常用数据分析模型-{下拉词

nihdff 2024-10-16 数据 86 views

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大家好,今天小编关注一个比较意思的话题,就是关于常用数据分析模型问题,于是小编就整理了2个相关介绍常用数据分析模型的解答,让我们一起看看吧。

常用数据分析模型-{下拉词
(图片来源网络,侵删)
  1. 常用的数据模型?
  2. 主要的空间数据的概念模型有哪些,各有什么特征?

常用的数据模型?

层次模型、网状模型、关系模型

层次模型(格式化模型)

定义和限制条件:有且仅有一个节点,无父节点,此节点为树的根;其他节点有且仅有一个父节点;

优点:

①数据结构简单清晰;

②利用指针记录边向联系,查询效率高;

③良好的完整新支持;

缺点:

①只能表示1:N的联系。尽管有许多***手段实现M:N的联系,但比较复杂,不易掌握

②层次模型的树是有序树(层次顺序)。对任一结点的所有子树都规定了先后次序,这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。

③树中父子结点之间只存在一种联系,因此,对树中的任一结点,只有一条自根结点到达它的路径。

网状模型(格式化模型)

网状模型的2个特征:允许一个以上的节点无双亲;一个节点可以有多于一个的双亲;

优点:

①可以更加清晰表达现实,符合现实中的数据关系;

②可以很快存取操作;

缺点:

①结构复杂;

②不易掌握,网状模型的DDL,DDM复杂,并且并且要嵌入某一种高级语言(COBOL,c),用户不易掌握;

应用程序复杂,记录之间的联系通过存取路径实现的,应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径,因此用户必须了解系统结构的细节,加重编写应用程序的负担;

关系模型

单一的数据结构——关系

现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示,从用户角度看,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。7a686964616fe78988e69d8331333363383463

优点:

①数据结构单一,关系模型中,不管是实体还是实体之间的联系,都用关系来表示,而关系都对应一张二维数据表,数据结构简单、清晰。

②关系规范化,并建立在严格的理论基础上,构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割,同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。

③概念简单,操作方便,关系模型最大的优点就是简单,用户容易理解和掌握,一个关系就是一张二维表格,用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。

缺点:

①查询效率不如格式化数据模型;

②为了提高性能,数据库管理系统需要优化用户查询,增加了数据库管理系统的开发难度;

关系数据库模型 是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理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
优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数***算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便
缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足

主要的空间数据的概念模型有哪些,各有什么特征?

空间数据模型概念和主要类型: 空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的描述。

空间数据模型的主要类型:基于对象(要素)的模型;网络模型;场模型。 要素模型: 点对象,由特定位置、维数为零的物体;线对象,维度为一的空间组成部分;多边形对象,即面状实体,通常用封闭曲线加内点来表示。

矢量模型即是基于要素的,将现象看成原型实体的***,矢量模型的表达源于空间实体的本身,通常以坐标来定义。 网络模型: 地物被抽象为链、节点等对象,同时要注意其连通关系。

场模型: 用于模拟一定空间内连续分布的现象,常用栅格数据模型描述。栅格数据模型是基于连续铺盖的,它是将连续空间离散化,以规则或不规则的铺盖覆盖整个空间。 基于对象的模型强调了离散对象,网络模型表示了特殊对象之间的交互,场模型表示了二维或三维空间中连续变化的数据。

要素模型和场模型的不同在于一个是先选择要素,再回答它在哪里的问题;场模型实现选择一个位置,在回答哪里怎么样的问题,最后都得到数据。

网络模型的基本特征是:节点数据之间没有明确的从属关系,一个节点可以与其他多个节点建立联系,将数据组织成有向图结构,它反映了现实世界中常见的多对多关系,在一定程度上支持数据的重构。

到此,以上就是小编对于常用数据分析模型的问题就介绍到这了,希望介绍关于常用数据分析模型的2点解答对大家有用。

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