A. 資料庫系統包括七個層次的內容
第7層 應用層：OSI中的最高層。為特定類型的網路應用提供了訪問OSI環境的手段。應用層確定進程之間通信的性質，以滿足用戶的需要。應用層不僅要提供應用進程所需要的信息交換和遠程操作，而且還要作為應用進程的用戶代理，來完成一些為進行信息交換所必需的功能。它包括：文件傳送訪問和管理FTAM、虛擬終端VT、事務處理TP、遠程資料庫訪問RDA、製造報文規范MMS、目錄服務DS等協議；
第6層 表示層：主要用於處理兩個通信系統中交換信息的表示方式。為上層用戶解決用戶信息的語法問題。它包括數據格式交換、數據加密與解密、數據壓縮與恢復等功能；
第5層 會話層：—在兩個節點之間建立端連接。為端系統的應用程序之間提供了對話控制機制。此服務包括建立連接是以全雙工還是以半雙工的方式進行設置，盡管可以在層4中處理雙工方式 ；
第4層 傳輸層：—常規數據遞送－面向連接或無連接。為會話層用戶提供一個端到端的可靠、透明和優化的數據傳輸服務機制。包括全雙工或半雙工、流控制和錯誤恢復服務；
第3層 網路層：—本層通過定址來建立兩個節點之間的連接，為源端的運輸層送來的分組，選擇合適的路由和交換節點，正確無誤地按照地址傳送給目的端的運輸層。它包括通過互連網路來路由和中繼數據 ；
第2層 數據鏈路層：—在此層將數據分幀，並處理流控制。屏蔽物理層，為網路層提供一個數據鏈路的連接，在一條有可能出差錯的物理連接上，進行幾乎無差錯的數據傳輸。本層指定拓撲結構並提供硬體定址；
第1層 物理層：處於OSI參考模型的最底層。物理層的主要功能是利用物理傳輸介質為數據鏈路層提供物理連接，以便透明的傳送比特流。
數據發送時，從第七層傳到第一層，接收數據則相反。
B. 業務對數據需求的四大層次
業務對數據需求的四大層次
數據的重要性已經被越來越多的公司、個人所熟知與接受，甚至於有過猶不及之勢頭。大數據的概念滿天飛，似乎一夜之間人人都在談論大數據，見了面不用大數據打招呼，好像就不是在數據圈子裡混的了。那麼，被外界傳得神乎其神的數據，到底可以在哪些方面促進業務的騰飛？或者換種說法，業務對數據有哪些層次的需求？數據在哪些地方能夠幫助業務？
結合筆者多年的工作經驗以及對數據與業務的理解，業務對數據的需求歸納為四個層次。
第1層 知其然我們可以通過建立數據監控體系，掌握發生了什麼、程度如何，做到「知其然」。
具體來說，切入數據的角度主要有這幾個方面。首先是「觀天」，觀察行業整體趨勢、政策環境影響；再是「知地」，了解競爭對手的表現；最後是「自省」，自身做得怎麼樣了，自己的數據表現怎麼樣。從看數據的周期上來講，「觀天」可以是季度性或者更長的周期；「知地」按周或者月，特殊時間點、特殊事件情況下除外；「自省」類的數據拿到的是最全面的，需要天天看，專門有人看，有人研究。
在這一層上，分享兩個看數據的觀點：
1.數據是散的，看數據需要有框架。
怎麼看數據很有講究。零碎的數據很難發揮出真正的價值，把數據放到一個有效的框架里，才能發揮整體價值。所謂有效的框架至少包含兩重作用：
（1）數據很多，不同人對數據需求不一樣，如CEO、中層管理者、底層員工關注的數據通常是不一樣的，有效的框架能夠讓不同的人各取所需。
（2）有效的框架能夠快速地定位問題所在。舉個例子，交易量指標大家都關心，如果某一天交易量指標掉了20%，那麼，業務很大可能下是出了問題，但問題到底出在哪兒呢？如果只有幾個高度抽象的指標，如轉化率、成交人數、客單價等，是定位不到問題的。好的框架能夠支持我們往下鑽，從品類、流量渠道等找到問題所在，板子也就能打到具體的負責人身上了。這也是我們通常所說的，看數據要落地。
2.數據，有比較才有真相。
我有120斤，你說是重還是輕呢？一個孤零零的數據是很難說明問題的。判斷某個指標增長快慢，需要選擇正確的比較對象、參考系，也就是基準線。這個基準線可以是一個預先設定的目標，可以是同行業平均水平，也可以是歷史的同期數據。
第2層 知其所以然
通過數據看到了問題，走到這一步還不夠。數據只是表象，是用來發現、描述問題的，實操中解決問題更重要。數據結合業務，找到數據表象背後的真正原因，解決之。解決問題的過程就會涉及數據、數據加工，還可能會涉及數據模型之類的方法或者是工具，這裡面技術含量比較高，另作篇幅介紹，這里不展開了。
在第二層里也有兩點分享：
1.數據是客觀的，但對數據的解讀則可能帶有很強的主觀意識。
數據本身是客觀的，但消費數據的是有主觀能動性的人。大家往往在解讀數據的時候帶入主觀因素：同樣一個數據在A看來結論可能是好的，從B看來可能卻得出截然相反的結果。不是說出現這樣的情況不好，真理越辯越明。但假如不是通過數據找問題，而是先對問題定性，然後有選擇地利用數據證明自己的觀點，這種做法就不可取了。可事實上，我們的身邊經常發生這樣的事情。
2.懂業務才能真正懂數據。
車品覺老師的博文《不懂商業就別談數據》對這個觀點作了深刻闡述，這里不展開講了。只是由於本觀點的重要性，筆者特意拿出來做一下強調。
第3層 發現機會利用數據可以幫助業務發現機會。舉個例子：淘寶上有中老年服裝細分市場，有大碼女裝市場，這些市場可以通過對周邊環境的感知，了解到我們身邊有一些中老年人或者胖MM在淘寶上面沒有得到需求的滿足。那麼還有沒有其他的渠道找到更多的細分市場呢？
數據可以！
通過用戶搜索的關鍵詞與實際成交的數據比較，發現有很多需求並沒有被很好地滿足，反映出需求旺盛，但供給不足。假如發現了這樣的細分市場，公布出來給行業小二，公布出來給賣家，是不是可以幫助大家更好地去服務消費者呢？這個例子就是現在我們在做的「潛力細分市場發現」項目。
講這個案例，不是想吹牛數據有多厲害，而是想告訴大家：數據就在那裡，有些人熟視無睹，但有些人卻可以從中挖出「寶貝」來。差異是什麼呢？商業感覺。剛剛提到的搜索數據、成交數據很多人都能夠看到，但以前沒有人把這兩份數據聯系在一起看，這背後體現出的就是商業感覺。
第4層建立數據化運營體系我理解的數據化運營，包含了兩重意思：數據作為間接生產力和直接生產力。
1.數據作為間接生產力。
所謂間接生產力，是指數據工作者將數據價值通過運營傳遞給消費者，即通常所說的決策支持，數據工作者產出報表、分析報告等供各級業務決策者參考。我稱之為決策支持1.0模式。然而隨著業務開拓和業務人員對數據重要性理解的增強，對數據的需求會如雨後春筍般冒出來，顯然單單依賴人數不多的分析師是滿足不了的。授人以魚不如授人以漁，讓運營、產品的同學都能夠進行數據分析，是我腦子中的決策支持2.0模式。
決策支持2.0模式有三個關鍵詞：產品、能力、意願。
讓運營和PD掌握SQL這類取數語言，掌握SAS、SPSS這類分析工作，顯得不大現實和必要。提供低門檻、用戶體驗良好的數據產品是實現決策支持2.0模式的基礎。這里講的產品，不僅僅是操作功能集，還需要承載分析思路和實際案例。
但是，數據分析的門檻始終是存在的。這就對運營和PD提出了新的基本能力要求，即基礎的數學能力、邏輯思考能力和學習能力。
最後一個意願，也許是最關鍵的，只有內心有強烈的驅動，想做好這件事情的時候，才有可能做好。
2.數據作為直接生產力。
所謂直接生產力，是指數據工作者將數據價值直接通過前台產品作用於消費者。時髦點講，叫數據變現。隨著大數據時代的到來，公司管理層越來越重視這一點。大數據時代帶來了大的機會，但也可能是大災難。如果不能利用數據產生價值，那麼，它就是一個災難——產生的數據越多，存儲的空間、浪費的資源就越多。
現在比較好理解的一個應用就是關聯推薦， 你買了一個商品之後，給你推薦一個最有可能再買的商品。個性化是數據作為直接生產力的新浪潮，這個浪潮已經越來越近。數據工作者們，做好迎接的准備吧。
以上是小編為大家分享的關於業務對數據需求的四大層次的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
C. 業務數據標準的三個層次
業務數據標準的三個層次如下。
1、數據抽象層：它是抽象層，它描述了業務數據之間的關系。
2、數據字典層：它是字典層，它提供了業務數據的詳細定義，包括數據的名稱、數據類型、數據長度、數據范圍等。
3、數據實現層：它是實現層，它提供了如何將業務數據實現為技術數據的具體實現步驟。
D. 數據的組成層次是什麼很急！！
數據元由對象類、特性和表示三部分組成，其中對象類用於收集和存儲數據的事物，例如，人、井、岩芯、管線、儲罐都是對象類等；特性是用來區別和描述對象的，例如，顏色、性別、年齡、收入、地址、價格等均為特性；數據的表示部分中最為重要的方面是值域，值域是數據元允許(或有效)值的集合。對於值域，數據元中存在兩種類型的值域，一種是所謂取值是固定的，即取值是可枚舉的，例如，人眼睛顏色這個數據元，其取值可能包括：Brown、Gray、Green、Hazel、Blue，另一種是概括的，即數據元取值是有定義域約束的，其取值可能是有限的，但是無法列出全部值，例如人的年齡，其取值范圍可能是1-200，並且每位要求是十進製表示。
E. 數據中心層級說明 - 什麼是第1層/第2層/第3層/第4層數據中心
數據中心層是由Uptime Institute設定的標准分類，用於識別所使用的數據中心基礎設施的復雜性和冗餘性。標准由四級標准組成，第四級是最強大的標准。
一、第1層 數據中心
第1層數據中心是等級標准中的最低層。它有一條電源和冷卻路徑。冗餘和備份組件（包括電源和存儲冗餘）很少或根本不存在。如果有任何停電和緊急情況，系統將被關閉。基礎設施還需要完全關閉，以執行設施的年度檢查和維修工作，從而導致潛在的長時間停機。它的預計正常運行時間為99.671％（每年停機時間為28.8小時）。
傳統的小型企業可能會發現第1層數據中心是託管其 伺服器 的最便宜選擇。但是，缺乏備份和冗餘可能會使他們的業務面臨風險。如果您的公司嚴重依賴數據，則不應選擇第1層數據中心。
二、第2層數據中心
與第1層數據中心相比，第2層數據中心擁有更多基礎設施和措施，可確保對意外停機的敏感性降低。除了第1層數據中心的所有要求之外，第2層數據中心還需要具有冗餘（N + 1）容量組件，如不間斷電源（UPS），冷卻系統和輔助發電機。
通常，它具有單一的電源和冷卻路徑以及一些冗餘和備份組件。例如，他們可能有一台發電機作為備用電源，以及一個備用冷卻系統，以保持數據中心環境的最佳狀態。第2層數據中心的預計正常運行時間為99.741％（每年停機時間為22小時），略高於第1層數據中心。任何容量組件的故障都可以通過短時間停機切換到冗餘項目來手動操作。預定維護仍需要停機時間。
三、第3層數據中心
第3層數據中心必須滿足第1層和第2層的所有要求，並確保所有設備都是雙電源並具有多個上行鏈路。通過多個電源和冷卻路徑以及系統，伺服器可以在計劃的維護和停機期間保持在線狀態。一些數據中心甚至提供一些（但不是全部）完全抗故障的設備。它們通常被視為市場中的Tier 3+數據中心。
Tier 3 / Tier 3+數據中心為絕大多數大中型企業提供最具成本效益的解決方案。它的預計正常運行時間為99。98％（每年停機時間為1.6小時）。成本比第4級數據中心便宜得多。因此，大多數需要持續在線存在/完全在線操作的公司選擇Tier 3 / Tier 3+數據中心。
四、第4層數據中心
第4層是數據中心層的最高級別。它也是最貴的一個。第4層數據中心遵守第1，2和3層的所有要求，並確保所有設備完全具有故障功能。它是完全冗餘的多個冷卻系統，電源和發電機來備份它。當計劃維護和意外中斷時，不應發生停機。它的預計正常運行時間為99.995％（每年停機時間為26.3分鍾），僅比第3層數據中心高0.013％。與第3層數據中心相比，可用性最小化但成本顯著提高，大多數企業將選擇Tier 3數據中心而不是Tier 4數據中心。
要確定要使用哪個數據中心，您需要考慮可用性和IT需求。第1層和第2層數據中心通常不適用於任務關鍵型工作負載，除非您沒有其他選擇並且有應急計劃來管理業務在停機期間的工作方式。理想情況下，僅在第3層和第4層數據中心容納關鍵工作負載。
原文鏈接： https://www.gntele.com/news/content/238.html
F. 用戶行為數據分析有哪三個層次
做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。
題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。
G. 數據分析的四個層次
為了更好的玩好數據分析，D.J.Patil 把數據分析分成了四個階段。大體如上圖所示。 最低的階段是：descriptive analytics, 這個階段數據分析只是為了描敘問題，what was happened? 一般的來說就是 說what, where, when and how much。普通的SPC monitoring system , trend chart 都是這一類型的數據分析。 第二階段是：Diagnostic Analytics,是Descriptive analytics的自然延續，回答 「為什麼」問題發生了。這一階段只要應用的DRILL DOWN，相關參數（低層參數）的分析。一般只要求能解釋問題的發生就行了。 第三階段是：Predictive Analytics, 這是一個類智的分析。有點人工智慧的意思了。一般是通過多次，全方位的分析，充分了解可能產生問題的原因。然後建立系統，當觀察至所有INPUTS都滿足出問題的條件時，自動示警。提前行動，把可以發生的問題處理掉。從難度來說，與第二階段是一樣的。只是Predictive Analytics更全面，是多次Diagnostic Analytics 的成果轉換。 最高階段，也就是第四階段是Prescriptive Analytics, 這一階段的主要特徵是控制結果。這一階段，對所有INPUTS的實時監控是第一步。還要設計一個關鍵可控INPUT，與不可控合在一起建一個模，通過實時觀察INPUTS,調整可控INPUT，以達到對OUTPUT控制.航空公司的機票定價就是一個典型例子。 通過這四個階段分解，可以使我們更清醒的認識自己的數據分析。為提高數據分析的能力建立清晰的路徑。H. 數學能力層級是什麼意思
答：而數學能力層級就是指數學能力所達到的水平，參考英語四六級。
數學能力名詞解釋：順利而有效地完成數學活動的個性心理特徵。分類紛繁復雜，中小學數學教學大綱把數學能力分為運算能力、邏輯思維能力和空間觀念，並包括能夠運用所學知識解決簡單的實際問題的能力。