缺失数据流及其起点终点怎么分析

⑴ 什么被称为生产的终点社会物流的起点

生产的终点社会物流的起点被称为供应链的起点，它是一个系统，它将原材料、零件、组件及制造品按照预定的路线和方式流转。从一个供应商处购买原材料，并在工厂里加工成完整的产品，然后将产品发送到终点客户，这就是物流的颂蚂起点。

供应链的起野宴埋点是一个从原材料到产品的完整系统，它涉及到采购、制造、物流、销售等多个环节。它有助于企业更有效地管理供应链，以便更好地服务客户，降低成本并祥隐增加利润。供应链的起点要求企业在采购阶段、制造阶段、物流阶段和销售阶段之间建立联系，以确保产品的质量和效率。

供应链的起点的重要性不言而喻，它是企业的成功之母。正确的供应链管理可以帮助企业更有效地运营，降低成本，提高质量，提高客户满意度。只有建立良好的供应链关系，企业才能发挥出最大的价值。

⑵ 数据分析的基本

1、明确思路

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，山扰需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。

这一步其实就是具化分析的内容，把一个需要进行数据分析的事件，拆解成为一个又一个的小指标，这样一来，就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化，也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么，后分析什么，毁拆使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有，用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。

2、收集数据

收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式：

（1）数据库：

每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。

（2）公开出版物：

可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。

（3）互联网：

随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。

（4）市场调查：

就是指运用科学的方法，有目的、有系统地收集、记录、整理有关市场营销的信息和资料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观、正确的数据资料。市场调查可以弥补其他数据收集方式的不足。

3、处理数据

处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。

4、分析数据

分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方纤唯枣法，还要熟悉数据分析软件的操作。而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。

5、展现数据

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效直观。

6、撰写报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。

总的来讲，数据分析的基本步骤其实并不困难。如果你想要成为一名优秀的数据分析师，不仅需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务。只有这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。最后希望大家都能掌握数据分析的步骤和方法

⑶ 数据流详细资料大全

数据流（data stream）是一组有序，有起点和终点的位元组的数据序列。包括输入流和输出流。

数据流最初是通信领域使用的概念，代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。这个概念最初在1998年由Henzinger在文献87中提出，他将数据流定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。

基本介绍

• 中文名 ：数据流
• 外文名 ：data stream
• 概念提出人 ：Henzinger
• 提出时间 ：1998年
• 释义 ：以规定顺序被读取一次的数据序列
• 发展原因 ：2个
• 数据模式 ：4个
• 计算类型 ：可分为两类：基本计算和复杂计算

产生背景,细节数据,复杂分析,区别特征,分类,输入流与输出流,缓冲流,模型描述,形式化,数据集合,数据属性,计算类型,相关思路,简介,随机采样,构造略图,直方图,小波变换,新动向,小说流派,

产生背景

数据流套用的产生的发展是以下两个因素的结果：

细节数据

已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据最早出现于传统的银行和股票交易领域，后来则也出现为地质测量、气象首悉尺、天文观测等方面。尤其是网际网路(网路流量监控，点击流)和无线通信网（通话记录）的出现，产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联，这主要是因为地理信息的维度较大，容易产生这类大量的细节数据。

复杂分析

需要以近实时的方式对更新流进行复杂分析。对以上领域的数据进行复杂分析（如趋势分析，预测）以前往往是（在数据仓库中）脱机进行的，然而一些新的套用（尤其是在网路安全和国家安全领域）对时间都非常敏感，如检测网际网路上的极端事件、欺诈、入侵、异常，复杂人群监控，趋势监控(track trend)，探查性分析（exploratory *** yses），和谐度分析(harmonic *** ysis)等，都需要进行在线上的分析。 在此之后，学术界基本认可了这个定义，有的文章也在此基础上对定义稍微进行了修改。例如，S. Guha等[88]认为，数据流是“只能被读取一次或少数几次的点的有序序列”，这里放宽了前述定义中的“一遍”限制。 为什么在数据流的处理中，强调对数据读取次数的限制呢？S. Muthukrishnan[89]指出数据流是指“以非常高的速者高度到来的输入数据”，因此对数据流数据的传输、计算和存储都将变得很困难。在这种情况下，只有在数据最初到达时有机会对其进行一次处理，其他时候很难再存取到这些数据（因为没有也无法保存这些数据）。

区别特征

与传统的关系数据模式区别 B.Babcock等[90]认为数据流模式在以下几个方面不同于传统的关系数据模式： 1. 数据在线上到达； 2. 处理系统无法控制所处理的数据的到达顺序； 3. 数据可能是无限多的； 4. 由于数据量的庞大，数据流中的元素被处理后将被抛弃或存档（archive）。以后再想获取这些数据将会很困难，除非将数据存储在记忆体中，但由于记忆体大小通常远远小于数据流数据的数量，因此实际上通常只能在数据第一次到达时获取数据。 三个 特点 我们认为，当前所研究的数据流计算之所以不同于传统的计算模式，关键在于这些数据流数据本身具有如下三个陆袭特点： 数据的到达—快速 这意味着短时间内可能会有大量的输入数据需要处理。这对处理器和输入输出设备来说都是一个较大的负担，因此对数据流的处理应尽可能简单。 酷睿2处理器 数据的范围—广域 这是指数据属性（维）的取值范围非常大，可能取的值非常多，如地域、手机号码、人、网路节点等。这才是导致数据流无法在记忆体或硬碟中存储的主要原因。如果维度小，即使到来的数据量很大，也可以在较小的存储器中保存这些数据。例如，对于无线通信网来说，同样的100万条通话记录，如果只有1000个用户，那么使用1000个存储单位就可以保存足够多和足够精确的数据来回答“某一用户的累计通话时间有多长”的问题；而如果共有100000个用户，要保存这些信息，就需要100000个存储单位。数据流数据的属性大多与地理信息、IP位址、手机号码等有关，而且往往与时间联系在一起。这时，数据的维度远远超过了记忆体和硬碟容量，这意味着系统无法完整保存这些信息，通常只能在数据到达的时候存取数据一次。 数据到达的时间—持续 数据的持续到达意味着数据量可能是无限的。而且，对数据进行处理的结果不会是最终的结果，因为数据还会不断地到达。因此，对数据流的查询的结果往往不是一次性而是持续的，即随着底层数据的到达而不断返回最新的结果。 以上数据流的特点决定了数据流处理的特点一次存取，持续处理，有限存储， 近似结果，快速回响。 近似结果是在前三个条件限制下产生的必然结果。由于只能存取数据一次，而且只有相对较小的有限空间存储数据，因此产生精确的计算结果通常是不可能的。而将对结果的要求从过去的“精确”改为“近似”后，实现数据流查询的快速回响也就成为了可能。

分类

数据的性质、格式不同，则对流的处理方法也不同，因此，在java的输入/输出类库中，有不同的流类来对应不同性质的输入/输出流。在java．io包中，基本输入/输出流类可按其读写数据的类型之不同分为两种：位元组流和字元流。

输入流与输出流

数据流分为输入流(InputStream)和输出流(OutputStream)两类。输入流只能读不能写，而输出流只能写不能读。通常程式中使用输入流读出数据，输出流写入数据，就好像数据流入到程式并从程式中流出。采用数据流使程式的输入输出操作独立与相关设备。 输入流可从键盘或档案中获得数据，输出流可向显示器、印表机或档案中传输数据。

缓冲流

为了提高数据的传输效率，通常使用缓冲流(Buffered Stream)，即为一个流配有一个缓冲区(buffer)，一个缓冲区就是专门用于传输数据的记忆体块。当向一个缓冲流写入数据时，系统不直接传送到外部设备，而是将数据传送到缓冲区。缓冲区自动记录数据，当缓冲区满时，系统将数据全部传送到相应的设备。 当从一个缓冲流中读取数据时，系统实际是从缓冲区中读取数据。当缓冲区空时，系统就会从相关设备自动读取数据，并读取尽可能多的数据充满缓冲区。

模型描述

我们试图从数据集合、数据属性和计算类型三个不同方面对数据流的模型进行归纳和描述。实际上，很多文章提出了各种各样的数据流模型，我们并没有包括所有这些模型，只是将其中比较重要的和常见的进行了归纳和分类。

形式化

以下是对数据流的一个形式化描述。 考虑向量α，其属性的域为[1..n](秩为n)，而且向量α在时间t的状态 α(t)=<α1(t), ...αi(t), ...αn(t) > 在时刻s，α是0向量，即对于所有i，αi(s)=0。对向量的各个分量的更新是以二元组流的形式出现的。即，第t个更新为(i, ct)，意味着αi(t)= αi(t . 1) + ct，且对于i. =.i，αi. (t)= αi. (t . 1)。在时刻t发生的查询是针对α(t)的。

数据集合

我们首先考虑在进行数据流计算时，有哪些数据被包含在计算范围之内。关于这个问题，主要有三种不同的模型：分别是数据流模型（data stream model）、滑动视窗模型（sliding window model）和n-of-N模型。 数据流模型（data stream model）在数据流模型中，从某个特定时间开始的所有数据都要被纳入计算范围。此时，s=0，即在时刻0，α是0向量。即这是数据流最初和最普遍的模型。 滑动视窗模型（sliding window model ，计算最近的N个数据）滑动视窗模型是指，从计算时算起，向前追溯的N个数据要被纳入计算范围。此时，s = t . N，即在时刻t . N，α是0向量。换句话说，要计算最近的N个数据。由于数据流的数据是不断涌现的，所以直观的看，这种模式就像用一个不变的视窗，数据随时间的推移经过视窗，出现视窗内的数据就是被计算的数据集合。M. Datar等[91]首先提出这一模式，随后得到了广泛回响[92]。 n-of-N模型(计算最近的n个数据，其中0 <n ≤ N) 文献[93] 提出的这种模型建立在滑动视窗模型的基础之上，比滑动视窗模型更为灵活：被纳入计算范围的是从计算时算起，向前追溯的n个数据。此时，s = t . n，即在时刻t . n，α是0向量。注意，其中n ≤ N，而且是可以随查询要求变化的。而在滑动视窗模型中，n = N而且是固定不变的。对于数据流处理系统来说，要能够回答所有长度小于等于N的滑动视窗问题。

数据属性

数据本身的特征： 时间序列（time series model） 数据按照其属性(实际上就是时间)的顺序前来。在这种情况下，i = t，即一个t时刻的更新为(t, ct)。此时对α的更新操作为αt(t)= ct， 且对于i. =.t，αi. (t)= αi. (t . 1)。这种模型适用于时序数据，如某特定IP的传出的数据，或股票的定期更新数据等。 收款机模型（cash register model） 同一属性的数据相加，数据为正。在这种模型中，ct >=0。这意味着对于所有的i和t来说，αi(t)总是不小于零，而且是递增的。实际上，这种模型被认为是最常用的，例如可以用于对收款机（收款机模型由此得名），各个IP的网路传输量，手机用户的通话时长的监控等等。 十字转门模型（turnstile model） 同一属性的数据相加，数据为正或负。在这种模型中，ct可以大于0也可以小于0。这是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]称其为十字转门模型起因于这种模型的功能就象捷运站的十字转门，可以用来计算有多少人到达和离开，从而得出捷运中的人数。

计算类型

对数据流数据的计算可以分为两类：基本计算和复杂计算。基本计算主要包括对点查询、范围查询和内积查询这三种查询的计算。复杂计算包括对分位数的计算、频繁项的计算以及数据挖掘等。 点查询（Point query） 返回αi(t)的值。 范围查询（Range query） 对于范围查询Q(f, t)，返回 t . αi(t) i=f 内积（Inner proct） 对于向量β，α与β的内积 α . β =Σni=1αi(t)βi 分位数（Quantile） 给定一个序号r，返回值v，并确保v在α中的真实排序r.符合以下要求： r . εN ≤ r. ≤ r + εN 其中，ε是精度，N =Σni=1αi(t)。 G. S. Manku等[94]提供了对分位数进行一遍扫描进行近似估计的框架结构，将数据集合看成树的节点，这些节点拥有不同的权重（如节点中包含的数据个数）。认为所有的分位数的估计算法都可以被认为由三个对节点的操作组成产生新节点（NEW） 、合并（COLLAPSE）和输出（OUTPUT）。不同的策略构成了不同类型的树。这个框架结构成为后来很多分位数估计算法的基础。 频繁项（Frequent items）有时也称Heavy hitters，即找出在数据流中频繁出现的项。在这种计算中，实际上令ct =1。这样，αi(t)中保存了截至t时刻，维值等于i的数据到达的频率。对这些数据的查询又可分为两种： 找出头k个最频繁出现的项 找出所有出现频率大于1/k的项 对频率项的研究主要集中在后一种计算[95]。 挖掘对数据流数据进行挖掘涉及更复杂的计算。对这方面的研究包括：多维分析[96]，分类分析[97, 98]，聚类分析[99–102]，以及其他one-pass算法[103]。

相关思路

简介

数据流处理过程中的主要难点在于如何将存储数据所花费的空间控制在一定范围之内。查询回响时间问题虽然也很重要，但相对容易解决。作为研究领域的一个热点，数据流处理问题得到了广泛的研究，出现了很多算法。 解决数据流庞大的数据量与有限的存储空间之间的矛盾的一个思路是使用采样，另一个思路是，构造一个小的、能提供近似结果的数据结构存放压缩的数据流数据，这个结构能存放在存储器中。略图（Sketch）、直方图（histogram）和小波（wavelet）实际上就都是这样的数据结构中最重要的三种。 以上方法实际上大都已用于传统资料库领域，问题在于如何将它们套用于数据流的特殊环境。

随机采样

随机采样（Random sampling）可以通过抽取少量样本来捕捉数据集合的基本特性。一个很常见的简单方法就是一致性采样（uniform sample）。作为一个备选的采样方法分层采样（strati.ed sampling）可以减少数据的不均匀分布所带来的误差。不过，对于复杂的分析，普通的采样算法还是需要太大的空间。 对于数据流的一些特殊计算，已经出现了一些有趣的采样算法。粘采样（Sticky sampling）[95]用于频繁项（frequent items）的计算。粘采样使用的方法是，在记忆体中存放二元组(i,f)所构成的集合S，对于每到来的一个数据，如果其键i已经存在于S,则对应的f加1；否则，以1 r 的机率进行采样，如果该项被选中，在S中增加一组（i,1）；每过一段时间，对S中的组进行一遍扫描，对其中的值进行更新。然后增加r的值；结束（或用户要求结果）时，输出所有f.(s-e)N的组。 P. Gibbons提出的distinct sampling[104]用于distinct counting ，即找出数据流中不同值的个数。它使用哈希（hash ）函式对每一个到来的不同值以2.(i+1)的机率映射到级别i上；如果i ≥记忆体级别L（L的初始值为0），将其加入记忆体，否则抛弃；记忆体满时，将记忆体中级别为L的值删除，并将L加1；最终对distinct count的估计为记忆体中不同的值乘以2L。distinct counting是资料库处理中的一个老问题，这种算法的优点是，通过设定合适的参数，可套用于带谓词的查询（即对数据流的一个子集进行distinct counting）。 采样算法的缺点是：它们对异常数据不够敏感。而且，即使它们可以很好的套用于普通的数据流模型，但如果要用于滑动视窗模型（sliding window model）[91] 或n-of-N模型[93]，还需要进行较大的修改。

构造略图

构造略图（sketching）是指使用随机映射（Random projections）将数据流投射在一个小的存储空间内作为整个数据流的概要，这个小空间存储的概要数据称为略图，可用于近似回答特定的查询。不同的略图可用于对数据流的不同Lp范数的估算，进而这些Lp范数可用于回答其它类型的查询。如L0范数可用于估算数据流的不同值(distinct count)；L1范数可用于计算分位数（quantile）和频繁项（frequent items）；L2范数可用于估算自连线的长度等等。 略图的概念最早由N. Alon在[105]中提出，从此不断涌现出各种略图及其构造算法。 N. Alon 在[105]中提出的随机略图构造（randomized steching）可以用于对不同Lp范数的估算，最多需要O(n 1. lg n)的空间。该文更重要的贡献在于，它还可以以O(log n + log t)的空间需求估算L2。它的主要思路是，使用哈希函式，将数据属性的域D中的每一个元素一致地随机映射到zi ∈ {.1+ 1}上，令随机变数X = .i αizi，X2就可作为对L2范数的估计。 p1 S. Guha 等[88]提出的分位数略图(quantile sketch) 保持一组形如（vi,gi, Δi）的数据结构，rmax(vi) 和rmin(vi)分别是vi可能的排位的最大和最小值。对于i>j 满足： vi >vj gi = rmin(vi) . rmin(vi . 1) Δi = rmax(vi) . rmin(vi) 随着数据的到来，对此略图进行相应的更新操作，使估算保持在一定的精度之内。X. Lin等[93]对于这个问题做出了更形式化的描述。 若令AS为一个从[1..n]中提取的随机集合，每一个元素被提取的机率为1/2。A. Gilbert 等[106]构造若干个AS，将每个集合中元素值的和称为随机和（random sum）。多个随机和构成一个略图。对αi的估算为 2E(||AS|| |αi ∈ AS) . ||A||， 其中||A||为数据流中所有数的和。因此，这种略图可用于估算点查询的结果。使用多个这样的略图，可用于估算范围查询、分位数查询等。略图技术实际上是空间和精度相权衡的结果。为保证点查询结果的误差小于εN， 上述略图需要的空间通常是以ε.2作为系数的。与此相比较，G. Cormode 等提出的计数-最小略图（Count-Min Sketch ）[19]只需要ε.1系数的空间。其思路也比较简单，使用若干个哈希函式将分别数据流投射到多个小的略图上，回答点查询时，每个略图分别作答，并选择值最小的作为答案。以点查询为基础，计数-最小略图可以用于其它各种查询和复杂计算。计数-最小略图并不计算Lp范数，而是直接计算出点查询的结果，这是它的时空效率比其它略图高的原因之一。

直方图

直方图（histogram）有两个含义：一个是普通意义上的直方图，是一种用于显示近似统计的视觉手段；另外，它还是一种捕捉数据的近似分布的数据结构/方法。作为后者出现时时，直方图是这样构造的：将数据按其属性分到多个不相交的子集(称为桶)并用某种统一的方式近似表示桶中的值[107]。 直方图 直方图方法主要用于信号处理、统计、图像处理、计算机视觉和资料库。在资料库领域，直方图原先主要用于选择性估计（selectivity estimation），用于选择查询最佳化和近似查询处理。直方图是一种最简单、最灵活的近似处理方法，同时也是最有效的一种。只要解决好数据更新问题，就可以将原有的直方图运用到数据流处理中。这类根据新的数据自动调节的直方图被称为动态（或自适应/自调节）直方图。 L. Fu等[108]提出的直方图主要用于中值函式（Median ）和其他分位数函式的计算，可用于近似计算，也可用于精确查询。它通过确定性分桶（Deterministic Bucketing ）和随机分桶（Randomized Bucketing ）技术，构造多个不同精度的桶（buckets），然后将输入数据逐级分到这些桶中，从而完成了动态直方图的构造。 由于将静态直方图直接套用到数据流处理比较困难。S. Guha等[88]虽然可以动态地构造近最优的V-optimal 直方图，但只能套用于时间序列模型（time series model） 下的数据流。 一个常采用的方法是将整个算法分为两步：首先构造一个数据流数据的略图；然后从这个略图中构造合适的直方图。这种方法可以利用略图数据易于更新的特点，又能实现直方图的动态化。N. Thaper等[109]首先是构造一个近似反映数据流数据的略图，利用略图的优良的更新性能来实现数据的更新，然后从这个略图中导出一个直方图来实现对数据流数据的近似。由于从略图中导出最佳的直方图是一个NP-hard问题，作者提供了一个启发式算法(贪婪算法)来搜寻一个较佳的直方图。 A. Gilbert等[110]构造了一个概要的数据结构，该结构使用一组与文献[106]中类似的随机和结构来保存不同粒度级别的dyadic interval的值。随后，将不同粒度级别的dyadic interval（[111]）从大到小地加入所要构造的直方图中，这样就将近似误差降到最低（求精）。 A. Gilbert等在文献[112]中主要考虑的是如何降低对数据流中每个输入数据的处理复杂度。他们先将输入数据转化为小波系数（利用小波系数是信号与基向量的内积），然后采用了与文献[110]类似的dyadic interval处理方法。略图与直方图有很密切的联系，从某种方面来说，可以认为直方图是略图的一种特殊情况。

小波变换

小波变换（wavelet transformation）常用于生成数据的概要信息。这是因为通常小波系数只有很少一部分是重要的，大部分系数或者值很小，或者本身不重要。所以，如果忽略数据经过小波变换后生成的不重要系数，就可以使用很少的空间完成对原数据的近似。 Y. Matias等首先针对数据流数据构造一个直方图，使用小波对其进行模拟。随后保留若干最重要的小波系数实现对直方图的模拟。当新的数据出现时，通过对这些小波系数进行更新以实现直方图的更新。 文献提出的实际上是一种直方图方法，只不过使用了小波变换。A. Gilbert等指出小波变换可以认为是信号与一组正交的长度为N的向量集合所作的内积，因此构造一组数据流数据的略图，由于略图可以相当容易和准确地计算信号与一组向量的内积，则可以从略图计算出小波系数，从而用于点查询和范围查询的估计。

新动向

研究人员对数据流处理的研究不断深入，我们认为出现了以下新的动向： 未来略图 引入更多多的的统计 计技技术来构造略图 G. Cormode等主要处理对频繁项的计算。它以前人的主项（majority item ） 算法([116, 117])为基础，使用了error-correcting codes来处理问题。如数据的每一位设立一个计数器，再根据这些计数器的计数结果来推断频繁项集合。 Y. Tao等[118]实质上是对Probabilistic counting (已经广泛地用于资料库领域的distinct counting)在数据流处理的一种套用。 扩展略图 对略图进行扩展，以处理更更复复杂的查询询需需求 Lin等在文献[93]中构造了一个复杂的略图体系，可用于滑动视窗模型（sliding window model ）和n-of-N模型的分位数估计，这是简单略图难以做到的。 在滑动视窗模型下，文献[93]将数据按时间顺序分为多个桶，在每个桶中建立略图（精度比要求的高），然后查询时再将这些略图合并（merge），其中对最后一个桶可能需要进行提升（lift ）操作。维护时只删除过期的桶，增加新的桶。 在n-of-N model中，文献[93]将数据按EH Partitioning技术分为多个大小不同的桶，在每个桶中建立略图（精度比要求的高），然后查询时再将其中一部分略图合并，可以保证要求的精度，其中对最后一个同可能需要进行提升。 结合时空数据 与时空数据处理的进一步结合： J. Sun等在文献[120]中虽然主要针对时空数据的历史查询和预测处理。然而，文章却强调时空数据是以数据流的形式出现的，处理中也更着重于时空数据的更新性能。 Y. Tao等[118]使用数据流的方法处理时空数据，通过对动态的时空数据构造略图，用于分辨物体是否在多个区域间运动或静止的状态，并估算其数量。而这种问题在原先的时空处理中是很难解决的。

小说流派

网路小说数据流是新兴流派，意思是小说主角实力数据化，和网游属性栏一样的数据显示。

⑷ 数据分析方法

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

⑸ 常用数据分析与处理方法

一、漏斗分析法：漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中
二、留存分析法：留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。
三、分组分析法：分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
四、矩阵分析法：矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

⑹ 在结构化方法中，用数据流程图（DFD）作为描述工具的软件开发阶段是

设计阶段会用到，设计阶段分为3个阶段，分析阶段、概要设计、详细设计。基本上每个阶段都会用到。数据流程在业务模型中的一个线性体现。

⑺ 数据库系统工程师考试的考试试题

●假设某硬盘由5个盘片构成（共有8个记录面），盘面有效记录区域的外直径为30cm，内直径为10cm，记录位密度为250位/mm，磁道密度为16道/mm，每磁道分16个扇区，每扇区512字节，则该硬盘的格式化容量约为（2）MB。
● （3）是指按内容访问的存储器。
（3）A.虚拟存储器B.相联存储器
C. 高速缓存（Cache） D. 随机访问存储器 阅读下列说明，回答问题1和问题2，将解答填入答题纸的对应栏内。
【说明】
假设某大型商业企业由商品配送中心和连锁超市组成，其中商品配送中心包括采购、财务、配送等部门。为实现高效管理，设计了商品配送中心信息管理系统，其主要功能描述如下：
1. 系统接收由连锁超市提出的供货请求，并将其记录到供货请求记录文件。
2. 在接到供货请求后，从商品库存记录文件中进行商品库存信息查询。如果库存满足供货请求，则给配送处理发送配送通知；否则，向采购部门发出缺货通知。
3. 配送处理接到配送通知后，查询供货请求记录文件，更新商品库存记录文件，并向配送部门发送配送单，在配送货品的同时记录配送信息至商品配送记录文件。
4. 采购部门接到缺货通知后，与供货商洽谈，进行商品采购处理，合格商品入库，并记录采购清单至采购清单记录文件、向配送处理发出配送通知，同时通知财务部门给供货商支付货款。该系统采用结构化方法进行开发，得到待修改的数据流图（如图1-1所示）。
【问题1】（8分）
使用【说明】中的词语，给出图 1-1 中外部实体 E1 至 E4 的名称和数据存储 D1 至D4的名称。
【问题2】（7分）
图 1-1 中存在四处错误数据流，请指出各自的起点和终点；若将上述四条错误数据流删除，为保证数据流图的正确性，应补充三条数据流，请给出所补充数据流的起点和终点。（起点和终点请采用数据流图1-1中的符号或名称） 数据库系统工程师2009年上半年软考真题，详情请参见参考资料 。

⑻ 结构化分析方法的数据流图

一，→:数据流。是由举山一组固定成分的数据组成，箭头的方向表示数据的流向，箭头的始点和终点分别代表数据流的源和目标。除了流向数据存升凯储或从数据存储流出的数据不必命名外，每个数据流必须要有合适的名字，以反映数据流的含义。
二，○：外部实体。代表系统之外的实体，可以是人、物或其它系统软件，他指出数据所需要的发源地或系统所产生的数据归属地。
三，□：对数据进行加工处理。加工是对数据进行处理的单元，它接受一定的数据输入，对其进行处理，并产生输出。
四，=：数据存储。表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等。
（2）分层数据流图
对于一个大型系统，如果在一张数据图上画出所有的数据和加工，则会使得数据流图复杂而难以理解，为了控制复杂性，结构化分析法采用数据流图分层技术。一套分吵答唤层的数据流图由顶层、底层和中间层组成。
（3）保持数据守恒
（4）加工细节隐蔽 E-R图包含实体、关系和属性等3种成分。这三个成分来理解现实问题，接近人们的思维方式。

⑼ 模糊测试和数据流分析的区别

模糊测试和数据流分析的区别是：
1、数据流比模糊流更有次序，存在顺序性与秩序性。模糊测试是向一个成熟的体系输入由模糊测试工具产生的随机数据或者一个随机情况芹键，接着对体系进行观察。模糊测试，就是向成熟体系中不断输入随机产生的数据，观察数据有没有让系统产生一些超出设定这些体系之初所预嫌拍巧期的结果，超出预期的结果就是系统的缺陷。
2、数据流比模糊测试涉及的范围更宽泛简单。数据流处理简单、范围广、数据处理时间是无限的。贺宽数据流是一组有序，有起点和终点的字节的数据序列。包括输入流和输出流。