什麼叫數據體

① 金蝶中的數據實體指的是什麼

金蝶的帳套文件啊！

② 什麼是 數據實體解釋下這個詞，百度百科沒有

數據實體就好似一個表，有不同的類別，如學生就是一個實體，就是用來挖掘學生的其它信息，好比如要了解學生的（姓名 年齡 成績）
資料庫實體就是個大不同的信息，不是細分的，沒有數據實體那麼詳細
部分觀點有可能不同望諒解

③ 用友軟體中的表頭數據和表體數據是什麼意識

在基本設置-基礎檔案-自定義項里也是無法設置的，數據類型都是灰色的，不可以修改

④ 大數據體征提取是什麼意思

大數據體征提取就是從大數據中提取關鍵性的代表性特徵，可能是某些詞彙，也可能是某些短語、命名實體或流行用語，同時，大數據特徵提取脫胎於語言自動分詞技術，又是對分詞技術的有效提升和補充，能夠有效發現關鍵特徵和行業術語，靈玖採集就是這樣的工具。

⑤ 數據中台是什麼

數據中台是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，同時統一標准和口徑。

數據中台把數據統一之後，會形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉澱，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。

中台的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多BU、多系統的負責協同。中台是平台化的自然演進，這種演進帶來「去中心化「的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。

(5)什麼叫數據體擴展閱讀

1，回歸服務的本質－數據重用

浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了「書同文，車同軌」，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了「重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。」

2，數據中台需要不斷的業務滋養

在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沉澱和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，一個數據模型如果一味追求穩定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。

數據模型不需要「穩定」，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的欄位單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。

3，數據中台是培育業務創新的土壤

企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中台開始，不能總是從基礎做起，數據中台是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據准備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯，速度可想而知。

4，數據中台是人才成長的搖籃

原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什麼東西對於企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。

現在有了數據中台，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平台，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。

⑥ 什麼是數據載體

VCR的全名是Video Cassette Recorder，中文稱為卡帶式影像錄放影機，也就是我們說的錄像機。

字面上來說，VCR是Video Cassette Recorder的縮寫,即模擬式磁帶錄放機。就功能上而言，它是使用空白錄像帶並載入錄像機進行影像的錄制及存儲的監控系統設備

影音信號: 信號易受外界燥聲干擾，每次的錄像與播放後均會有些品質損失。且磁帶不易保存，是最大的缺點。

事實錄像功能: 須隨時准備好空白錄像帶並載入錄像機才能進行錄像。

邊錄邊看功能: 當在看回放的影像時無法持續錄像。

搜尋功能: 因磁帶結構的限制，只能進行循序的搜尋。要尋找某段影像，必須從一開始持續回帶到該處，使用不便。

錄像內容管理: 使用一段時間後，為數龐大的錄像內容管理常讓使用者感到困惑。
未 來 發 展: 產品發展成熟，未來能夠增加的附加價值有限。

⑦ 什麼是體數據可視化

數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

⑧ 什麼是數據建模

數據建模是一個用於定義和分析在組織的信息系統范圍內支持商業流程所需的數據要求的過程。簡單來說，數據建模是基於對業務數據的理解和數據分析的需要，將各類數據進行整合和關聯，使得數據可以最終以可視化的方式呈現，讓使用者能夠快速地、高效地獲取到數據中有價值的信息，從而做出准確有效的決策。

之所以數據建模會變得復雜且難度大，是因為在建模過程中會引入數學公式或模型，用於確定數據實體之間的關聯關系。不同的業務邏輯和商業需求需要選擇不同的數學公式或模型，而且，一個好的數據模型需要通過多次的測試和優化迭代來完成，這就使得數據建模的難度變得很高。但是，數據分析中的建模並沒有想像中的那麼高深莫測，人人都可以做出適合自己的模型。

數據建模總歸是為了分析數據從而解決商業問題。如下圖數據建模的流程圖，數據建模核心部分是變數處理和模型搭建。

• 變數處理

在建模之前，首先要決定選擇哪些變數進行建模，主要從業務邏輯和數據邏輯兩方面來考慮。業務邏輯需要了解數據來源的背景，通過了解業務知識來判斷哪些變數在業務上很有價值的，哪些變數是可以選擇的。數據邏輯則是從數據的完整性，集中度，是否與其他變數強相關等角度來考慮。

除了選擇變數，對於一些變數的重構也是需要在建模前進行。例如客戶的滿意度有「滿意」「不滿意」，可以將其重構成數字「0」和「1」，便於後續建模使用。除此以外，還有將變數單獨計算（取平均值）和組合計算（如A*B）也是常用的重構方法，例如，缺失值以數據取平均值的方式替換。

• 模型搭建

在模型搭建時，會經歷選擇演算法、設定參數、載入演算法、測試結果四個過程。在這個過程中，測試結果會引導調整之前設定的參數，載入演算法會對應調整之前選擇的演算法，而選擇演算法時會考慮到已定的變數，如果變數不滿足演算法要求，還需回到選擇/重構變數，直至得到最合適的模型。

在優化模型的過程中，模型的解釋能力和實用性會不斷地提升。在結果輸出之後，還需接收業務人員的反饋，看看模型是否解決了他們的問題，如果沒有，還需進一步修改和調整。

MicroStrategy在數據領域深挖企業需求，經過多年的研究和沉澱，結合眾多復雜的應用場景，不斷更新體驗，深入開發各種數據輔助功能，使客戶可以一站式鏈接各類型數據資源，完成數據導入和數據建模。在MicroStrategy 平台中，既支持傳統方式數據建模，即通過Project Schema 來進行建模，又支持自助式數據導入的建模方式。

⑨ 身高體重是什麼數據類型

個人信息數據類型。

數據元( Data Element)，也稱為數據元素，是用一組屬性描述其定義、標識、表示和允許值的數據單元，在一定語境下，通常用於構建一個語義正確、獨立且無歧義的特定概念語義的信息單元。數據元可以理解為數據的基本單元，將若干具有相關性的數據元按一定的次序組成一個整體結構即為數據模型。

數據元一般由對象類、特性和表示3部分組成：

(1)對象類(Object Class)。是現實世界或抽象概念中事物的集合，有清楚的邊界和含義，並且特性和其行為遵循同樣的規則而能夠加以標識。

(2)特性(Property)。是對象類的所有個體所共有的某種性質，是對象有別於其他成員的依據。

(3)表示(Representation)。是值域、數據類型、表示方式的組合，必要時也包括計量單位、字元集等信息。

對象類是我們所要研究、收集和存儲相關數據的實體，例如人員、設施、裝備、組織、環境、物資等。特性是人們用來區分、識別事物的一種手段，例如人員的姓名、性別、身高、體重、職務，坦克的型號、口徑、高度、長度、有效射程等。

表示是數據元被表達的方式的一種描述。表示的各種組成成分中，任何一個部分發生變化都將產生不同的表示，例如人員的身高用「厘米」或用「米」作為計量單位，就是人員身高特性的兩種不同的表示。