數據造型是什麼

㈠ 數據建模是什麼意思

問題一：什麼是數據建模 數據建模指的是對現實世界各類數據的抽象組織，確定資料庫需管轄的范圍、數據的組織形式等直至轉化成現實的資料庫。
將經過系統分析後抽象出來的概念模型轉化為物理模型後，在visio或erwin等工具建立資料庫實體以及各實體之間關系的過程・（實體一般是表）。
ke./view/1452242

問題二：根據數據建立分析模型是什麼意思 這是數據分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有預先假設的，比如說我假設 銷售人員的學歷、工作經驗、薪資待遇、年齡這幾個方面會對其銷售額產生影響。
之後我就會根據我的假設來收集數據，然後針對數據進行分析，找出一個合適的數據模型，比如說是線性模型的的話 就用線性回歸，如果是非線性模型的話，則建立相應的非線性模型。然後通過模型創建 可以驗證假設中哪些是正確的，同時可以找出影響因素的影響大小等

問題三：數據模型是什麼？ 數據（data）是描述事物的符號記錄。模型（Model)是現實世界的抽象。數據模型（Data Model）是數據特徵的抽象，是資料庫管理的教學形式框架。
數據模型所描述的內容包括三個部分：數據結構、數據操作、數據約束。
1）數據結構:數據模型中的數據結構主要描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和約束都建立在數據結構上。不同的數據結構具有不同的操作和約束。
2）數據操作:數據模型中數據操作主要描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。
3）數據約束：數據模型中的數據約束主要描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。
數據模型按不同的應用層次分成三種類型：分別是概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型。
1、概念數據模型（Conceptual Data Model）：簡稱概念模型，是面向資料庫用戶的實現世界的模型，主要用來描述世界的概念化結構，它使資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據以及數據之間的聯系等，與具體的數據管理系統（Database Management System，簡稱DBMS）無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。
2、邏輯數據模型（Logical Data Model）:簡稱數據模型，這是用戶從資料庫所看到的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型(Network Data Model)、層次數據模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用於資料庫管理系統（DBMS）的實現。
3、物理數據模型（Physical Data Model）:簡稱物理模型，是面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬體有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有起對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作又系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。
在概念數據模型中最常用的是E-R模型、擴充的E-R模型、面向對象模型及謂詞模型。在邏輯數據類型中最常用的是層次模型、網狀模型、關系模型。

問題四：數據模型的含義是什麼？為什麼要建立數據模型 模型是對現實世界的抽象。在資料庫技術中，表示實體類型及實體類型間聯系的模型稱為「數據模型」。 數據模型是資料庫管理的教學形式框架，是用來描述一組數據的概念和定義，包括三個方面： 1、概念數據模型（Conceptual Data Model）：這是面向數...

問題五：建模是什麼意思？ 分類別 是數學建模還是三維建模
數學建模個人理解就是建立一種關系式：比如一個函數sum（a） = a*a;
該函數就可以是一種模型，輸入a，輸出a*a。
三維建模，就是做出一些虛擬的、可見的模型，比如虛擬的一個杯子，一張桌子....

問題六：數學建模是什麼意思 數學模型就是對實際問題的一種數學表述。 具體一點說：數學模型是關於部分現實世界為某種目的的一個抽象的簡化的數學結構。 更確切地說：數學模型就是對於一個特定的對象為了一個特定目標，根據特有的內在規律，做出一些必要的簡化假設，運用適當的數學工具，得到的一個數學結構。數學結構可以是數學公式，演算法、表格、圖示等。 數學建模就是建立數學模型，建立數學模型的過程就是數學建模的過程（見數學建模過程流程圖）。 數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻劃並解決實際問題的一種強有力的數學手段。

問題七：什麼是數據建模？數據建模有什麼優點和缺點？ 樓上說的到真的是，可以引用虛擬資料庫里的元素，這樣做的一個優點之一是可以降低開發的難度，因為不用要求開發人員了解數據結構就能開發了，變相的也提高了 開發效率，其二是將業務層與物理層，即需求和存儲切分開來，使系統的架構更易讀、合理。
缺點嘛，因為多了一層，所以在系統運行時會多一層解析，理論上說會降低系統的速度，但實際上也影響不大，其 二是這種手段適用於大中型系統的開發，對數據結構簡單，就用到幾張資料庫表的小系統而言，難免會有畫蛇添足 之嫌。
貼一個我正在做的數據建模圖片。

問題八：java中的建模是什麼？ 建模 1、使用計算機描述一個系統的行為。例如，電子表格程序可以用來處理財務數據，代表公司的行為；開發商業計劃；評估公司經營改變可能造成的影響。請參閱 simulation，spreadsheet program。【英】The use of putersto describe the behavior of a system. Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a pany; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchan激es on the pany』s operations.
2、使用計算機以數學方法描述物體和它們之間的空間關系。例如，計算機輔助設計 (CAD) 程序可在屏幕上生成物體，使用方程式產生直線和形狀，依據它們相互之間及與所在的二維或三維空間的關系精確放置。
3、應用程序和數據建模是為應用程序確定、記錄和實現數據和進程要求的過程。這包括查看現有的數據模型和進程，以確定它們是否可被重復使用，並創建新數據模型和進程，以滿足應用程序的獨特要求。
建模過程中的主要活動包括：
確定數據及其相關過程（如實地銷售人員需要查看在線產品目錄並提交新客戶訂單）。
定義數據（如數據類型、大小和默認值）。
確保數據的完整性（使用業務規則和驗證檢查）。
定義操作過程（如安全檢查和備份）。
選擇數據存儲技術（如關系、分層或索引存儲技術）。
一定要知道建模通常會以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，當對哪些數據元素應由哪些組織來維護有新的見解時，數據所有權（以及數據維護、准確性和及時性的隱含責任）通常會遭到質疑。數據設計常常促使公司認識到企業數據系統是如何相互依存的，並且鼓勵公司抓住協調後的數據規劃所帶來的效率提高、成本節約和戰略性機遇。
在結束建模時，您已經完全定義了應用程序的要求，確定了可能被其他企業級應用程序重復使用的數據和服務，並為將來擴展奠定了強有力的基礎。

㈡ 數據什麼是數值型數據什麼時候是字元型數據請舉例說明

數值型數據是按數字尺度測量的觀察值，其結果表現為具體的數值，現晌和實中所處理的大多數都是數值型數據。如收入300元、年齡2歲、考試分數100分、重量3公斤等，這些數值就是數值性數值。

字元型數據是不具計宴坦盯算能力的文字數據類型，用字母C表示。它包括中文字元、英文字元、數字字元和其他ASCⅡ字元，其長度（即字元個數）范圍是0-255個字元，即0x00至0xFF。

(2)數據造型是什麼擴展閱讀：

數值型數據它包括中文字元、英文字元、數字字元和其他ASCⅡ字元，其長度（即字元個數）范圍是0-255個字元，即0x00至0xFF。

數據分析過程中，往往需要對數據作基本的探索性分析，查看數據是否存在問題，如缺失值數量、是否存在明顯的異常值、數據是如何分布的、數據的集中趨勢和離散趨勢等。

㈢ 根據三維測點數據怎麼造型

要用逆向軟猛唯件先處理這些數據，得到參考線在導入到PROE來建模。。這屬於逆向的范疇。。。我明兩天要寫一篇詳細的說明，可以到我空間的日誌看看。。我們在工廠經常要液游用到這種方法。。。當然的前提是你PROE的正向設計要達到比較高的水準，如果要提高PROE的3D建模水平，我的日誌里有鬧知銷很多的說明，有時間可以去看看。。

逆向軟體軟體和視頻教程我這里也有的。。

㈣ 什麼是數字化設計的產品造型技術

就比游賣如說你用三維CAD做個模型，就是數字化設計
或者掃描出汽車外殼，導入計算機，伏螞形成大量雲圖，你再用這些點擬合成面，都缺磨埋是產品數字設計

㈤ 數控造型是什麼意思

數控造型是凱租指在使用軟體編程時所用的3D或2D的數據模型！數謹孫高控祥尺編程是基於數控造型而進行的
！

㈥ 掃描數據在ug如何造型

1、首先掃描數據將測量點分禪納層、改色，剔除明顯誤差點。
2、其次用「賀廳沒樣條曲線」命令繪制曲線，創建曲面。
3、最後所有曲面在ug圍成封閉空間，用伏辯「縫合」命令創建實體造型即可。

㈦ 什麼是數據模型數據模型的三要素是什麼

數據模型(Data Model)是現實世界數據特徵的抽象，或者說是現實世界的數據模擬。資料庫中，用數據模型來抽象地表示現實世界的數據和信息。數據模型的三要素是：數據結構、數據操作及完整性約束條件。

1、數據結構

就是數據在數據區中的存儲結構，在關系模型中就是採用的關系模型了，就是「二維表」的形式。
2、數據操作

指的是對數據的一些操作，包括查詢、刪除、更新、插入等等。
3、

數據的完整性約束

就是對所存數據的約束規則，有實體完整性、參照完整性等等，就是取值唯一、不能為空等一系列操作。

(7)數據造型是什麼擴展閱讀：

數據模型用途：

數據模型是用於描繪、溝通數據需求的一組簡單易懂、標準的，並且便於計算機實現的標准符號的集合。資料庫很強大，但數據在其中的關系卻錯綜復雜，成千上萬個表通過各種關系或約 束互連以形成復雜的結構。沒有數據模型，利益相關者很難看到現有資料庫的結構、理解關鍵概念，當需要描述數據需求的時候，也很難准確地表達出來，這也是數據模型很重要的一個最主要的原因。

數據模型最詳細的一層就定義為邏輯模型了，具體定義了每一個實體、實體中的每一個屬性、實體和實體之間的詳細關系等。

如果要拿地圖打比方的話，就相當於不光劃分了每個省，每個省內的每一個城市，城市中的每一條街道和城市之間的聯系都定義在了這一級別。有了這么一張圖的話，任何一個地址的信息都能被找到。也就是說，邏輯模型當中能夠方便地找到每一個屬性的具體位置和定義。

㈧ 什麼是抽象數據模型主要特點是什麼

數據抽象
概念結構是對現實世界的一種抽象

從實際的人、物、事和概念中抽取所關心的共同特性，忽略非本質的細節

把這些特性用各種概念精確地加以描述

這些概念組成了某種模型

三種常用抽象

1. 分類（Classification）

定義某一類概念作為現實世界中一組對象的類型

這些對象具有某些共同的特性和行為

敏敗它抽象了對象值和型之間的「is member of」的語義

在E-R模型中，實體型就是這種抽象

2. 聚集（Aggregation）

定義某一類型的組成成分

它抽象了對象內部類型和成分之間「is part of」的語義

在E-R模型中若干屬性的聚集組成了實體型，就是這種抽象

3. 概括（Generalization）

定義類型之間的一種子集聯系

它抽象了類型之間的「is subset of」的語義

概括有一個很重要的性質：繼承性。子類繼承超類上定義的所有抽象。

註：原E-R模型不具有概括，本書對E-R模型作了擴充，允許定義超類實體型和子類實體型。

用雙配友豎邊的矩橋賣顫形框表示子類，

用直線加小圓圈表示超類-子類的聯系

數據抽象的用途

對需求分析階段收集到的數據進行分類、組織（聚集），形成

實體

實體的屬性，標識實體的碼

確定實體之間的聯系類型(1:1，1:n，m:n)

/**************稀疏矩陣的抽象數據模型**************/
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
/***Writed by Yecon***/

const int MaxTerms = 20; //三元組表smArray中三元組個數的最大值
template <class Type> class SparseMatrix; //稀疏矩陣的類聲明
template <class Type> class Trituple
{
//三元組類
friend class SparseMatrix<Type>;
private:
int row,col;
Type value;
};
template <class Type> class SparseMatrix
{
int Rows, //行數
Cols, //列數
Terms; //非零元個數
Trituple<Type> smArray[MaxTerms]; //三元組表
public:
SparseMatrix(int MaxRows,int MaxCols); //構造函數
bool input_data(int row,int col,Type value); //輸入數據
SparseMatrix<Type> Transpose(); //轉置矩陣
SparseMatrix<Type> Add(SparseMatrix<Type> b); //矩陣求和
SparseMatrix<Type> Mul(SparseMatrix<Type> b); //矩陣求積
SparseMatrix<Type> EmptyMatrix(); //返回零矩陣
};

template <class Type> SparseMatrix<Type>::SparseMatrix(int MaxRows,int MaxCols)
{
Rows = MaxRows; //行數置零
Cols = MaxCols; //列數置零
Terms = 0; //非零元個數置零
}
template <class Type> bool SparseMatrix<Type>::input_data(int row,int col,Type value)
{
if(Terms == MaxTerms || row > Rows || col > Cols)return false;
if(Terms == 0)//若是第一個元素
{
//插入第一個元素
smArray[Terms].row = row;
smArray[Terms].col = col;
smArray[Terms].value = value;
Terms++;
return true;
}
if((row>smArray[Terms-1].row)||((row==smArray[Terms-1].row)&&(col>smArray[Terms-1].col)))//若是最後一個元素
{
//插入最後一個元素
smArray[Terms].row = row;
smArray[Terms].col = col;
smArray[Terms].value = value;
Terms++;
return true;
}
//若非第一個活最後一個元素
//計算應該插入的位置
int k = Terms - 1;
for(int i = Terms - 1;i >= 0;i--)//確定行
if(smArray[i].row >= row)k = i;
for(int j = k;smArray[j].row == row;j++)//確定列
if(smArray[j].col <= col)k = j;
for(int i = Terms -1;i >= k;i--)//為待插入的元素騰出地方
smArray[i + 1] = smArray[i];
smArray[k].col = col;
smArray[k].row = row;
smArray[k].value = value;
Terms++;
return true;
}
template <class Type> SparseMatrix<Type> SparseMatrix<Type>:: Transpose()
{
//求矩陣的轉置
int * rowSize = new int[Cols]; //輔助數組，統計個列非零元素個數
int * rowStart = new int[Cols]; //輔助數組，預計轉置後各行存放位置
SparseMatrix<Type> b(Cols,Rows);//存放轉置結果
// b.Rows = Cols;b.Cols = Rows;b.Terms = Terms;
if(Terms > 0)
{
//統計矩陣b中第i行非零元素個數
for(int i = 0;i < Cols;i++)rowSize[i] = 0; //清零
for(int i = 0;i < Terms;i++)rowSize[smArray[i].col]++;//根據矩陣this中第i個非零元素的列號，將rowSize相當該列的計數加1
//計算矩陣b第i行非零元素的開始存放位置
rowStart[0] = 0;
for(int i = 1;i < Cols;i++) //rowStart[i] = 矩陣b的第i行的開始存放位置
rowStart[i] = rowStart[i - 1] + rowSize[i - 1];
for(int i = 0;i < Terms;i++)
{
//從this向b傳送
int j = rowStart[smArray[i].col]; //j為第i個非零元素在b中應存放的位置
b.smArray[j].row = smArray[i].col;
b.smArray[j].col = smArray[i].row;
b.smArray[j].value = smArray[i].value;
rowStart[smArray[i].col]++; //矩陣b第i行非零元素的存放位置加1
}
}
delete []rowSize;
delete []rowStart;
return b;
}
template <class Type> SparseMatrix<Type> SparseMatrix<Type>::Mul(SparseMatrix<Type> b)
{
//矩陣求積
if(Cols != b.Rows)
{
//this矩陣列數與b矩陣行數不能
cout << "Incompatible matrix" << endl;
return EmptyMatrix();
}
if(Terms == MaxTerms || b.Terms == MaxTerms) //有一個矩陣的項數達到最大
{
cout << "One additional space in a or b needed" << endl;
return EmptyMatrix(); //空間不足，返回空矩陣
}
int * rowSize = new int[b.Rows]; //輔助數組，矩陣b各行非零元素個數
int *rowStart = new int[b.Rows + 1]; //輔助數組，矩陣b各行的三元組起始位置
Type *temp = new Type[b.Cols]; //臨時數組，暫存每一行計算結果
SparseMatrix<Type> result(Rows,Cols); //結果矩陣的三元組表
for(int i = 0;i < b.Rows;i++) rowSize[i] = 0; //統計矩陣b中第i行非零元素個數
for(int i = 0;i < b.Terms;i++)rowSize[smArray[i].row]++;
rowStart[0] = 0; //計算矩陣b第i行非零元素的開始位置
for(int i = 1;i <= b.Rows;i++)rowStart[i] = rowStart[i - 1] + rowSize[i - 1];
int Current = 0,lastInResult = -1;//a.smArray掃描指針及result存放指針
while(Current < Terms)
{
//生成result的當前行temp
int RowA = smArray[Current].row; //當前行的行號
for(int i = 0;i < b.Cols;i++)temp[i] = 0; //temp初始化
while(Current < Terms && smArray[Current].row == RowA)
{
int ColA = smArray[Current].col; //矩陣A當前掃描到元素的列號
for(int i = rowStart[ColA];i < rowStart[ColA + 1];i++)
{
int ColB = b.smArray[i].col; //矩陣b中相乘元素的列號
//A的RowA行與b的ColB列相乘
temp[ColB] = temp[ColB] + smArray[Current].value * b.smArray[i].value;
}
Current++;
}
for(int i = 0;i < b.Cols;i++)
if(temp[i] != 0)
{
//將temp中的非零元素壓縮到result中去
lastInResult++;
result.smArray[lastInResult].row = RowA;
result.smArray[lastInResult].col = i;
result.smArray[lastInResult].value = temp[i];
}
}
result.Rows = Rows;
result.Cols = b.Cols;
result.Terms = lastInResult + 1;
delete []rowSize;
delete []rowStart;
delete []temp;
return result;
}
template <class Type> SparseMatrix<Type> SparseMatrix<Type>::EmptyMatrix()
{
SparseMatrix<Type> Z(0,0);
return Z;
}
int testSparseMatrix()//main()
{
SparseMatrix<int> A(7,8);
A.input_data(0,6,15);
A.input_data(0,3,22);
A.input_data(4,0,91);
A.input_data(2,3,-6);
A.input_data(1,5,17);
A.input_data(5,2,28);
A.input_data(1,1,11);
A.input_data(3,5,39);
//test Transpose()
SparseMatrix<int> B(8,7);
B = A.Transpose();
//test Mul()
SparseMatrix<int> C(7,4);
C.input_data(2,3,5);
C.input_data(1,1,10);
C.input_data(5,2,2);
SparseMatrix<int> D(8,4);
D = B.Mul(C);
return 0;
}

㈨ 數據形態是什麼意思

答：數據形態就是慎沖前數據圖表的形狀特寬清征，分布狀態。
現在是信息時代，大判激數據時代，數據與我們的生活工作都息息相關，一組數據的排列規律是有重要意義的，我們可以通過數據形態去分析更深層次的問題。