这一点在我们国内其实说起来很容易，但是实际上很难。

去年的时候我去看了一个市公安局的大数据项目（可参看这篇文章 政府大数据面临的问题和阻力在哪里？），他们有两点意识非常好：

1）非常清楚的知道自己拥有哪些数据资源。比如市公安局以及下属分局、各个支队各个应用系统的数据：基础的人口管理、信访、犯罪信息、情报。包括数据监控所涉及到的铁路、网吧、民航购票、ETC 卡口等。

2）为了纳入更多的社会化数据资源、实现全行业的数据覆盖，他们准备接入交通、服务、科技信息化、教育、社保、民政等各个行业的数据。包括他们给下面的单位下了数据的指标，每个单位或者每个民警都有这种收集数据的指标，比如哪个单位今天上传了什么样的多少数据，每个月哪个单位上传的最多，这都是很好的数据收集的意识。

但问题在哪里？问题在于很多机构比如银行受国家政策限制很多数据是没有办法共享的、还有像教育机构，我凭什么把数据给你，在行政上大家是并级的机构。

所以这个时候就需要考虑数据开放和共享的思维，在满足数据安全性的基础之上我们可以不可以考虑数据互换共享的可能。公安局有的数据一定是教育机构没有的数据，那么同样的教育机构有的数据，公安机构也不一定有。如果两者数据在某种程度上形成共享，在保证数据安全和不冲突的情况下是可以创造出更多的社会价值的。比如公安局可以提供教育机构关于各个地区犯罪率的信息，包括交通安全事故多发地等，教育机构可以针对

❽ 数据库中数据类型有哪些呢

数据类型 类型 描 述 bit 整型 bit 数据类型是整型，其值只能是0、1或空值。这种数据类型用于存储只有两种可能值的数据，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 数据类型可以存储从- 231(-2147483648)到231 (2147483 647)之间的整数。存储到数据库的几乎所有数值型的数据都可以用这种数据类型。这种数据类型在数据库里占用4个字节 smallint 整型 smallint 数据类型可以存储从- 215(-32768)到215(32767)之间的整数。这种数据类型对存储一些常限定在特定范围内的数值型数据非常有用。这种数据类型在数据库里占用2 字节空间 tinyint 整型 tinyint 数据类型能存储从0到255 之间的整数。它在你只打算存储有限数目的数值时很有用。 这种数据类型在数据库中占用1 个字节 numeric精确数值型 numeric数据类型与decimal 型相同 decimal 精确数值型 decimal 数据类型能用来存储从-1038-1到1038-1的固定精度和范围的数值型数据。使用这种数据类型时，必须指定范围和精度。 范围是小数点左右所能存储的数字的总位数。精度是小数点右边存储的数字的位数 money 货币型 money 数据类型用来表示钱和货币值。这种数据类型能存储从-9220亿到9220 亿之间的数据，精确到货币单位的万分之一 smallmoney 货币型 smallmoney 数据类型用来表示钱和货币值。这种数据类型能存储从-214748.3648 到214748.3647 之间的数据，精确到货币单位的万分之一 float 近似数值型 float 数据类型是一种近似数值类型，供浮点数使用。说浮点数是近似的，是因为在其范围内不是所有的数都能精确表示。浮点数可以是从-1.79E+308到1.79E+308 之间的任意数 real 近似数值型 real 数据类型像浮点数一样，是近似数值类型。它可以表示数值在-3.40E+38到3.40E+38之间的浮点数 datetime 日期时间型 datetime数据类型用来表示日期和时间。这种数据类型存储从1753年1月1日到9999年12月3 1日间所有的日期和时间数据， 精确到三百分之一秒或3.33毫秒 Smalldatetime 日期时间型 smalldatetime 数据类型用来表示从1900年1月1日到2079年6月6日间的日期和时间，精确到一分钟 cursor 特殊数据型 cursor 数据类型是一种特殊的数据类型，它包含一个对游标的引用。这种数据类型用在存储过程中，而且创建表时不能用 timestamp 特殊数据型 timestamp 数据类型是一种特殊的数据类型，用来创建一个数据库范围内的唯一数码。 一个表中只能有一个timestamp列。每次插入或修改一行时，timestamp列的值都会改变。尽管它的名字中有“time”， 但timestamp列不是人们可识别的日期。在一个数据库里，timestamp值是唯一的 Uniqueidentifier 特殊数据型 Uniqueidentifier数据类型用来存储一个全局唯一标识符，即GUID。GUID确实是全局唯一的。这个数几乎没有机会在另一个系统中被重建。可以使用NEWID 函数或转换一个字符串为唯一标识符来初始化具有唯一标识符的列 char 字符型 char数据类型用来存储指定长度的定长非统一编码型的数据。当定义一列为此类型时，你必须指定列长。当你总能知道要存储的数据的长度时，此数据类型很有用。例如，当你按邮政编码加4个字符格式来存储数据时，你知道总要用到10个字符。此数据类型的列宽最大为8000 个字符 varchar 字符型 varchar数据类型，同char类型一样，用来存储非统一编码型字符数据。与char 型不一样，此数据类型为变长。当定义一列为该数据类型时，你要指定该列的最大长度。 它与char数据类型最大的区别是，存储的长度不是列长，而是数据的长度 text 字符型 text 数据类型用来存储大量的非统一编码型字符数据。这种数据类型最多可以有231-1或20亿个字符 nchar 统一编码字符型 nchar 数据类型用来存储定长统一编码字符型数据。统一编码用双字节结构来存储每个字符，而不是用单字节(普通文本中的情况)。它允许大量的扩展字符。此数据类型能存储4000种字符，使用的字节空间上增加了一倍 nvarchar 统一编码字符型 nvarchar 数据类型用作变长的统一编码字符型数据。此数据类型能存储4000种字符，使用的字节空间增加了一倍 ntext 统一编码字符型 ntext 数据类型用来存储大量的统一编码字符型数据。这种数据类型能存储230 -1或将近10亿个字符，且使用的字节空间增加了一倍 binary 二进制数据类型 binary数据类型用来存储可达8000 字节长的定长的二进制数据。当输入表的内容接近相同的长度时，你应该使用这种数据类型 varbinary 二进制数据类型 varbinary 数据类型用来存储可达8000 字节长的变长的二进制数据。当输入表的内容大小可变时，你应该使用这种数据类型 image 二进制数据类型 image 数据类型用来存储变长的二进制数据，最大可达231-1或大约20亿字节

❾ 数据库中的十种数据类型都是什么

Character 数据类型
Character 数据类型用来存储字母数字型数据。当你在oracle 中定义一个character 数据时，通常需要制定字段的长度，它是该字段的最大长度。ORACLE提供以下几种character 数据类型：

CHAR() CHAR数据类型是一种有固定长度和最大长度的字符串。存储在数据类型为CHAR字段中的数据将以空格的形式补到最大长度。长度定义在1——2000字节之间。

当你创建一个CHAR型字段，数据库将保证在这个字段中的所有数据是定义长度，如果某个数据比定义长度短，那么将用空格在数据的右边补到定义长度。如果长度大于定义长度将会触发错误信息。

VARCHAR() varchar型数据是varchar2型数据的快照。

VARCHAR2() varchar2数据类型是一种可变长度的、有最大长度的字母数字型数据。Varchar2类型的字段长度可以达到4000字节，Varchar2类型的变量长度可以达到32676字节。

一个空的varchar2(2000)字段和一个空的varchar2(2)字段所占用的空间是一样的。

NCHAR() 和 NVARCHAR2() NCHAR() 和 NVARCHAR2()数据类型分别与CHAR() 和 VARCHAR2()类型是相同的，只不过它们用来存储NLS（National Language Support）数据。

LONG LONG 数据类型是一个遗留下来的而且在将来不会被支持的数据类型。它将被LOB(Large Object)数据类型所代替。

比较规则 Varchar2和char数据类型根据尾部的空格有不同的比较规则。对Char型数据，尾部的空格将被忽略掉，对于Varchar2型数据尾部带空格的数据排序比没有空格的要大些。比如：

Char 型数据： ‘YO’=‘YO ’

Varchar2型数据： ‘YO’<’YO ’

Numberic 数据类型

Numberic 数据类型用来存储负的和正的整数、分数和浮点型数据，范围在-1*10-103 和9.999…99*10125之间，有38位的精确度。标识一个数据超出这个范围时就会出错。

Number(

,) Number数据类型存储一个有p位精确度的s位等级的数据。

DATE 数据类型
DATE 数据类型用来存储日期和时间格式的数据。这种格式可以转换为其他格式的数据去浏览，而且它有专门的函数和属性用来控制和计算。以下的几种信息都包含在DATE数据类型中：

Century

Year

Month

Day

Hour

Minute

Second

LOB 数据类型
LOB(Large Object) 数据类型存储非结构化数据，比如二进制文件，图形文件，或其他外部文件。LOB 可以存储到4G字节大小。数据可以存储到数据库中也可以存储到外部数据文件中。LOB数据的控制通过DBMS_LOB 包实现。BLOB, NCLOB, 和CLOB 数据可以存储到不同的表空间中，BFILE存储在服务器上的外部文件中。LOB数据类型有以下几种：

BLOB: 二进制数据

CLOB: 字符型数据

BFILE: 二进制文件

其他数据类型

ROWID ROWID 数据类型是ORACLE数据表中的一个伪列，它是数据表中每行数据内在的唯一的标识。

❿ 学习C语言需要掌握哪些基本知识

(这是别人回答我的问题，感觉很有帮助你可以了解了解)如何学好c语言
教了多年《C程序设计》课程，大多学生觉的这门课程难学。其实，按照我们现在的教学大纲和教学要求，只要同学们掌握一些方法，克服心理上畏难、不轻言放弃，是完全可以学好的。
《C程序设计》的内容很丰富，按照我们现在的教学大纲，教学的主要内容是基础知识、四种结构的的程序设计、函数与数组的应用和一些简单的算法。在学习时，同学们应该把主要精力放在这些部分，通过实践（练习和上机调试等熟练掌握。当然，在初学C语言时，可能会遇到有些问题理解不透，或者表达方式与以往数学学习中不同（如运算符等），这就要求不气馁，不明白的地方多问多想，鼓足勇气进行学习，待学完后面的章节知识，前面的问题也就迎刃而解了，这一方面我感觉是我们同学最欠缺，大多学不好的就是因为一开始遇到困难就放弃，曾经和好多同学谈他的问题，回答是听不懂、不想听、放弃这样三个过程，我反问，这节课你听过课吗？回答又是没有，根本就没听过课，怎么说自己听不懂呢？相应的根本就没学习，又谈何学的好？
学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们学生最不易做到的，然而却又是最重要的。比如：在C语言中最典型的是关于结构化程序设计构思，不管是那种教材，一开始就强调这种方法，这时也许你不能充分体会，但是学到函数时，再回头来仔细体会，温故知新，理解它就没有那么难了。学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。
那么，我们如何学好《C程序设计》呢？
一．学好C语言的运算符和运算顺序
这是学好《C程序设计》的基础，C语言的运算非常灵活，功能十分丰富，运算种类远多于其它程序设计语言。在表达式方面较其它程序语言更为简洁，如自加、自减、逗号运算和三目运算使表达式更为简单，但初学者往往会觉的这种表达式难读，关键原因就是对运算符和运算顺序理解不透不全。当多种不同运算组成一个运算表达式，即一个运算式中出现多种运算符时，运算的优先顺序和结合规则显得十分重要。在学习中，只要我们对此合理进行分类，找出它们与我们在数学中所学到运算之间的不同点之后，记住这些运算也就不困难了，有些运算符在理解后更会牢记心中，将来用起来得心应手，而有些可暂时放弃不记，等用到时再记不迟。
先要明确运算符按优先级不同分类，《C程序设计》运算符可分为15种优先级，从高到低，优先级为1 ~ 15，除第2、3级和第14级为从右至左结合外，其它都是从左至右结合，它决定同级运算符的运算顺序。下面我们通过几个例子来说明：
（1） 5*8/4%10 这个表达式中出现3种运算符，是同级运算符，运算顺序按从左至右结合，因此先计算5 *8=40，然后被4除，结果为10，最后是%（求余数）运算，所以表达式的最终结果为10%10 = 0；
（2）a = 3;b = 5;c =++ a* b ；d =a + +* b；
对于c=++a*b来说，按表中所列顺序，+ +先执行，*后执行，所以+ + a执行后，a的值为4，由于+ +为前置运算，所以a的值4参与运算，C的值计算式为4*5=20而不是3*5=15了；而对于d=a++*b来说，由于a + +为后置运算，所以a值为4参与运算，使得d的值仍为20，而a参与运算后其值加1，值为5。 这个例子执行后，a的值为5，b的值为5，c的值为20，d的值也是20；
（3）（a = 3，b = 5，b+ = a，c = b* 5）
例子中的“，”是逗号结合运算，上式称为逗号表达式，自左向右结合，最后一个表达式的结果值就是逗号表达式的结果，所以上面的逗号表达式结果为40，a的值为3，b的值为8，c的值为40。
（4）a=5;b=6;c=a>b?a:b;
例中的a>b?a:b是一个三目运算，它的功能是先做关系运算a>b部分，若结果为真，则取问号后a的值，否则取冒号后b的值，因此c的值应该为6，这个运算可以用来代替if…else…语句的简单应用。
二．学好C语言的四种程序结构
（1）顺序结构
顺序结构的程序设计是最简单的，只要按照解决问题的顺序写出相应的语句就行，它的执行顺序是自上而下，依次执行。
例如；a = 3，b = 5，现交换a，b的值，这个问题就好象交换两个杯子水，这当然要用到第三个杯子，假如第三个杯子是c，那么正确的程序为： c = a； a = b； b = c； 执行结果是a = 5，b = c = 3如果改变其顺序，写成：a = b； c = a； b = c； 则执行结果就变成a = b = c = 5，不能达到预期的目的，初学者最容易犯这种错误。 顺序结构可以独立使用构成一个简单的完整程序，常见的输入、计算，输出三步曲的程序就是顺序结构，例如计算圆的面积，其程序的语句顺序就是输入圆的半径r，计算s = 3.14159*r*r,输出圆的面积s。不过大多数情况下顺序结构都是作为程序的一部分，与其它结构一起构成一个复杂的程序，例如分支结构中的复合语句、循环结构中的循环体等。
（2） 分支结构
顺序结构的程序虽然能解决计算、输出等问题，但不能做判断再选择。对于要先做判断再选择的问题就要使用分支结构。分支结构的执行是依据一定的条件选择执行路径，而不是严格按照语句出现的物理顺序。分支结构的程序设计方法的关键在于构造合适的分支条件和分析程序流程，根据不同的程序流程选择适当的分支语句。分支结构适合于带有逻辑或关系比较等条件判断的计算，设计这类程序时往往都要先绘制其程序流程图，然后根据程序流程写出源程序，这样做把程序设计分析与语言分开，使得问题简单化，易于理解。程序流程图是根据解题分析所绘制的程序执行流程图。
学习分支结构不要被分支嵌套所迷惑，只要正确绘制出流程图，弄清各分支所要执行的功能，嵌套结构也就不难了。嵌套只不过是分支中又包括分支语句而已，不是新知识，只要对双分支的理解清楚，分支嵌套是不难的。下面我介绍几种基本的分支结构。
①if(条件)
{
分支体
}
这种分支结构中的分支体可以是一条语句，此时“{ }”可以省略，也可以是多条语句即复合语句。它有两条分支路径可选，一是当条件为真，执行分支体，否则跳过分支体，这时分支体就不会执行。如：要计算x的绝对值，根据绝对值定义，我们知道，当x>=0时，其绝对值不变，而x<0时其绝对值是为x的反号，因此程序段为：if(x<0) x=-x;
②if(条件)
{分支1}
else
{分支2}
这是典型的分支结构，如果条件成立，执行分支1，否则执行分支2，分支1和分支2都可以是1条或若干条语句构成。如：求ax^2+bx+c=0的根
分析：因为当b^2-4ac>=0时,方程有两个实根，否则（b^2-4ac<0）有两个共轭复根。其程序段如下：

d=b*b-4*a*c;
if(d>=0)
{x1=(-b+sqrt(d))/2a;
x1=(-b-sqrt(d))/2a;
printf(“x1=%8.4f,x2=%8.4f\n”,x1,x2);
}
else
{r=-b/(2*a);
i =sqrt(-d)/(2*a);
printf(“x1=%8.4f+%8.4fi\n”r, i);
printf(“x2=%8.4f-%8.4fi\n”r,i)
}
③嵌套分支语句：其语句格式为：
if(条件1) {分支1}；
else if（条件2） {分支2}
else if（条件3） {分支3}
……
else if（条件n） {分支n}
else {分支n+1}
嵌套分支语句虽可解决多个入口和出口的问题，但超过3重嵌套后，语句结构变得非常复杂，对于程序的阅读和理解都极为不便，建议嵌套在3重以内，超过3重可以用下面的语句。
④switch开关语句：该语句也是多分支选择语句，到底执行哪一块，取决于开关设置，也就是表达式的值与常量表达式相匹配的那一路，它不同if…else 语句，它的所有分支都是并列的，程序执行时，由第一分支开始查找，如果相匹配，执行其后的块，接着执行第2分支，第3分支……的块，直到遇到break语句；如果不匹配，查找下一个分支是否匹配。这个语句在应用时要特别注意开关条件的合理设置以及break语句的合理应用。
（3）循环结构：
循环结构可以减少源程序重复书写的工作量，用来描述重复执行某段算法的问题，这是程序设计中最能发挥计算机特长的程序结构，C语言中提供四种循环，即goto循环、while循环、do –while循环和for循环。四种循环可以用来处理同一问题，一般情况下它们可以互相代替换，但一般不提倡用goto循环，因为强制改变程序的顺序经常会给程序的运行带来不可预料的错误，在学习中我们主要学习while、do…while、for三种循环。常用的三种循环结构学习的重点在于弄清它们相同与不同之处，以便在不同场合下使用，这就要清楚三种循环的格式和执行顺序，将每种循环的流程图理解透彻后就会明白如何替换使用，如把while循环的例题，用for语句重新编写一个程序，这样能更好地理解它们的作用。特别要注意在循环体内应包含趋于结束的语句（即循环变量值的改变），否则就可能成了一个死循环，这是初学者的一个常见错误。
在学完这三个循环后，应明确它们的异同点：用while和do…while循环时，循环变量的初始化的操作应在循环体之前，而for循环一般在语句1中进行的；while 循环和for循环都是先判断表达式，后执行循环体，而do…while循环是先执行循环体后判断表达式，也就是说do…while的循环体最少被执行一次，而while 循环和for就可能一次都不执行。另外还要注意的是这三种循环都可以用break语句跳出循环，用continue语句结束本次循环，而goto语句与if构成的循环，是不能用break和 continue语句进行控制的。
顺序结构、分支结构和循环结构并不彼此孤立的，在循环中可以有分支、顺序结构，分支中也可以有循环、顺序结构，其实不管哪种结构，我们均可广义的把它们看成一个语句。在实际编程过程中常将这三种结构相互结合以实现各种算法，设计出相应程序，但是要编程的问题较大，编写出的程序就往往很长、结构重复多，造成可读性差，难以理解，解决这个问题的方法是将C程序设计成模块化结构。
(4)模块化程序结构
C语言的模块化程序结构用函数来实现，即将复杂的C程序分为若干模块，每个模块都编写成一个C函数，然后通过主函数调用函数及函数调用函数来实现一大型问题的C程序编写，因此常说：C程序=主函数+子函数。 因些，对函数的定义、调用、值的返回等中要尤其注重理解和应用，并通过上机调试加以巩固。
三．掌握一些简单的算法
编程其实一大部分工作就是分析问题，找到解决问题的方法，再以相应的编程语言写出代码。这就要求掌握算法，根据我们的《C程序设计》教学大纲中，只要求我们掌握一些简单的算法，在掌握这些基本算法后，要完成对问题的分析就容易了。如两个数的交换、三个数的比较、选择法排序和冒泡法排序，这就要求我们要清楚这些算法的内在含义，其中选择法排序和冒泡法排序稍难，但只要明白排序的具体过程，对代码的理解就不难了。如用选择法对10个不同整数排序（从小到大），选择法排序思路：设有10个元素a[1]~a[10],将a[1]与a[2]~a[10]比较，若a[1]比a[2]~a[10]都小，则不进行交换，即无任何操作；若a[2]~a[10] 中有一个比a[1]小，则将其中最大的一个（假设为a[i]）与a[1]交换，此时a[1]中存放了10个中最小的数。第二轮将a[2]与a[3]~a[10]比较，将剩下9个数中的最小者a[i]与a[2]交换，此时a[2] 中存放的10个数中第2小的数；依此类推，共进行9轮比较，a[1]到a[10]就已按从小到大的顺序存放。即每一轮都找出剩下数中的最小一个，代码如下：
for(i=1;i<=9;i++)
for(j=i+1;j<=10;j++)
if(a[i]>a[j]
{temp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=temp;
}
结语：当我们把握好上述几方面后，只要同学们能克服畏难、厌学、上课能专心听讲，做好练习与上机调试，其实C语言并不难学。