数据造型是什么

㈠ 数据建模是什么意思

问题一：什么是数据建模 数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。
将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程・（实体一般是表）。
ke./view/1452242

问题二：根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有预先假设的，比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。
之后我就会根据我的假设来收集数据，然后针对数据进行分析，找出一个合适的数据模型，比如说是线性模型的的话 就用线性回归，如果是非线性模型的话，则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的，同时可以找出影响因素的影响大小等

问题三：数据模型是什么？ 数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。
数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1）数据结构:数据模型中的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。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2）数据操作:数据模型中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。
3）数据约束：数据模型中的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。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

问题四：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数...

问题五：建模是什么意思？ 分类别 是数学建模还是三维建模
数学建模个人理解就是建立一种关系式：比如一个函数sum（a） = a*a;
该函数就可以是一种模型，输入a，输出a*a。
三维建模，就是做出一些虚拟的、可见的模型，比如虚拟的一个杯子，一张桌子....

问题六：数学建模是什么意思 数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并解决实际问题的一种强有力的数学手段。

问题七：什么是数据建模？数据建模有什么优点和缺点？ 楼上说的到真的是，可以引用虚拟数据库里的元素，这样做的一个优点之一是可以降低开发的难度，因为不用要求开发人员了解数据结构就能开发了，变相的也提高了 开发效率，其二是将业务层与物理层，即需求和存储切分开来，使系统的架构更易读、合理。
缺点嘛，因为多了一层，所以在系统运行时会多一层解析，理论上说会降低系统的速度，但实际上也影响不大，其 二是这种手段适用于大中型系统的开发，对数据结构简单，就用到几张数据库表的小系统而言，难免会有画蛇添足 之嫌。
贴一个我正在做的数据建模图片。

问题八：java中的建模是什么？ 建模 1、使用计算机描述一个系统的行为。例如，电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。请参阅 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、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。例如，计算机辅助设计 (CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。
3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）。
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。
在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础。

㈡ 数据什么是数值型数据什么时候是字符型数据请举例说明

数值型数据是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值，现晌和实中所处理的大多数都是数值型数据。如收入300元、年龄2岁、考试分数100分、重量3公斤等，这些数值就是数值性数值。

字符型数据是不具计宴坦盯算能力的文字数据类型，用字母C表示。它包括中文字符、英文字符、数字字符和其他ASCⅡ字符，其长度（即字符个数）范围是0-255个字符，即0x00至0xFF。

(2)数据造型是什么扩展阅读：

数值型数据它包括中文字符、英文字符、数字字符和其他ASCⅡ字符，其长度（即字符个数）范围是0-255个字符，即0x00至0xFF。

数据分析过程中，往往需要对数据作基本的探索性分析，查看数据是否存在问题，如缺失值数量、是否存在明显的异常值、数据是如何分布的、数据的集中趋势和离散趋势等。

㈢ 根据三维测点数据怎么造型

要用逆向软猛唯件先处理这些数据，得到参考线在导入到PROE来建模。。这属于逆向的范畴。。。我明两天要写一篇详细的说明，可以到我空间的日志看看。。我们在工厂经常要液游用到这种方法。。。当然的前提是你PROE的正向设计要达到比较高的水准，如果要提高PROE的3D建模水平，我的日志里有闹知销很多的说明，有时间可以去看看。。

逆向软件软件和视频教程我这里也有的。。

㈣ 什么是数字化设计的产品造型技术

就比游卖如说你用三维CAD做个模型，就是数字化设计
或者扫描出汽车外壳，导入计算机，伏蚂形成大量云图，你再用这些点拟合成面，都缺磨埋是产品数字设计

㈤ 数控造型是什么意思

数控造型是凯租指在使用软件编程时所用的3D或2D的数据模型！数谨孙高控祥尺编程是基于数控造型而进行的
！

㈥ 扫描数据在ug如何造型

1、首先扫描数据将测量点分禅纳层、改色，剔除明显误差点。
2、其次用“贺厅没样条曲线”命令绘制曲线，创建曲面。
3、最后所有曲面在ug围成封闭空间，用伏辩“缝合”命令创建实体造型即可。

㈦ 什么是数据模型数据模型的三要素是什么

数据模型(Data Model)是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是：数据结构、数据操作及完整性约束条件。

1、数据结构

就是数据在数据区中的存储结构，在关系模型中就是采用的关系模型了，就是“二维表”的形式。
2、数据操作

指的是对数据的一些操作，包括查询、删除、更新、插入等等。
3、

数据的完整性约束

就是对所存数据的约束规则，有实体完整性、参照完整性等等，就是取值唯一、不能为空等一系列操作。

(7)数据造型是什么扩展阅读：

数据模型用途：

数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约 束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。

数据模型最详细的一层就定义为逻辑模型了，具体定义了每一个实体、实体中的每一个属性、实体和实体之间的详细关系等。

如果要拿地图打比方的话，就相当于不光划分了每个省，每个省内的每一个城市，城市中的每一条街道和城市之间的联系都定义在了这一级别。有了这么一张图的话，任何一个地址的信息都能被找到。也就是说，逻辑模型当中能够方便地找到每一个属性的具体位置和定义。

㈧ 什么是抽象数据模型主要特点是什么

数据抽象
概念结构是对现实世界的一种抽象

从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节

把这些特性用各种概念精确地加以描述

这些概念组成了某种模型

三种常用抽象

1. 分类（Classification）

定义某一类概念作为现实世界中一组对象的类型

这些对象具有某些共同的特性和行为

敏败它抽象了对象值和型之间的“is member of”的语义

在E-R模型中，实体型就是这种抽象

2. 聚集（Aggregation）

定义某一类型的组成成分

它抽象了对象内部类型和成分之间“is part of”的语义

在E-R模型中若干属性的聚集组成了实体型，就是这种抽象

3. 概括（Generalization）

定义类型之间的一种子集联系

它抽象了类型之间的“is subset of”的语义

概括有一个很重要的性质：继承性。子类继承超类上定义的所有抽象。

注：原E-R模型不具有概括，本书对E-R模型作了扩充，允许定义超类实体型和子类实体型。

用双配友竖边的矩桥卖颤形框表示子类，

用直线加小圆圈表示超类-子类的联系

数据抽象的用途

对需求分析阶段收集到的数据进行分类、组织（聚集），形成

实体

实体的属性，标识实体的码

确定实体之间的联系类型(1:1，1:n，m:n)

/**************稀疏矩阵的抽象数据模型**************/
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
/***Writed by Yecon***/

const int MaxTerms = 20; //三元组表smArray中三元组个数的最大值
template <class Type> class SparseMatrix; //稀疏矩阵的类声明
template <class Type> class Trituple
{
//三元组类
friend class SparseMatrix<Type>;
private:
int row,col;
Type value;
};
template <class Type> class SparseMatrix
{
int Rows, //行数
Cols, //列数
Terms; //非零元个数
Trituple<Type> smArray[MaxTerms]; //三元组表
public:
SparseMatrix(int MaxRows,int MaxCols); //构造函数
bool input_data(int row,int col,Type value); //输入数据
SparseMatrix<Type> Transpose(); //转置矩阵
SparseMatrix<Type> Add(SparseMatrix<Type> b); //矩阵求和
SparseMatrix<Type> Mul(SparseMatrix<Type> b); //矩阵求积
SparseMatrix<Type> EmptyMatrix(); //返回零矩阵
};

template <class Type> SparseMatrix<Type>::SparseMatrix(int MaxRows,int MaxCols)
{
Rows = MaxRows; //行数置零
Cols = MaxCols; //列数置零
Terms = 0; //非零元个数置零
}
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)//若是第一个元素
{
//插入第一个元素
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)))//若是最后一个元素
{
//插入最后一个元素
smArray[Terms].row = row;
smArray[Terms].col = col;
smArray[Terms].value = value;
Terms++;
return true;
}
//若非第一个活最后一个元素
//计算应该插入的位置
int k = Terms - 1;
for(int i = Terms - 1;i >= 0;i--)//确定行
if(smArray[i].row >= row)k = i;
for(int j = k;smArray[j].row == row;j++)//确定列
if(smArray[j].col <= col)k = j;
for(int i = Terms -1;i >= k;i--)//为待插入的元素腾出地方
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()
{
//求矩阵的转置
int * rowSize = new int[Cols]; //辅助数组，统计个列非零元素个数
int * rowStart = new int[Cols]; //辅助数组，预计转置后各行存放位置
SparseMatrix<Type> b(Cols,Rows);//存放转置结果
// b.Rows = Cols;b.Cols = Rows;b.Terms = Terms;
if(Terms > 0)
{
//统计矩阵b中第i行非零元素个数
for(int i = 0;i < Cols;i++)rowSize[i] = 0; //清零
for(int i = 0;i < Terms;i++)rowSize[smArray[i].col]++;//根据矩阵this中第i个非零元素的列号，将rowSize相当该列的计数加1
//计算矩阵b第i行非零元素的开始存放位置
rowStart[0] = 0;
for(int i = 1;i < Cols;i++) //rowStart[i] = 矩阵b的第i行的开始存放位置
rowStart[i] = rowStart[i - 1] + rowSize[i - 1];
for(int i = 0;i < Terms;i++)
{
//从this向b传送
int j = rowStart[smArray[i].col]; //j为第i个非零元素在b中应存放的位置
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]++; //矩阵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)
{
//矩阵求积
if(Cols != b.Rows)
{
//this矩阵列数与b矩阵行数不能
cout << "Incompatible matrix" << endl;
return EmptyMatrix();
}
if(Terms == MaxTerms || b.Terms == MaxTerms) //有一个矩阵的项数达到最大
{
cout << "One additional space in a or b needed" << endl;
return EmptyMatrix(); //空间不足，返回空矩阵
}
int * rowSize = new int[b.Rows]; //辅助数组，矩阵b各行非零元素个数
int *rowStart = new int[b.Rows + 1]; //辅助数组，矩阵b各行的三元组起始位置
Type *temp = new Type[b.Cols]; //临时数组，暂存每一行计算结果
SparseMatrix<Type> result(Rows,Cols); //结果矩阵的三元组表
for(int i = 0;i < b.Rows;i++) rowSize[i] = 0; //统计矩阵b中第i行非零元素个数
for(int i = 0;i < b.Terms;i++)rowSize[smArray[i].row]++;
rowStart[0] = 0; //计算矩阵b第i行非零元素的开始位置
for(int i = 1;i <= b.Rows;i++)rowStart[i] = rowStart[i - 1] + rowSize[i - 1];
int Current = 0,lastInResult = -1;//a.smArray扫描指针及result存放指针
while(Current < Terms)
{
//生成result的当前行temp
int RowA = smArray[Current].row; //当前行的行号
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; //矩阵A当前扫描到元素的列号
for(int i = rowStart[ColA];i < rowStart[ColA + 1];i++)
{
int ColB = b.smArray[i].col; //矩阵b中相乘元素的列号
//A的RowA行与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)
{
//将temp中的非零元素压缩到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 数据形态是什么意思

答：数据形态就是慎冲前数据图表的形状特宽清征，分布状态。
现在是信息时代，大判激数据时代，数据与我们的生活工作都息息相关，一组数据的排列规律是有重要意义的，我们可以通过数据形态去分析更深层次的问题。