
剖析数据库_数据分析师
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今五十年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
常见数据库有<关系数据库系统>:
ORACLE、DB2、SQL Server、Sybase、Informix、MySQL、VF、Access等。
其实数据库系统几乎支持所有的操作系统,也就是上述数据库几乎与平台无关(当然除SQL Server和Access以外,因为这是微软的东西,平台依赖性很强的)。
数据库的优点:
使用数据库可以带来许多好处:如减少了数据的冗余度,从而大大地节省了数据的存储空间;实现数据资源的充分共享等等。此外,数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL,操作直观,使用灵活,编程方便,环境适应广泛(一般的十六位机,如IBM/PC/XT,国产长城0520等均可运行种软件),数据处理能力极强。数据库在我国正得到愈来愈广泛的应用,必将成为经济管理的有力工具。
数据库的要求与特性
为了使各种类型的数据库系统能够充分发挥它们的优越性,必须对数据库管理系统的使用提出一些明确的要求。
1.建立数据库文件的要求
(1)尽量减少数据的重复,使数据具有最小的冗余度。计算机早期应用中的文件管理系统,由于数据文件是用户各自建立的,几个用户即使有许多相同的数据也得放在各自的文件中,因而造成存储的数据大量重复,浪费存储空间。数据库技术正是为了克服这一缺点而出现的,所以在组织数据的存储时应避免出现冗余。
(2)提高数据的利用率,使众多用户都能共享数据资源。
(3)注意保持数据的完整性。这对某些需要历史数据来进行预测、决策的部门(如统计局、银行等)特别重要。
(4)注意同一数据描述方法的一致性,使数据操作不致发生混乱。如一个人的学历在人事档案中是大学毕业,而在科技档案中却是大学程度,这样就容易造成混乱。
(5)对于某些需要保密的数据,必须增设保密措施。
(6)数据的查找率高,根据需要数据应能被及时维护。
2.数据库文件的特征
无论使用哪一种数据库管理系统,由它们所建立的数据库文件都可以看成是具有相同性质的记录的集合,因而这些数据库文件都有相同的特性:
(1)文件的记录格式相同,长度相等。
(2)不同的行是不同的记录,因而具有不同的内容。
(3)不同的列表示不同的字段名,同一列中的数据的性质(属性)相同。
(4)每一行各列的内容是不能分割的,但行的顺序和列的顺序不影响文件内容的表达。
3.文件的分类
对文件引用最多的是主文件和事物文件。其他的文件分类还包括表文件、备份文件、档案的输出文件等。下面将讲述这些文件。
(1)主文件。主文件是某特定应用领域的永久性的数据资源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和经常更新以反映最新状态的记录。典型的主文件有库存文件、职工主文件和收帐主文件等。
(2)事务文件。事务文件包含着作为一个信息系统的数据活动(事务)的那些记录。这些事务被分批以构成事务文件。例如,从每周工资卡上录制下来的数分批存放在一个事务文件上,然后对照工资清单文件进行处理以便打印出工资支票和工资记录簿。
(3)表文件。表文件是一些表格。之所以单独建立表文件而不把表设计在程序中是为了便于修改。例如,一个公用事业公司的税率表或国内税务局的税率就可以存储在表中文件。
(4)备用文件。备用文件是现有生产性文件的一个复制品。一旦生产性文件受到破坏,利用备用文件就可以重新建立生产性文件。
(5)档案文件。档案文件不是提供当前处理使用的,而是保存起来作为历史参照的。例如,国内税务局(IRS)可能要求检查某个人最近15年的历史。实际上,档案文件恰恰是在给定时间内工作的一个"快照"。
(6)输出文件。输出文件包含将要打印在打印机上的、显在屏幕上的或者绘制在绘图仪上的那些信息的数值映象。输出文件可以是"假脱机的"(存储在辅存设备上),当输出设备可用时才进行实际的输出。文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13