集团的数据分类有哪些

❶ 企业用的主数据管理主要管理哪些数据

亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。

❷ 大数据公司有哪些分类具体的有哪些

大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：

数据服务：Metamarkets

数据可视化：Tableau

大数据分析：ParAccel

商业智能领域：QlikTech

数据科学：Kaggle

电子商务数据：TellApart

社交媒体数据：DataSift

❸ 分类数据的图示方法有哪些

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。[1]
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。[2]
我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：
连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；
2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。
①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。

❹ 大数据分析类型有哪些，有知道吗

按照数据结构分类，可以分为结构化数据(表格），非结构化数据(视频，音频，图像)，半结构化数据(如模型文档等)。
按照应用场景可以分为工业数据和消费数据两大类，工业数据主要是指生产制造企业从研发设计，生产制造，经营管理，客户服务等环节的数据。消费数据主要面向客户或者需求，比如客户喜好，客户评价，市场分布，仓储率等
按照数据重要程度可以分为，脏数据，低质数据，高质数据以及核心数据，这个就需要结合企业业务需求自行界定。

❺ 统计数据的类型有哪些

按照计量尺度不同,可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法可以分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与时间的关系可分为截面数据和时间序列数据.

❻ 数据库分类有哪些

根据数据库的架构和数据组织原理进行分类
1、早期根据数据库的组织数据的存储模型分类
●层次数据库:基于层次的数据结构(数据分层)
●网状数据库:基于网状的数据结构(数据网络)
●关系数据库:基于关系模型的数据结构(二维表)
2、现在较多根据实际数据管理模型分类(存储介质)
●关系型数据库:基于关系模型的数据结构(二维表)通常存储在磁盘
●非关系型数据库:没有具体模型的数据结构(键值对)通常存储在内存

❼ 数据模型的分类有哪些，各有什么特点

数据模型按不同的应用层次分成概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念数据模型

特点是面向用户、面向现实世界的数据模型，描述一个单位的概念化结构；具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；简单、清晰、易于用户理解；概念模型是充满主观色彩的工件。

2、逻辑数据模型

特点是直接反映出业务部门的需求，对系统的物理实施有着重要指导作用；可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图；逻辑模型提供用户定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。

3、物理数据模型

特点是具有以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征；每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型；描述数据在储存介质上的组织结构，不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。

(7)集团的数据分类有哪些扩展阅读：

数据模型结构主要分为数据结构、数据操作、数据约束。

1、数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据类型，如DBTG网状模型中的记录型、数据项、关系模型中的关系等。数据结构是数据模型的基础，不同的数据结构具有不同的操作和约束。

2、数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。

3、数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。

❽ FDI数据有哪些分类

FDI数据分类：

按状态：
FDI flows ：FDI 流量 ，即FDI的现期值，单位时间的数量
FDI stocks ：FDI 存量 ，即FDI的累计值，一段时间内的数量总和

按方向：
inward FDI： 外国在本国的投资，外国资本进入
outward FDI：本国对国外的投资，本国资本流出

四种形态：
inward FDI flows ： FDI 流入量
outward FDI flows ： FDI 流出量
inward FDI stocks ： FDI 内存量
outward FDI stocks ： FDI 外存量

FDIF ： oreign Direct Investment的缩写形式，即外商直接投资。是一国的投资者（自然人或法人）跨国境投入资本或其他生产要素，以获取或控制相应的企业经营管理权为核心，以获得利润或稀缺生产要素为目的的投资活动。