如何获取CRM数据挖掘的样本数据库

第一你是什么CRM，第二如果你有CRM那么你肯定有CRM数据库，第三样本数据库就是你CRM中的数据库，因为你的客户数据全部在里面，日常的 *** 作和维护的客户信息和业务数据就是你的原始样本库，第四如果你没有CRM软件的话请先架设一个。

从数据库筛选和预后有关的突变方法如下：

1、进入官网首页>

数据类型

bigint

binary

bit

char

datetime

decimal

float

image

int

money

nchar

ntext

numeric

nvarchar

real

smalldatetime

smallint

smallmoney

sql_variant

sysname

text

timestamp

tinyint

uniqueidentifier

varbinary

varchar

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL10的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL40，到后来的MySQL55更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟56后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL56中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，57(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在56版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL57MTS支持两种模式，一种是和56一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑57或者MariaDB就好了，而且56、57由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2015年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL57以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

631 样本图斑选取

在正射影像上选取具有典型性、代表性和地类单一的影像作为样本图斑。以大小 30×30（像素）的紫色（160，0，190）正方形图框勾绘样本图像边界，样本图斑的编号采用分数形式，分子为图幅编号，分母为 YB+ 序列号（三位），以县为单位顺序编号。确保县域范围内现有的地类齐全，每种地类样本图斑个数不少于 6 个。针对同一地类在不同时相、不同地域的所有表现形式均进行了抽样采集，样本影像具有较强的典型性和代表性。

632 样本图斑数据建库

在 MapGIS 平台上建立“基于遥感影像的土地利用数据库工程文件”，以县级行政辖区为单位，创建样本图斑文件（YBTBwl）以及样本图斑注记（编号），存放于专题注记文件（ZTTCZJwt）, 建立样本图斑的属性结构。见表 6-2、表 6-3。

样本图斑影像数据库如图 6-7 所示。

表 6-2 样本图斑（YBTB）属性结构表

表 6-3 专题图层注记（ZTTCZJ）属性结构表

在建立样本影像属性结构的基础上，再分别叠加经过预处理的土地利用数据库矢量文件（MapGIS 格式的点、线、面文件，分别用 WT、WL、WP 表示）和经过精校正的影像数据栅格文件（DOMmsi）, 以影像为准，参考土地利用数据库信息，采集各种地类的样本影像，同时记录样本影像的中心点坐标、地类属性、影像时相等属性信息，从而建立样本图斑影像数据库。

633 影像解译标志

影像解译标志就是依据样本库中具有典型性、代表性的地类影像，根据影像特征，即形状、大小、色调、纹理、颜色、阴影、图案、位置和布局建立起影像和实地目标物数码之间的对应关系。建立遥感影像解译标志对正确判读遥感影像，认识不同地类的光谱、纹理特征，统一地类划分标准，确保成果质量具有重要意义。典型地类照片如图 6-8 所示。

图 6-7 样本图斑影像数据库

图 6-8 典型地类照片

遥感影像解译标志的内容包括具有代表性的各地类图斑、遥感影像上的特征地物等。能够掌握目视解译的直接标志（影像色调、形状、大小、纹理、位置、阴影、立体外貌），并熟悉目视解译的间接标志（地形地貌、土壤、土质、植被、气候、水系、人为活动、地理位置）有助于缩小不同人员解译的差异，提高解译的准确性。

本次工作使用的 SPOT 5_25 m 卫星遥感数据，对土地利用信息的识别具有较高的精确度，耕地、城市、建制镇、农村居民地等建设用地边界清晰，各种地类色调、纹理有明显差异。项目区所使用的遥感影像大部分为春季、夏季时相，个别为秋、冬季时相。

从色调上分辨，影像上耕地多呈绿色或浅绿色；水域、养殖水面一般呈深蓝或黑色；城市居民地多呈较规则的黑灰（阴影）和灰白（房顶）相间色；农村居民地则呈规则或不规则的绿和灰白相间色；砖瓦窑为灰白不均的不规则形；正在施工的工地反射率较高，可呈现均匀或不均匀的白色；铁路、公路多呈浅灰或深灰色。

从纹理上分辨，地物的细部色调常呈现出有规律的纹理。塑料地膜育秧、蔬菜大棚、畜禽养殖场多为水平排列的条状纹理；林地和园地表现出一定的颗粒状纹理，但园地更为规则。

从形态上分辨，林带、园林地一般会有阴影，而耕地没有。在丘陵、山区，由于阴坡的色调略深，给判读造成一定影响，判读时注意区分阴坡与阳坡，掌握各自的色调特征。

从区域位置上分辨，根据有些地类常出现在特定的位置，可以利用此特征把色调、纹理相近的地类区分开来。如坑塘多出现在农村居民点内部及河流附近，工矿用地大多分布在公路、铁路两侧。

遥感影像解译标志详见表 6-4。

表 6-4 遥感影像解译标志

续表

续表

文献数据库的类型如下：

1、书目数据库：是二次文献数据库，收录了大量一次文献、三次文献的书目信息，记录中包括篇名、著者、文献出处、摘要、关键词等文献的特征信息。

书目数据库是经过加工提炼的数据库，仅提供文献的获取线索，一般具有收录文献范围较大、标识规范、检索功能强大等特点，如常用的中国生物医学文献数据库、MEDLINE、PubMed、EMBASE等。

2、事实数据库（指南数据库）：事实数据库又称指南数据库，收录有关人物、机构、事物、过程、现象等方面事实性的描述信息。

人物传记数据库、机构名录数据库、药典数据库、行业标准数据库等都属于事实数据库。此外电子版的词典、年鉴、指南、百科全书等也属于该类数据库。医学和药学方面的事实数据库有Physician Data Query、Drug Information Fulltext等。

3、数值数据库：该类数据库主要收录各类统计、测量以及科学实（试）验中产生的数据，如人口统计、发病率、死亡率、动物的生理参数、药物的理化参数等。

这类数据库包括WHOSIS（世界卫生组织统计信息系统），PubMed网站中提供的Protein、Gemome等。

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