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  1. 10大经典数据分析模型?
  2. 数据仓库十大主题模型?
  3. 数据库中所支持的数据模型有哪些?
  4. 三类经典数据模型的区别?

10大经典数据分析模型?

行为***分析:行为***分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力,逻辑清晰且使用简单,已被广泛应用

2、漏斗分析模型:漏斗分析是一套流程分析,它能够科学反映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。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始化行为的用户中,有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

一、波特五种竞争力分析模型

二、SWOT分析模型

三、战略地位与行动评价矩阵

四、SCP分析模型

五、战略钟

六、波士顿分析矩阵

七、GE行业吸引力矩阵

八、三四矩阵

九、价值链模型

十、ROS/RMS矩阵

数据仓库十大主题模型?

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型:考虑所有上层主题,主题之间的关系

中层模型:细化 上层主题 数据项

物理模型:基于性能,存储,平台特点,数据合并,分区设计

维度建模(Ralph Kimball 拉尔夫·***尔)提出 (当前最主流的模型)

星型:所有维表直接连接到事实表

雪花型: 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上

数据库中所支持的数据模型有哪些?

最常用的逻辑数据模型有五种,它们是:

(1)层次模型(hierarchical model);

(2)网状模型(network model) ;

(3)关系模型(relational model);

(4)面向对象模型(object oriented model);

(5)对象关系模OJ (object relational model)

其中,前两类模型称为非关系模型。非关系模型的数据库系统在20世纪70-80年代初非常流行,在数据库系统产品中占据主导地位,在数据库系统的初期起了重要作用二在关系模型得到发展后,非关系模型迅速衰退。在我国,早就不见非关系模型了。但在美国一些国家,由于早期开发的应用系统实际使用层次数据库或网状数据库系统,因此目前仍有层次数据库和网状数据库系统在使用。

三类经典数据模型的区别?

目前最常用的三种数据模型为层次模型、网状模型和关系模型。

一、层次模型

层次模型将数据组织成一对多关系的结构,层次结构***用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

层次模型发展最早,它以树结构为基本结构,典型代表是IMS模型。

优点是存取方便且速度快;结构清晰,容易理解;数据修改和数据库扩展容易实现;检索关键属性十分方便。

二、网状模型

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

网状数据模型通过网状结构表示数据间联系,开发较早且有一定优点,目前使用仍较多,典型代表是 DBTG模型。

优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。

三、关系模型

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。

优点在于结构特别灵活,概念单一,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。

到此,以上就是小编对于数据分析模型大全的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析模型大全的4点解答对大家有用。

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