常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式有問(wèn)卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問(wèn)卷調(diào)查：?jiǎn)柧碚{(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會(huì)比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過(guò)查閱書(shū)籍，記錄等資料來(lái)得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢(shì)態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。青羊區(qū)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)單而精確。[]數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中開(kāi)發(fā)人員通常會(huì)面對(duì)同時(shí)需要對(duì)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體（包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作，這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對(duì)分割的部分進(jìn)行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中，這是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)都提供一些簡(jiǎn)單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對(duì)象關(guān)系映射）來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中去以及進(jìn)行不同類(lèi)型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則沒(méi)有這方面的問(wèn)題，它不需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，它通常是在一個(gè)單獨(dú)的存儲(chǔ)單元中存入一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)實(shí)體。[]數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)ACID規(guī)則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性。Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對(duì)事務(wù)性要求較高或者需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢的數(shù)據(jù)操作，而且可以充分滿足數(shù)據(jù)庫(kù)操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對(duì)于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。雙流區(qū)大數(shù)據(jù)解決方案2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開(kāi)展大數(shù)據(jù)綜合交易。
從2000年開(kāi)始接觸數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，大約08年開(kāi)始進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺(jué)：非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類(lèi)的數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)又有什么不同呢？我們先從兩張圖來(lái)看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶企業(yè)的boss、運(yùn)營(yíng)的需求主要是依賴(lài)于報(bào)表、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索；支撐這些人是ETL開(kāi)發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開(kāi)發(fā)等。用戶面對(duì)是結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。用戶群體之互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中員工年齡比非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的要年輕、受教育程度、對(duì)計(jì)算機(jī)的焦慮程度明顯比傳統(tǒng)企業(yè)要低、還偶遇其它各方面的緣故，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)平臺(tái)所面對(duì)用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)有所差異化；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用與建設(shè)方是來(lái)自各方面的人，數(shù)據(jù)平臺(tái)又是技術(shù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品推進(jìn)建設(shè)的。分析師參與數(shù)據(jù)平臺(tái)直接建設(shè)比重增加。原有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)與模型架構(gòu)師的職能也從建設(shè)平臺(tái)轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對(duì)是數(shù)據(jù)源多樣化。
數(shù)據(jù)，除了它初次被使用時(shí)提供的價(jià)值以外，那些積累下來(lái)的數(shù)據(jù)海洋并不是無(wú)用的廢物，它還有著無(wú)窮無(wú)盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來(lái)越多的認(rèn)識(shí)。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來(lái)讓我們共同探索大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值吧！當(dāng)然這是需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場(chǎng)景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來(lái)越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場(chǎng)的機(jī)會(huì)，從而能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)不僅成為企業(yè)的新石油，更是價(jià)值的新來(lái)源。
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱(chēng)為觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類(lèi)而不能用數(shù)值進(jìn)行測(cè)度的數(shù)據(jù)稱(chēng)為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類(lèi)別，但不區(qū)分順序的，是定類(lèi)數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類(lèi)別，但區(qū)分順序的，是定序數(shù)據(jù)，如學(xué)歷、商品的質(zhì)量等級(jí)等。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。崇州大數(shù)據(jù)策略咨詢
數(shù)據(jù)是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號(hào)和模擬量等的統(tǒng)稱(chēng)。青羊區(qū)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告
基于云的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將更加完善近幾年來(lái)，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和技術(shù)支持。云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計(jì)算方法、可以彈性擴(kuò)展、相對(duì)便宜的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計(jì)算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺(tái)的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)自身將會(huì)得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會(huì)得到明顯提升。青羊區(qū)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告
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