导读萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”本刊讯 人类对人工智能的想象和 探索 ，从未止步。随着数据、算法、算力能力提升，人工智能的应用场景深入到生活的方方面面。我们在搜索...

今天运困体育就给我们广大朋友来聊聊数据模型玩转德甲,希望能帮助到您找到想要的答案。

萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”

萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”

本刊讯 人类对人工智能的想象和 探索 ，从未止步。

随着数据、算法、算力能力提升，人工智能的应用场景深入到生活的方方面面。我们在搜索引擎上输入关键词后，网页会自动匹配相关搜索内容；短视频App能根据我们的浏览习惯，推送相似的博主和场景；对着智能手机等移动终端喊话，便能调用相关功能，实现人机交互。

以人工智能为代表的数字化产业快速向前推进，产业数字化转型也成为不可逆的趋势，各行各业都在寻求与自身商业模式相匹配的AI大脑。AI决策能力，正是AI大脑的内核，它决定了AI解决方案的效率和可执行性。

AI决策由模型性能决定，而模型性能的好坏，离不开人工智能三驾马车的拉动——数据、算法、算力。其中，数据在模型搭建过程中起基础性作用，一个模型的优劣，百分之八十取决于数据和样本的维度，正如巧妇难为无米之炊。

因此，数据提升对于模型优化有着基础性、全局性的作用，而数据与模型也是AI系统的重要组成部分。目前，AI模型开发及应用难点，主要在于数据应用和算法创新上，其中，后者更多体现的是建模方法的适当性。

数据应用维度不足。从AI决策的模型发展现状来看，当前很多模型仅仅是基于二维的数据组织形式来构建，没有考虑到数据在完整周期中的时间节点变化。最终容易导致模型的辨识度、准确度、稳定性失衡，AI决策效果大打折扣。

例如，在视频推荐和电商推荐场景中，如果模型仅是在用户账户、行为属性、社交记录、交易结果等标准数据集上构建和优化，没有纳入用户在决策过程中的重要时间节点下的行为表现，可能就会使模型效果过于拟合，不能够精准地预判用户喜好以及交易风险控制。

一般来讲，二维数据的维度主要表现为样本维度和特征维度。样本维度常常为用户ID信息或者是订单编号，特征维度则为用户人口属性、行为属性、外部资信等信息。二维数据模式下，用户在每个时间点只对应一条变量。

回到实际业务场景，用户在不同的时间节点会呈现不同的行为表现，尽管这些表现强度存在差异化，但最终会反馈到行为特征上。如果把不同时间节点的用户特征行为差异，尽可能纳入建模过程，那么原有的一对一二维数据就延展至一对多的时间序列形式，也就是说把数据应用升维到样本维度、时间维度、特征维度的三维数据组织形式。

三维数据不仅能降低数据集特征不足的影响，而且能最大程度挖掘数据价值，增加特征数量，提升模型准确性。尤其是在业务数据获取时，外部资信等数据往往会遇到接入不确定因素，而内部数据数量和类型有限，并且利用程度趋于饱和。

但对于模型开发而言，更高的精准度和辨识度，要求引入更多维度的数据，挖掘数据规律，生成更多衍生变量。一旦无法从数量维度获取更多变量，那么只能从质量角度下功夫，向深度挖掘变量内部信息，其中一对多的时间序列角度的升维就是深挖数据信息的方法之一。

其实，数据升维可用于AI模型优化的场景非常多，例如在股票、基金的智能投顾业务中，AI模型的数据应用加入时间维度，与样本维度和个股、个基一起构成三维样本，便能把节点变量考虑在内，更加精准预判未来走势。

要想通过高维时序数据实现模型优化，仅停留在数据层面远远不够，还需对算法提升。决定模型好坏的剩下20%，正是建模方法的选择，而与高维时序数据处理相匹配的算法通常为基于神经网络算法的深度学习。

以萨摩耶云为例，萨摩耶云基于深度学习框架， 探索 数据升维用于模型性能的提升，研发出适用于多行业和场景的AI解决方案，满足企业高效智能决策的需求。同时，这些端到端的云原生 科技 解决方案，以SaaS+aPaaS形式提供交付，通过双方系统对接实现信息实时交互，能为合作伙伴输出基于云的智能决策服务。

在萨摩耶云首席科学家王明明看来，更高维度的时序数据建模意味着对现有的业务数据的重新理解、更多的数据信息、更复杂的数据组织方式、更高的机器性能要求、存储要求以及模型上线要求。以高维时序数据为基础，施以神经网络来训练，加工多维变量特征，最终建立并优化模型的AI决策能力。

具体来看，作为机器学习的重要分支，神经网络是从数据中学习表示的一种新的方法，强调从连续地层中进行学习。在神经网络算法驱动下，模型可在同一时间共同学习所有表示层，可能包含数十个甚至上百个连续层，而其他机器学习方法往往仅仅学习一两层的数据表示。

神经网络在高维时序数据学习中，一方面通过渐进的、逐层式的方式形成越来越复杂的表示；另一方面，对渐进的表示共同进行学习，每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要。这意味着，循环神经网络引入状态变量时，能保存每个时刻的信息，并且与当前的输入共同决定此刻的输出。

从萨摩耶云的AI决策实践来看，萨摩耶云在模型搭建过程中，不仅考虑了以往的样本维度和特征维度，还把各时间节点的用户特征差异纳入考量，通过三维数据加工完善数据特征。在此基础上，萨摩耶云利用神经网络、深度学习，建立和训练模型，实现比常规模型更为高效的模型效果。

这对于提升模型的预判能力和精准度至关重要。就像阅读一段新闻，如果仅仅从每一个字、每一个词组来理解，很容易断章取义，无法真正明白新闻所指。但把新闻构成中的字词句连贯起来，并置于各个背景节点中，就可以理解新闻的准确意思。

当萨摩耶云把基于神经网络等技术的AI模型，应用于实际业务场景之中，能进一步放大数据价值企业增强预测分析能力，提升精准营销、销售管理、供应链协作、结果预测、风险控制的效率，进而实现从经验决策到智能决策，达到降本增效的效果。

实验数据也表明，用神经网络的时间序列来做变量衍生，可以产生较为显著的变量增益效果，衍生变量可以直接用于其他传统方式的建模环节，同时也可扩充内部的衍生变量空间。当原始特征的区分能力得到提升，模型的区分效果也得到增强，最终强化AI模型性能。

作为领先的独立云服务 科技 解决方案供应商，萨摩耶云立足场景需求，深耕AI决策智能赛道，不断升级大数据、算法、模型策略和产品设计，为数字经济和企业数字化转型提供技术支撑。在此过程中，萨摩耶云不仅强化了自身核心自主竞争力，而且着眼数字中国全景，源源不断释放 科技 赋能的价值。（山河）

大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

对于互联网平台而言的产品，主要可以分为两大类：商品和服务。想要通过数据分析提高产品的销量，首先要了解哪些数据需要分析？

哪些数据需要分析？

一、运营模块

从用户的消费流程来看，可以划分为四个部分：引流，转化，消费，存留。

流量

流量主要体现在引流环节，按照流量结构可以分为渠道结构，业务结构以及地区结构等。渠道结构，可以追踪各个渠道的流量情况，通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。业务结构，根据指定业务对活动的流量进行追踪，观察活动前，中，后流量的变化情况，对活动效果做出评估。

转化率

转化率=期望行为人数/作用总人数。提升转化率意味着更低的成本，更高的利润, 最经典的分析模型就是漏斗模型。

流失率和留存率

通过各个渠道或者活动把用户引流过来，但过一段时间就会有用户流失掉，这部分用户就是流失用户，而留下来的这部分用户就是留存用户。流失可以分为刚性流失，体验流失和竞争流失，虽然流失是不可避免的，但可以根据对流失的分析，做出相应的对策来挽留用户。关于留存，通过观察存留的规律，定位存留阶段，可以辅助市场活动、市场策略定位等，同时还可以对比不同用户、产品的功能存留情况，分析产品价值，及时对产品做出调整。

复购率

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，通过分析复购率，可以进一步对用户粘性进行分析，辅助发现复购率问题，制定运营策略， 同事还可以进行横向（商品、用户、渠道）对比分析， 细化复购率，辅助问题定位。

二、销售模块

销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等。

三、商品模块

重要指标分析：包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析等， 用来评判商品价值，辅助调整商品策略

四、用户模块

重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留情况等

用户价值分析：可以根据RFM模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户做出进一步分析。

用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。

根据需要分析的数据选择分析模型

一、用户模型

用户模型是一种在营销规划或商业设计上描绘目标用户的方法，经常有多种组合，方便规划者用来分析并设置其针对不同用户所展开的策略。传统的用户模型构建方法有两种：基于访谈和观察构建用户模型（严谨可靠但费时）、临时用户模型（基于行业专家或者市场调查数据构建，快速但不够可靠）。

改进的用户模型构建方法：基于用户行为数据的用户模型

优势：对传统方式进行简化，降低数据分析的门槛；让数据分析更科学、高效、全面，可以更直接地应用于业务增长，指导运营策略。

方法：

1. 整理、收集对用户的初始认知

2. 对用户进行分群

3. 分析用户的行为数据

4. 推测目标动机

5. 对用户进行访谈调查验证

6. 用户模型建立修正

同时，还可以将收集到的用户信息映射成为用户的属性或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案；实时关注自身数据的波动，及时做出战略性调整。

二、事件模型

事件模型是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础，它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。

什么是事件？

事件就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集。举个例子：用户在页面上点击按钮就是一个事件。

事件的采集

事件-属性-值的结构：事件（用户在产品上的行为），属性（描述事件的维度），值（属性的内容）

在事件采集过程中，灵活运用事件-属性-值的结构，不仅可以最大化还原用户使用场景，还可以极大地节省事件量，提高工作效率。

采集的时机：用户点击、网页加载完成、服务器判断返回。在设计埋点需求文档时，采集时机的说明尤为重要，也是保证数据准确性的核心。

举个例子：电商销售网页的事件采集

事件的分析

对事件的分析通常有事件触发人数、次数、人均次数、活跃比四个维度的计算。

事件的管理

当事件很多时，对事件进行分组，重要事件进行标注，从而分门别类地管理。同时，可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来，以便在分析时方便、快捷地查找使用常用、重要的事件。

三、漏斗模型

漏斗模型最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的，它是一套流程式数据分析方法。

主要模型框架：通过检测目标流程中起点（用户进入）到最后完成目标动作。这其中经历过的每个节点的用户量与留存量，来考核每个节点的好坏，来找到最需要优化的节点。漏斗模型是用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

四、热图分析 —— 画出用户行为

热图，是记录用户与产品界面交互最直观的工具。热图分析，就是通过记录用户的鼠标行为，并以直观的效果呈现，从而帮助使用者优化网站布局。无论是Web还是App的分析，热图分析都是非常重要的模型。

在实际的使用过程中，常常用几种对比热图的方法，对多个热图进行对比分析，解决问题：

多种热图的对比分析，尤其是点击热图（触摸热图）、阅读热图、停屏热图的对比分析；

细分人群的热图对比分析，例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图分析等；

深度不同的互动，所反映的热图也是不同的。例如点击热图和转化热图的对比分析；

五、自定义留存分析

关于留存率的概念，在前文中的已经有所介绍。对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。

自定义留存：基于自己业务场景下用户的留存情况，也即对留存的行为进行自定义。可以通过对初始行为和回访行为进行设定来对留存行为进行自定义。

举个例子：抢到券的用户使用哈罗共享单车的5日留存率

初始行为：抢到券

回访行为：使用哈罗共享单车

六、粘性分析

粘性：以用户视角，科学评估产品的留存能力

通过用户粘性分析，可以了解到一周内或一个月内用户到底有多少天在使用你的产品甚至是某个功能，进一步分析出用户使用产品的习惯。

粘性分析是诸葛io的特色功能之一，其中包括产品整体粘性、功能粘性、粘性趋势以及用户群对比，具体可以参考

七、全行为路径分析

全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途，如对App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化等。

在可视化过程中常用的全行为路径模型有两种：

树形图：以树形结构体现用户的行为路径

太阳图：以环形图体现用户的行为路径

上图中，每一环代表用户的一步，不同的颜色代表不同的行为，同一环颜色占比越大代表在当前步骤中用户行为越统一，环越长说明用户的行为路径越长。

八、用户分群模型

用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

基于用户行为数据的分群模型：当回归到行为数据本身，会发现对用户的洞察可以更精细更溯源，用历史行为记录的方式可以更快地找到想要的人群。

四个用户分群的维度：

用户属性：年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、操作版本、渠道来源等；

活跃于：通过设置活跃时间，找到指定之间段内的活跃用户；

做过/没做过：通过用户是否进行某行为，分析用户与产品交互的“亲密度”；

新增于：通过设置时间段，精确筛选出新增用户的时间范围；

如何提高产品销量是一个综合性的问题，需要结合多种模型进行数据分析，内容是对一些知识的归纳，希望能够对您有所帮助。

什么是数据模型?数据模型的作用及三要素是什么?

什么是数据模型数据模型的作用及三要素是什么如下：

1、数据模型是现实世界数据特征的抽象,用于描述一组数据的概念和定义。是数据库系统的核心和基础。

2、数据模型的作用是可更形象、直观地揭示事物的本质特征，使人们对事物有一个更加全面、深入的认识，从而可以帮助人们更好地解决问题。

3、数据模型三要素是数据结构、数据操作、数据约束。

拓展知识：

一、组成要素：

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、它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。

二、层次类型：

1、概念数据模型：

概念数据模型（Conceptual-Data-Model），是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是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。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。

2、逻辑数据模型：

逻辑数据模型（Logical-Data-Model），是一种面向数据库系统的模型，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：

物理数据模型（Physical-Data-Model）,是一种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。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由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。

什么是数据库概念模型

问题一：数据库概念模型与什么有关 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，其三要素是（数据结构，数据操作，数据的约束条件）

最常用的数据模型分为概念数据模型和基本数据模型

概念数据模型是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象。

基本数据模型是按计算机系统的观点对数据建模，是现实世界数据特征的抽象，用于DBMS的实现（层次模型，网状模型，关系模型）

问题二：数据库概念模型的基本概述 把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。建立数据概念模型，就是从数据的观点出发，观察系统中数据的采集、传输、处理、存储、输出等，经过分析、总结之后建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。

问题三：数据库中概念模型的含义和作用 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，其三要素是（数据结构，数据操作，数据的约束条件） 最常用的数据模型分为概念数据模型和基本数据模型 概念数据模型是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象。 基本数据模型是按计算机系统的观点对数据建模，是现实世界数据特征的抽象，用于DBMS的实现（层次模型，网状模型，关系模型）

问题四：概念模型是什么？ 也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模。概念模型是现实世界到机器世界的一个中间层次。表示概念模型最常用的是实体-关系图。概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。概念的描述包括：记号、内涵、外延，其中记号和内涵（视图）是其最具实际意义的。概念模型用于信息世界的建模，它是世界到信息世界的第一层抽象，它数据库设计的有力工具，也是数据库开发人员与用户之间进行交流的语言。因此概念模型既要有较强的表达能力，应该简单、清晰、易于理解。目前最常用的是实体-联系模型。在管理信息系统中，概念模型：是设计者对现实世界的认识结果的体现，是对软件系统的整体概括描述。让读者更易理解，读时有个参考的东西。概念模型设计的常用方法是实体关系方法（E-R方法）。用实体关系方法对具体数据进行抽象加工，将实体 *** 抽象成实体类型，用实体间的关系反映现实世界事物间的内在关系。首先可以进行局部E-R模型，然后把各局部E-R模型综合成一个全局的E-R模型，最后对全局E-R模型进行优化，最后得到的。在数据仓库中的含义总的来说，数据仓库的结构采用了三级数据模型的方式，即概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型:也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同研究和分析企业级的跨领域业务系统需求分析的结果。在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力地支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可。实际上,这有意地扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延，因为，在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论、资源以及软硬件选型，而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等更多的内容。一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业标准两个方面,业务需求既包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以升华,和用户一起进行需求分析工作。如果不能满足用户的需求,项目也就失去了原本的意义。关于概念模型概念模型设计是在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据 *** ，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中有什么、怎样组织的和如何分布的等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，我们可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。它的工作主要是界定系统的边界和确定主要的主题域。界定系统边界将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。确定主题域是对每个主题域的内容进行较明确的数据仓库建模技术在行业中的应用描述，其内容包括:主题域的公共码键、主题域之间的联系以及充分代表主题的属性组。

问题五：数据库设计概念模型图，逻辑模型图分别是什么？ 1.1.概念模型(E-R图描述)

概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。

表示概念模型最常用的是实体-关系图。

E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。

实体，矩形

E/R图三要素 属性，椭圆形

关系，菱形

关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。

E/R图中的子类(实体)：

1.2.逻辑模型

逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。

1.3.物理模型

物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。

概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。

问题六：什么是数据库的概念结构 1. 数据库定义:数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的 *** 。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。2. 数据库管理技术发展的三个阶段：人工管理阶段，文件系统阶段，数据库系统阶段。3. DBMS（数据库管理系统）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。主要功能：1，数据定义功能。2，数据组织、存储和管理。3，数据操纵功能。4，数据库的事务管理和运行管理。5，数据库的建立和维护功能。6，其他功能。4. 什么是数据模型及其要素 (设计题)： 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的 *** 。这些概 念精确地描述系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 (1)数据结构：是所研究的对象类型的 *** ，是对系统的静态特性的描述。 (2)数据操作：是指对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许进行的操作的 *** ，包括操作及有关的操作规则，是对系统动态特性的描述。 (3)数据的约束条件：是完整性规则的 *** ，完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容。最常用的数据模型：层次模型，网状模型，关系模型，面积对象模型，对象关系模型。5.常用的数据模型有哪些（逻辑模型是主要的），各有什么特征，数据结构是什么样的。答：数据模型可分为两类：第一类是概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来地数据和信息建模，主要用于数据库设计。第二类是逻辑模型和物理模型。其中逻辑模型主要包括层次模型、层次模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型等。它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。物理模型是对数据最低层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。物理模型是具体实现是DBMS的任务，数据库设计人员要了解和选择物理醋，一般用户则不必考虑物理级的细节。层次数据模型的数据结构特点：一是：有且只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点。二是：根 以外的其他结点有且只有一个双亲结点。优点是：1.层次 数据结构比较简单清晰。2.层次数据库的查询效率高。3.层次数据模型提供了良好的完整性支持。缺点主要有：1.现实世界中很多联系是非层次性的，如结点之间具有多对多联系。2.一个结点具有多个双亲等 ，层次模型表示这类联系的方法很笨拙，只能通过引入冗余数据或创建非自然的数据结构来解决。对插入和删除操作的限制比较多，因此应用程序的编写比较复杂。3.查询子女结点必须通过双亲结点。4.由于结构严密，层次命令趋于程序化。可见用层次模型对具有一对多的层次联系的部门描述非常自然，直观容易理解，这是层次数据库的突出优点。网状模型：特点：1.允许一个的结点无双亲2.一个结点可以有多于一个的双亲。网状数据模型的优点主要有：1.能够更为直接地描述现实世界，如一个结点可以有多个双亲。结点

之间可以有多种上联第。2.具有良好的性能，存取效率较高。缺点主要有：1.结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构就变得越来越复杂，不利于最终 用户掌握。2.网状模型的DDL,DML复杂,并且要嵌入某一种高级语言中，用户不容易掌握，不容易使用。关系数据模型具有下列优点：1.关系模型与非关系模型不同，它是建立在严格的数学>>

问题七：怎么用powerdesigner画数据库概念模型 怎么用powerdesigner画数据库概念模型方法/步骤

打开PowerDesigner，点击菜单“File”---->“New Model”

点击【OK】按钮后，将进入如下的画面，

系统将出现一个工具栏如下，用于在设计面板中设计模型，

单击Entity图标，然后在主面板中单击一次便可添加一个实体，

切换回一般鼠标模式，双击已经添加的实体，弹出设置属性的对话框，

在General选项卡中可以设置实体的Name和Code等属性，

Code是实体在数据库中的实际名称，一般用英文，Name是显示的名称，一般用中文，方便理解。

切换到Attributes选项卡可以添加实体的属性，

问题八：数据库概念模型的关系模型 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型：① 每一列中的分量是类型相同的数据；② 列的顺序可以是任意的；③ 行的顺序可以是任意的；④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表；⑤ 表中的任意两行不能完全相同。关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro，mysql，sqlserver等。关系模型范式只有满足一定条件的关系模式，才能避免操作异常。关系模式要满足的条件称为规范化形式，简称范式。下面介绍四种不同程度的范式，由低级向高级：1、第一范式（1NF）在关系模式R的每一个具体关系r中，如果每个属性值都是不可能再分的最小数据单元，则称R是第一范式。记为R∈1NF。1NF是关系数据库能够保存数据并且正确访问数据的最基本条件。2、第二范式（2NF）如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性都完全函数依赖于任意一个候选关键字，则称关系R是属于第二范式。记为R∈2NF。3、第三范式（3NF）如果关系模式R（U，F）中所有非主属性对任何侯选关键字都不存在传递依赖，则称关系R是属于第三范式。记为R∈3NF。4、BCNF如果关系模式R（U，F）R属于1NF，对任何非平凡依赖的函数依赖X→Y（Y!→X）X均包含码。记为R∈BCNF。如果R是BCNF则一定是3NF；反之则不行。一个低级范式的关系模式，可以通过分解方法转换成若干个高一级范式的关系模式的 *** ，也可以说任何一个高层的范式，总是能够满足低层的范式。

问题九：模型的概念。数据库中的数据模型主要有哪些？数据模型的组成的要素有哪些？ 数据库模型描述了在数据库中结构化和操纵数据的方法，模型的结构部分规定了数据如何被描述（例如树、表等）；模型的操纵部分规定了数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。

数据库模型的分类

1概念模型 2 层次模型

3 网状模型 4 关系模型

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。

系统数据库和模型库设计

（一）系统数据库类型

数据库是整个农用地分等信息系统的基础，是系统开发设计要考虑的重中之重。在数据形式上，系统数据库包括两大块：一是空间数据库，二是属性数据库。目前的空间数据技术已从以MapInfo为代表的混合型数据库（空间数据库＋关系型数据库）发展到以ArcInfo的Coverage为代表的拓展型数据库。鉴于农用地分等属性数据量庞大，为减少数据冗余，提高数据检索的，本研究采用空间数据和属性数据分开管理的模式，依据关键字段进行绑定，进行科学索引，从而实现空间数据和属性动态链接和高效整合。

1.空间数据库

江苏省农用地分等信息系统空间数据库内容包括以下方面：

（1）土地利用现状图层：全省13个省辖市以1996年土地利用现状图为基础，经变更调绘形成以2000年为基准年的土地利用现状图，以现行的土地分类标准按八大类分类进行信息提取并分层存储，系统分别存储为耕地、林地、水域、未利用地、建设用地等图层。

（2）全省土壤类型图层：以土属为分类单位，比例尺为1:20万。

（3)1996年和2000年全省行政区划图层：在行政区划中精确到乡镇级别，分别提取存储了市名图层、县（区）名图层、乡（镇）名图层、全省行政界线图层、市级行政界线图层、县（区）级行政界线图层、乡（镇）级行政界线图层。

（4）评价单元图层：通过GIS空间叠加功能，利用土地利用现状图、行政区划图和土壤类型图叠加产生的评价单元图层，建立分等评价单元数据库。

2.属性数据库

江苏省农用地分等信息系统属性数据库内容包括以下方面：

（1）土壤属性数据：以全国第二次土壤普查为基础，结合全省土壤监测样点数据，建立土壤质量状况数据库，最小单位为土种，包括pH值、有机质含量、表层土壤质地、耕层厚度、障碍层深度、水土侵蚀程度、盐渍化程度数据。

（2）农田水利环境数据：建立了1996～2000年间各乡镇农田水利环境基础数据库，包括灌溉保证率、排水条件数据。

（3）土地利用现状数据：建立了全省13个省辖市的以1996年土地利用现状图为基础，经变更调绘形成的以2000年为基准年的土地利用现状数据库，区分耕地中的详细用地类型差异，标示水田、旱地、荒草地等纳入本次评价范围的用地内容。

（4）全省地形地貌数据库。

（5）农业区划数据：输入了江苏省农业区划数据，把江苏全省划分为6大区划，以乡镇为最小级别，建立全省乡镇的区划归属数据库。

（6）农业耕作制度数据：建立了全省各市、县、乡镇的农业耕作制度数据库，包括指定作物水稻和小麦的播种空间分布状况数据库。

（7）光温生产潜力数据：建立了全省各市、县指定作物水稻和小麦的光温生产潜力和气候生产潜力数据库。

（8）农业投入－产出数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了1996～2000年农业生产投入－产出数据库。

（9）作物产量数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了1996～2000年的指定作物水稻和小麦的产量数据库。

（10）土地利用详查分类面积数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了2000年土地利用详查分类面积数据库。

从数据格式上分，数据库又可分为：①图件数据库：指空间数据以及绑定在空间数据上的相关属性数据，本次江苏省农用地分等建立了以分等单元为记录的属性数据库，并通过关键字段与空间数据关联；②分类统计数据库：包括全省13个省辖市以乡镇为单位的1996～2000年指定作物产量统计数据和全省13个省辖市以乡镇为单位的2000年土地利用详查分类面积统计数据。

（二）系统数据库管理模式

为减少数据存储冗余，同时提高索引，江苏省农用地分等信息系统数据文件采用普遍的目录树形式进行管理，按省－市－县行政体系分别存储相关数据。全省建立13个省辖市分目录，分目录下按照各自所含的县（区）建立子目录。根据目前行政管理体系现状，基础资料大多来源于县级行政单位，因此采用县（区）为基本行政单位较为合理，在保证资料来源的同时，也利于资料的分类归档存储。其相对应的空间图件数据也按精度要求分割到县级行政单位，既能减少系统调用数据的吞吐量，同时也满足了系统的精度需求。空间数据、属性数据、文本数据按照各自所属的行政级别归类存储，同时设立数据文件管理器进行目录文件的索引管理，见图3-86。

图3-86 江苏省农用地分等信息系统数据文件管理模式图

（三）系统数据库结构

数据库的结构设计决定了数据之间的调用及接口关系，清晰的逻辑调用关系和统一的数据接口格式有利于数据的组织、管理、调用。

1.空间数据库

江苏省农用地分等信息系统空间数据库以矢量图件的形式存在，以分图层的方式管理，包括了全省行政界线、土壤类型、按八大类分别提取的土地利用现状、分等单元等图层。其中，分等单元图层作为农用地分等的基础，考虑到图层本身信息量大，可能影响到系统运行效率，因此所在图层的属性表中只保留了ID字段，通过ID字段与外部属性库绑定，实现分等单元与外部属性库一一对应关系。ID字段是本图层的特征代码，表征了单元的唯一性，能体现出单元的图上位置和行政归属。《农用地分等定级规程》（国土资源大调查专用）和《中华人民共和国行政区划代码》（GB/T 2260-1999）为本研究分等单元代码的编码依据；本研究有1996年和2000年两套行政区划工作底图，为此分等单元特征代码共设14位，依次为江苏省代码（2位）－市代码（2位）－2000年县或区代码（2位）－2000年乡镇代码（2位）－1996年县或区代码（2位）－1996年乡镇代码（2位）－分等单元号（2位）。其中，省、市、县（区）的行政代码按国家统一代码，乡镇级代码在县（区）范围内根据划分分等单元的需要依次编码；分等单元编号的原则是不破乡镇界，即单元号是在同一乡镇内部自行编码。示例：32011501210101，指1996年江苏（32）南京（01）市江宁县（21）由于2000年行政调整变更为南京（01）的江宁区（15）。按行政体系分级编码的优点是有利于空间查询和国土资源管理部门根据工作需求按行政级别分类汇总统计数据。

2.属性数据库

江苏省农用地分等信息系统采用关系型数据库来存储数据，优点是结构清晰明了，数据的更新维护方便，通过索引能优化数据库，建立快速的查询浏览（表3-26～表3-30）。

表3-26 行政代码数据结构表

表3-27 土壤属性数据结构表

表3-28 农田水利设施数据结构表

表3.29 指定农作物投入－产出数据结构表

表3-30 农业耕作制度及农业区划表

（四）系统模型库

系统以《农用地分等定级规程》（国土资源大调查专用）中的相关技术方法和计算模型为基础，在模型库中预先内置了分等计算模型。模型库是动态，它允许专家根据情况动态调整计算模型形式及其参数。系统主要模型的数学计算公式如下：

（1）农用地自然质量分值（C

lij

）计算公式见式（3-11）。

（2）样点土地利用系数计算公式：

中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）

式中：

K

lj

´——样点的第j种指定作物土地利用系数；

Y

j

——样点的第j种指定作物实际单产；

Y

j,max

——第j种指定作物最大标准粮单产。

（3）等值区土地利用系数计算公式：

中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）

式中：

K

lj

——等值区内第j种指定作物土地利用系数；

K

lj

´——参与计算的同一等值区内合格样点第j种指定作物土地利用系数；

n——排除异常数据后参与计算的样点的个数。

（4）样点土地经济系数计算公式：

中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）

式中：

K

cj

′——样点的第j种指定作物土地经济系数；

Y

j

——样点第j种指定作物实际单产；

C

j

——样点第j种指定作物实际成本；

A

j

——第j种指定作物最高“产量－成本”指数。

（5）等值区土地经济系数计算公式：

中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）

式中：

K

cj

——等值区内土地经济系数；

K

cj

´——参与计算的同一等值区内合格样点第j种指定作物土地经济系数；

n——排除异常数据后参与计算的样点的个数。

（6）农用地自然质量等指数（R

i

）计算公式见式（3-12）和式（3-13）。

（7）农用地利用等指数（Y

i

）计算公式见式（3-14）和式（3-15）。

（8）农用地经济等指数（G

i

）计算公式见式（3-16）和式（3-17）。

数据库的三种基本模型是什么？

传统的基本数据模型有以下三种：

1、层次模型

层次模型是一种树结构模型，它把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。它的特点是地理数据组织成有向有序的树结构，也叫树形结构。结构中的结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)。

2、网状数据模型

网状模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。这种数据模型的基本特征是，结点数据之间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系，即结点之间的联系是任意的，任何两个结点之间都能发生联系，可表示多对多的关系。

3、关系数据模型

由于关系数据库结构简单，操作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的操作符，表的完整性规则和视图、范式概念。

关系模型可以简单、灵活地表示各种实体及其关系，其数据描述具有较强的一致性和独立性。在关系数据库系统中，对数据的操作是通过关系代数实现的，具有严格的数学基础。

数据模型有哪几种？

有三种。

1、层次模型

将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系。

2、网状模型

用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式   。

3、关系模型

以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 。

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、它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。

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