A. 数据库系统包括七个层次的内容
第7层 应用层：OSI中的最高层。为特定类型的网络应用提供了访问OSI环境的手段。应用层确定进程之间通信的性质，以满足用户的需要。应用层不仅要提供应用进程所需要的信息交换和远程操作，而且还要作为应用进程的用户代理，来完成一些为进行信息交换所必需的功能。它包括：文件传送访问和管理FTAM、虚拟终端VT、事务处理TP、远程数据库访问RDA、制造报文规范MMS、目录服务DS等协议；
第6层 表示层：主要用于处理两个通信系统中交换信息的表示方式。为上层用户解决用户信息的语法问题。它包括数据格式交换、数据加密与解密、数据压缩与恢复等功能；
第5层 会话层：—在两个节点之间建立端连接。为端系统的应用程序之间提供了对话控制机制。此服务包括建立连接是以全双工还是以半双工的方式进行设置，尽管可以在层4中处理双工方式 ；
第4层 传输层：—常规数据递送－面向连接或无连接。为会话层用户提供一个端到端的可靠、透明和优化的数据传输服务机制。包括全双工或半双工、流控制和错误恢复服务；
第3层 网络层：—本层通过寻址来建立两个节点之间的连接，为源端的运输层送来的分组，选择合适的路由和交换节点，正确无误地按照地址传送给目的端的运输层。它包括通过互连网络来路由和中继数据 ；
第2层 数据链路层：—在此层将数据分帧，并处理流控制。屏蔽物理层，为网络层提供一个数据链路的连接，在一条有可能出差错的物理连接上，进行几乎无差错的数据传输。本层指定拓扑结构并提供硬件寻址；
第1层 物理层：处于OSI参考模型的最底层。物理层的主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，以便透明的传送比特流。
数据发送时，从第七层传到第一层，接收数据则相反。
B. 业务对数据需求的四大层次
业务对数据需求的四大层次
数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？
结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。
第1层 知其然我们可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。
具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”，观察行业整体趋势、政策环境影响；再是“知地”，了解竞争对手的表现；最后是“自省”，自身做得怎么样了，自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲，“观天”可以是季度性或者更长的周期；“知地”按周或者月，特殊时间点、特殊事件情况下除外；“自省”类的数据拿到的是最全面的，需要天天看，专门有人看，有人研究。
在这一层上，分享两个看数据的观点：
1.数据是散的，看数据需要有框架。
怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：
（1）数据很多，不同人对数据需求不一样，如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的，有效的框架能够让不同的人各取所需。
（2）有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子，交易量指标大家都关心，如果某一天交易量指标掉了20%，那么，业务很大可能下是出了问题，但问题到底出在哪儿呢？如果只有几个高度抽象的指标，如转化率、成交人数、客单价等，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的，看数据要落地。
2.数据，有比较才有真相。
我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标，可以是同行业平均水平，也可以是历史的同期数据。
第2层 知其所以然
通过数据看到了问题，走到这一步还不够。数据只是表象，是用来发现、描述问题的，实操中解决问题更重要。数据结合业务，找到数据表象背后的真正原因，解决之。解决问题的过程就会涉及数据、数据加工，还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具，这里面技术含量比较高，另作篇幅介绍，这里不展开了。
在第二层里也有两点分享：
1.数据是客观的，但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。
数据本身是客观的，但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素：同样一个数据在A看来结论可能是好的，从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的情况不好，真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题，而是先对问题定性，然后有选择地利用数据证明自己的观点，这种做法就不可取了。可事实上，我们的身边经常发生这样的事情。
2.懂业务才能真正懂数据。
车品觉老师的博文《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述，这里不展开讲了。只是由于本观点的重要性，笔者特意拿出来做一下强调。
第3层 发现机会利用数据可以帮助业务发现机会。举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢？
数据可以！
通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。
讲这个案例，不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢？商业感觉。刚刚提到的搜索数据、成交数据很多人都能够看到，但以前没有人把这两份数据联系在一起看，这背后体现出的就是商业感觉。
第4层建立数据化运营体系我理解的数据化运营，包含了两重意思：数据作为间接生产力和直接生产力。
1.数据作为间接生产力。
所谓间接生产力，是指数据工作者将数据价值通过运营传递给消费者，即通常所说的决策支持，数据工作者产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。我称之为决策支持1.0模式。然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。授人以鱼不如授人以渔，让运营、产品的同学都能够进行数据分析，是我脑子中的决策支持2.0模式。
决策支持2.0模式有三个关键词：产品、能力、意愿。
让运营和PD掌握SQL这类取数语言，掌握SAS、SPSS这类分析工作，显得不大现实和必要。提供低门槛、用户体验良好的数据产品是实现决策支持2.0模式的基础。这里讲的产品，不仅仅是操作功能集，还需要承载分析思路和实际案例。
但是，数据分析的门槛始终是存在的。这就对运营和PD提出了新的基本能力要求，即基础的数学能力、逻辑思考能力和学习能力。
最后一个意愿，也许是最关键的，只有内心有强烈的驱动，想做好这件事情的时候，才有可能做好。
2.数据作为直接生产力。
所谓直接生产力，是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。时髦点讲，叫数据变现。随着大数据时代的到来，公司管理层越来越重视这一点。大数据时代带来了大的机会，但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值，那么，它就是一个灾难——产生的数据越多，存储的空间、浪费的资源就越多。
现在比较好理解的一个应用就是关联推荐， 你买了一个商品之后，给你推荐一个最有可能再买的商品。个性化是数据作为直接生产力的新浪潮，这个浪潮已经越来越近。数据工作者们，做好迎接的准备吧。
以上是小编为大家分享的关于业务对数据需求的四大层次的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
C. 业务数据标准的三个层次
业务数据标准的三个层次如下。
1、数据抽象层：它是抽象层，它描述了业务数据之间的关系。
2、数据字典层：它是字典层，它提供了业务数据的详细定义，包括数据的名称、数据类型、数据长度、数据范围等。
3、数据实现层：它是实现层，它提供了如何将业务数据实现为技术数据的具体实现步骤。
D. 数据的组成层次是什么很急！！
数据元由对象类、特性和表示三部分组成，其中对象类用于收集和存储数据的事物，例如，人、井、岩芯、管线、储罐都是对象类等；特性是用来区别和描述对象的，例如，颜色、性别、年龄、收入、地址、价格等均为特性；数据的表示部分中最为重要的方面是值域，值域是数据元允许(或有效)值的集合。对于值域，数据元中存在两种类型的值域，一种是所谓取值是固定的，即取值是可枚举的，例如，人眼睛颜色这个数据元，其取值可能包括：Brown、Gray、Green、Hazel、Blue，另一种是概括的，即数据元取值是有定义域约束的，其取值可能是有限的，但是无法列出全部值，例如人的年龄，其取值范围可能是1-200，并且每位要求是十进制表示。
E. 数据中心层级说明 - 什么是第1层/第2层/第3层/第4层数据中心
数据中心层是由Uptime Institute设定的标准分类，用于识别所使用的数据中心基础设施的复杂性和冗余性。标准由四级标准组成，第四级是最强大的标准。
一、第1层 数据中心
第1层数据中心是等级标准中的最低层。它有一条电源和冷却路径。冗余和备份组件（包括电源和存储冗余）很少或根本不存在。如果有任何停电和紧急情况，系统将被关闭。基础设施还需要完全关闭，以执行设施的年度检查和维修工作，从而导致潜在的长时间停机。它的预计正常运行时间为99.671％（每年停机时间为28.8小时）。
传统的小型企业可能会发现第1层数据中心是托管其 服务器 的最便宜选择。但是，缺乏备份和冗余可能会使他们的业务面临风险。如果您的公司严重依赖数据，则不应选择第1层数据中心。
二、第2层数据中心
与第1层数据中心相比，第2层数据中心拥有更多基础设施和措施，可确保对意外停机的敏感性降低。除了第1层数据中心的所有要求之外，第2层数据中心还需要具有冗余（N + 1）容量组件，如不间断电源（UPS），冷却系统和辅助发电机。
通常，它具有单一的电源和冷却路径以及一些冗余和备份组件。例如，他们可能有一台发电机作为备用电源，以及一个备用冷却系统，以保持数据中心环境的最佳状态。第2层数据中心的预计正常运行时间为99.741％（每年停机时间为22小时），略高于第1层数据中心。任何容量组件的故障都可以通过短时间停机切换到冗余项目来手动操作。预定维护仍需要停机时间。
三、第3层数据中心
第3层数据中心必须满足第1层和第2层的所有要求，并确保所有设备都是双电源并具有多个上行链路。通过多个电源和冷却路径以及系统，服务器可以在计划的维护和停机期间保持在线状态。一些数据中心甚至提供一些（但不是全部）完全抗故障的设备。它们通常被视为市场中的Tier 3+数据中心。
Tier 3 / Tier 3+数据中心为绝大多数大中型企业提供最具成本效益的解决方案。它的预计正常运行时间为99。98％（每年停机时间为1.6小时）。成本比第4级数据中心便宜得多。因此，大多数需要持续在线存在/完全在线操作的公司选择Tier 3 / Tier 3+数据中心。
四、第4层数据中心
第4层是数据中心层的最高级别。它也是最贵的一个。第4层数据中心遵守第1，2和3层的所有要求，并确保所有设备完全具有故障功能。它是完全冗余的多个冷却系统，电源和发电机来备份它。当计划维护和意外中断时，不应发生停机。它的预计正常运行时间为99.995％（每年停机时间为26.3分钟），仅比第3层数据中心高0.013％。与第3层数据中心相比，可用性最小化但成本显着提高，大多数企业将选择Tier 3数据中心而不是Tier 4数据中心。
要确定要使用哪个数据中心，您需要考虑可用性和IT需求。第1层和第2层数据中心通常不适用于任务关键型工作负载，除非您没有其他选择并且有应急计划来管理业务在停机期间的工作方式。理想情况下，仅在第3层和第4层数据中心容纳关键工作负载。
原文链接： https://www.gntele.com/news/content/238.html
F. 用户行为数据分析有哪三个层次
做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。
题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：
1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。
2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。
3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。
4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以网络一下这几个方向的技术和开源工具。
5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。
G. 数据分析的四个层次
为了更好的玩好数据分析，D.J.Patil 把数据分析分成了四个阶段。大体如上图所示。 最低的阶段是：descriptive analytics, 这个阶段数据分析只是为了描叙问题，what was happened? 一般的来说就是 说what, where, when and how much。普通的SPC monitoring system , trend chart 都是这一类型的数据分析。 第二阶段是：Diagnostic Analytics,是Descriptive analytics的自然延续，回答 “为什么”问题发生了。这一阶段只要应用的DRILL DOWN，相关参数（低层参数）的分析。一般只要求能解释问题的发生就行了。 第三阶段是：Predictive Analytics, 这是一个类智的分析。有点人工智能的意思了。一般是通过多次，全方位的分析，充分了解可能产生问题的原因。然后建立系统，当观察至所有INPUTS都满足出问题的条件时，自动示警。提前行动，把可以发生的问题处理掉。从难度来说，与第二阶段是一样的。只是Predictive Analytics更全面，是多次Diagnostic Analytics 的成果转换。 最高阶段，也就是第四阶段是Prescriptive Analytics, 这一阶段的主要特征是控制结果。这一阶段，对所有INPUTS的实时监控是第一步。还要设计一个关键可控INPUT，与不可控合在一起建一个模，通过实时观察INPUTS,调整可控INPUT，以达到对OUTPUT控制.航空公司的机票定价就是一个典型例子。 通过这四个阶段分解，可以使我们更清醒的认识自己的数据分析。为提高数据分析的能力建立清晰的路径。H. 数学能力层级是什么意思
答：而数学能力层级就是指数学能力所达到的水平，参考英语四六级。
数学能力名词解释：顺利而有效地完成数学活动的个性心理特征。分类纷繁复杂，中小学数学教学大纲把数学能力分为运算能力、逻辑思维能力和空间观念，并包括能够运用所学知识解决简单的实际问题的能力。