公安网里面数据建模怎么看啊

在公安系统中查看

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。

将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。

问题一：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数

问题二：金融为什么要建立数学模型 否则呢？分析数据不用数学模型去拟合，难道凭空猜吗？

问题三：创建模型对象时传入的数据为什么后面还要重写 那叫对象关系数据库映射。Hibernate的原理核心部分 对象关系映射（ORM）提供了概念性的、易于理解的模型化数据的方法。ORM方法论基于三个核心原则： 简单：以最基本的形式建模数据。 传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。 精确

问题四：数据库的开发过程中主要有哪三种数据模型 一般一种数据库对应一种数据模型，所以正确的提法是：数据库中数据模型主要有哪些模型吧？

我猜你是接下来要考《数据库概论》吧，呵呵！以我的经验来看，数据库考的话，这类问题顶多出个选择题或者填空题，就算考“这些模型的特点是什么？”也应该不会是简答题，考你些干条条，毕竟“数据库”不是‘大学思想政治课’。

这应该是《数据库概论（第四版）》中第一章绪论里面的知识，绪论算是基础篇里的概论，应该说都是些前导概念吧，这些概念的实际应用是在后续章节中展开的，所以这些了解了解就可以了。

数据模型主要有哪些模型？

答：模型：对现实世界中某个对象特征的模拟和抽象。

了解

两大类数据模型：

数据模型分为2类（分属2个不同的层次，在开发和使用数据库中使用不同的模型）

①概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。

②逻辑模型和物理模型，

逻辑模型主要包括：网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。

物理模型，是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

概念模型：信息世界中的基本概念。

用途：数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。所以，这个了解就可以了；但要考E-R图！

最常用的数据模型：非关系模型，有层次模型和网状模型；关系模型；面向对象模型、对象关系模型。

――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

掌握

层次模型：用“树形结构”来表示各类实体以及实体间的联系。

特点：结点的双亲是唯一的；只能直接处理一对多的实体联系；每个记录类型可以定义一个排序字段，也称为：码字段；任何记录值只有按其路径查看时，才能显示它的全部意义；没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在。

网状模型：满足下面2个条件的基本层次联系的 ：①允许一个以上的结点无双亲②一个结点可以有多于一个的双亲。

特点：优点，能够更为直接地描述现实世界，如一个结点可以有多个双亲；具有良好的性能，存取效率较高。

缺点，结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构就变得越来越复杂，不利于最终用户掌握；DDL、DML语言复杂，用户不容易使用。

关系模型：在“用户观点”下，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表，它由行和列组成。

特点：优点，建立在严格的数据概念的基础上；概念单一（实体和各类联系都用关系来表示；对数据的检索结果也是关系）；关系模型的存取路径对用户透明（具有更高的数据独立性，更好的安全保密性；简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作）。

缺点，存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据库；为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化，增加了开发DBMS的难度。

问题五：为什么需要用户角色模型 最近，我自己一直在做一些活动页面和移动端游戏，我渐渐意识到角色模型的重要性。角色模型，是设计产品时的指路灯，是产品经理和交互设计师的设计参考。 创建角色模型，是在剥皮(就像剥洋葱一样，虽然会流泪，但洋葱的味道还是不错的)吗是的，我们需要剥出用户的灵魂，然后再为这些灵魂赋予血肉，穿上外衣(人口统计学特征)。这样的话，我们会感觉用户就在我们身边，生动形象，印象深刻。仅仅剥皮是不够的，我们还需要总结归类，了解用户的目标、观点和行为，发现用户间的差异和共同点。 按用户研究类型和分析方法的不同，创建角色模型有三种方法：定性人物角色、经定量验证的定性人物角色和定量人物角色。结合阿里巴巴中文站交易线用户角色模型项目，对以下创建方法进行分析： 研究方法也有很多，常用的方法有：调查问卷、用户访谈、现场观察、可用性测试、数据分析、网站流量/日志分析。交易线项目中，访谈、调查问卷和数据分析有利于发现用户的目标和观点;现场观察、网站流量/日志分析有利于了解用户的行为。 在创建角色模型的过程中，经常会遇到以下几个问题： 1 怎么利用数据进行细分怎么看数据的规律 从数据中找出纬度差异，并找出造成这种差异的所有相关因素。 2 怎么设计调查问卷有何纬度 按交易整个流程订单-管理-支付-物流和产品维度(考虑用户实际 *** 作流程)。 3 怎么写深访提纲 了解用户的哪些信息，参考用户角色划分维度问卷。 4 怎么进行CRM分析见相关专题 5 怎么进行交叉表分析见相关专题 6 怎么细分用户 一般来说，按用户目标细分、按使用周期来细分、用行为和观点的组合来细分。在交易线人物角色项目中，细分角色是按照驱动用户目标、行为和观点产生差异的关键因素， 如：货物来源不同，购物动机不同。 7 怎么初步检验细分纬度 细分群体可以解释已知的关键差异，如：买房目标(二手房用户和新房用户)不同，可以解释关键字搜索使用存在的差异);细分群体应该在决定功能设计、交互设计和草图方面起决定性作用。 6 定量验证都有哪些方法 数据交叉Tab分析(CRM分析、定量问卷、网站流量/日志分析)、统计式的分析。 7 人物角色需要哪些特征 参考角色模型参数，人物角色是由目标、行为和观点来驱动的，而非一些简单的人口统计特征。 8 人物角色模型的使用 开发新功能及功能改进(了解用户需求)，交互设计细节(了解用户习惯)。 创建角色模型时，需要学习的相关专题： 1 CRM数据分析 将某个用户的历史记录和价值与他的调查问卷绑定在一起，寻找内在关联从而更好的定义或描述人物角色。其包括：交易记录、财务数据和人口统计信息三类数据。 交易记录，显示了用户购买过哪些产品或服务，购买频率，这将强烈影响网站的目标和行为，可作为用户细分的依据之一。财务数据，使用数字来测量不同人物角色的财务价值，也就能帮助确定各个人物角色的优先级别。财务数据可以与用户调研问卷关联在一起。人口统计信息，对于人物角色创建没有很大决定意义，人物角色是由目标、行为和观点驱动的。 2 网站流量分析 两种方式：a 寻找其决定作用的行为模式，分析数据，力图使数据结果和细分群体行为联系起来。b 把个别用户的点击流和他回复的问卷绑定在一起，进一步详细分析。探索用户的>>

问题六：为什么要使用数据库 当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个记录保存系统(该定义强调了数据库是若干记录的 )。又如称数据库是人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的 (该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是一个数据仓库。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样仓库，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表2063中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个数据仓库我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种数据库，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的 ，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个数据库 。

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， *** 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。

数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。

数据库结构与数据库种类

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1数据结构模型

(1)数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系 ，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的 D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。

(2)数据结构种类

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的>>

问题七：django都要创建数据模型有什么用 django都要创建数据模型有什么用

模型有两个方面的作用

一方面决定所创建数据库的结构

有哪些字段，每一个字段是什么数据类型，是否可以为空null=True

另一方面决定程序如何 *** 作数据库的数据

URL类型，在网页输入时需要检查是否满足超链接的条件

blank=True决定在网页输入数据时是否可以为空

而在程序中写入数据时则不检查

并非约束数据的结构

一句话来说，blank是对用户输入的限制，null是对程序/数据库的限制

问题八：实证分析怎么做？！需要什么数据啊？！建立模型什么的该怎么弄啊？！ 5分 灯管寿命取决于镇流器，镇流器不好，再好的灯管也不长寿，如果阀流器跟灯管匹配好，带预热功能，即使市场上一般3-5元的灯管也可以用5年不坏。

问题九：为什么在创建数据透视表时，Excel2013无法勾选“将此数据添加到数据模型？ 10分 请检查第一行是否有合并单元格,空白单元格 合并单元格,如果有以上内容 可能会有错误

关于数据库理论中概念模型、逻辑模型、物理模型之间的区别。随机复习上网并复习，并在此记录一下，数据库建模是对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构。

1、概念模型：就是从现实世界到信息世界的第一层抽象，确定领域实体属性关系等，使用E-R图表示，E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。

2、逻辑模型：是将概念模型转化为具体的数据模型的过程，即按照概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。目前最流行就是关系模型（也就是对应的关系数据库）

E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系，并确定这些关系的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行：

（1）一个实体转换为一个关系，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

（2）一个联系也转换为一个关系，联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性，但是关系的码会根据联系的类型变化，如果是：

1：1联系，两端实体的码都成为关系的候选码。

1：n联系，n端实体的码成为关系的码。

m：n联系，两端实体码的组合成为关系的码。

3、物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。物理模型是对真实数据库的描述。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

---------------------------------------------------------------------

概念设计就是设计E-R图啊，物理（逻辑）设计就是把你的E-R图中的实体，属性转换成关系模式

1概念设计；对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。

2逻辑设计；主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。

3物理设计；根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。

4三者关系：由上到下，先要概念设计，接着逻辑设计，再是物理设计，一级一级设计。

这段时间 使用PD做数据库模型 感觉很不错 将自已的经验总给一下 还有许多功能我没时间总结 以后有时间 继续补吧 如何在PowerDesigner下建索引 如何在PowerDesigner 下建自增列 如何在PowerDesigner 下检查设计模型 如何在PowerDesigner下建索引 双击表设计图 出来Table Properties 在Tab 页中选择 Indexes 单击新建索引的属性 出现Indexex Properties 增加一个索引包含的字段 如何在PowerDesigner 下建自增列 使用SqlServer 数据库中的下列语句来完成建表语句中 在要做为自增列的字段中 加上如下IDENTITY( )还有可以使用下面语句 重置自增种子dbcc checkident(ConfigSys reseed ); 如何在PowerDesigner 下检查设计模型 在菜单栏中选择 Tools Check Model 如下图 选择要检查的每项设置 确定后 将出来检查结果汇总信息 lishixinzhi/Article/program/Java/gj/201311/27401

1、分类和聚类

分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。

2、回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。

3、神经网络

神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。

4、关联分析

关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。

以上就是关于公安网里面数据建模怎么看啊全部的内容，包括:公安网里面数据建模怎么看啊、为什么要建立数据模型、数据库建模，概念模型、逻辑模型、物理模型的区别和转化等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！