什么叫数据体

① 金蝶中的数据实体指的是什么

金蝶的帐套文件啊！

② 什么是 数据实体解释下这个词，百度百科没有

数据实体就好似一个表，有不同的类别，如学生就是一个实体，就是用来挖掘学生的其它信息，好比如要了解学生的（姓名 年龄 成绩）
数据库实体就是个大不同的信息，不是细分的，没有数据实体那么详细
部分观点有可能不同望谅解

③ 用友软件中的表头数据和表体数据是什么意识

在基本设置-基础档案-自定义项里也是无法设置的，数据类型都是灰色的，不可以修改

④ 大数据体征提取是什么意思

大数据体征提取就是从大数据中提取关键性的代表性特征，可能是某些词汇，也可能是某些短语、命名实体或流行用语，同时，大数据特征提取脱胎于语言自动分词技术，又是对分词技术的有效提升和补充，能够有效发现关键特征和行业术语，灵玖采集就是这样的工具。

⑤ 数据中台是什么

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。

(5)什么叫数据体扩展阅读

1，回归服务的本质－数据重用

浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”

2，数据中台需要不断的业务滋养

在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

3，数据中台是培育业务创新的土壤

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。

4，数据中台是人才成长的摇篮

原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。

现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。

⑥ 什么是数据载体

VCR的全名是Video Cassette Recorder，中文称为卡带式影像录放影机，也就是我们说的录像机。

字面上来说，VCR是Video Cassette Recorder的缩写,即模拟式磁带录放机。就功能上而言，它是使用空白录像带并加载录像机进行影像的录制及存储的监控系统设备

影音信号: 信号易受外界燥声干扰，每次的录像与播放后均会有些品质损失。且磁带不易保存，是最大的缺点。

事实录像功能: 须随时准备好空白录像带并加载录像机才能进行录像。

边录边看功能: 当在看回放的影像时无法持续录像。

搜寻功能: 因磁带结构的限制，只能进行循序的搜寻。要寻找某段影像，必须从一开始持续回带到该处，使用不便。

录像内容管理: 使用一段时间后，为数庞大的录像内容管理常让使用者感到困惑。
未 来 发 展: 产品发展成熟，未来能够增加的附加价值有限。

⑦ 什么是体数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

⑧ 什么是数据建模

数据建模是一个用于定义和分析在组织的信息系统范围内支持商业流程所需的数据要求的过程。简单来说，数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要，将各类数据进行整合和关联，使得数据可以最终以可视化的方式呈现，让使用者能够快速地、高效地获取到数据中有价值的信息，从而做出准确有效的决策。

之所以数据建模会变得复杂且难度大，是因为在建模过程中会引入数学公式或模型，用于确定数据实体之间的关联关系。不同的业务逻辑和商业需求需要选择不同的数学公式或模型，而且，一个好的数据模型需要通过多次的测试和优化迭代来完成，这就使得数据建模的难度变得很高。但是，数据分析中的建模并没有想象中的那么高深莫测，人人都可以做出适合自己的模型。

数据建模总归是为了分析数据从而解决商业问题。如下图数据建模的流程图，数据建模核心部分是变量处理和模型搭建。

• 变量处理

在建模之前，首先要决定选择哪些变量进行建模，主要从业务逻辑和数据逻辑两方面来考虑。业务逻辑需要了解数据来源的背景，通过了解业务知识来判断哪些变量在业务上很有价值的，哪些变量是可以选择的。数据逻辑则是从数据的完整性，集中度，是否与其他变量强相关等角度来考虑。

除了选择变量，对于一些变量的重构也是需要在建模前进行。例如客户的满意度有“满意”“不满意”，可以将其重构成数字“0”和“1”，便于后续建模使用。除此以外，还有将变量单独计算（取平均值）和组合计算（如A*B）也是常用的重构方法，例如，缺失值以数据取平均值的方式替换。

• 模型搭建

在模型搭建时，会经历选择算法、设定参数、加载算法、测试结果四个过程。在这个过程中，测试结果会引导调整之前设定的参数，加载算法会对应调整之前选择的算法，而选择算法时会考虑到已定的变量，如果变量不满足算法要求，还需回到选择/重构变量，直至得到最合适的模型。

在优化模型的过程中，模型的解释能力和实用性会不断地提升。在结果输出之后，还需接收业务人员的反馈，看看模型是否解决了他们的问题，如果没有，还需进一步修改和调整。

MicroStrategy在数据领域深挖企业需求，经过多年的研究和沉淀，结合众多复杂的应用场景，不断更新体验，深入开发各种数据辅助功能，使客户可以一站式链接各类型数据资源，完成数据导入和数据建模。在MicroStrategy 平台中，既支持传统方式数据建模，即通过Project Schema 来进行建模，又支持自助式数据导入的建模方式。

⑨ 身高体重是什么数据类型

个人信息数据类型。

数据元( Data Element)，也称为数据元素，是用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。数据元可以理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定的次序组成一个整体结构即为数据模型。

数据元一般由对象类、特性和表示3部分组成：

(1)对象类(Object Class)。是现实世界或抽象概念中事物的集合，有清楚的边界和含义，并且特性和其行为遵循同样的规则而能够加以标识。

(2)特性(Property)。是对象类的所有个体所共有的某种性质，是对象有别于其他成员的依据。

(3)表示(Representation)。是值域、数据类型、表示方式的组合，必要时也包括计量单位、字符集等信息。

对象类是我们所要研究、收集和存储相关数据的实体，例如人员、设施、装备、组织、环境、物资等。特性是人们用来区分、识别事物的一种手段，例如人员的姓名、性别、身高、体重、职务，坦克的型号、口径、高度、长度、有效射程等。

表示是数据元被表达的方式的一种描述。表示的各种组成成分中，任何一个部分发生变化都将产生不同的表示，例如人员的身高用“厘米”或用“米”作为计量单位，就是人员身高特性的两种不同的表示。