分析数据库系统的主要类型和代表产品

分析数据库系统的主要类型为参考数据库、源数据库及混合型数据库，代表产品分别为SCI、中国生物医学文献数据库、IBM的DB29。

上述分类采用国际通用的分类方法，即分为参考数据库、源数据库及混合型数据库。

参考数据库指包含各种信息、数据或知识原始来源和属性的数据库。数据库中的记录是通过对信息、数据或知识的再加工和过滤(如编目、索引、要、分类等)所形成的二次文献。参考数据库主要包括书目数据库、文摘数据库、索引数据库。

需求分析，概念结构设计，逻辑结构设计，物理结构设计。已开发一个图书馆系统为例分析数据库设计有需求分析，概念结构设计，逻辑结构设计，物理结构设计基本的步骤。数据库系统（databasesystems），是由数据库及其管理软件组成的系统。它是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。

做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

数据仓库-派可数据商业智能BI

想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。

2、分析方法

分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。

举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。

分析方法-派可数据商业智能BI

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

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