2022-11-20 18:17来源：m.sf1369.com作者：宇宇
数据模型按不同的应用层次分成概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。区别如下：
1、概念数据模型特点是面向用户、面向现实世界的数据模型，描述一个单位的概念化结构；具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；简单、清晰、易于用户理解；概念模型是充满主观色彩的工件。
2、逻辑数据模型特点是直接反映出业务部门的需求，对系统的物理实施有着重要指导作用；可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图；逻辑模型提供用户定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。
3、物理数据模型特点是具有以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征；每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型；描述数据在储存介质上的组织结构，不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。
热度这个指标的目标就是看视频火不火，以播放量部分来说就是衡量 （当前时间）（真实用户）（真实观看）的情况。平台不傻，只要它想，就可以算得明明白白，不会被随便刷刷播放就骗过去的。
比起点赞播放量等等，热度算是最不水的指标。对于点赞播放，平台希望多多益善，就算清水为了数据好看一般也不会下手太狠；而热度是平台自己定义的，不需要数据虚高，会尽量保持真实，给平台自己和普通用户一个相对客观的参考。
随便写写 不知道能不能写清楚：
衡量真实用户和真实观看，平台可以用几十上百个特征信号来计算。
判断真实用户：如果登陆了，是否关联手机号；看过视频总数；看过视频总时间；打开app频率；打开后观看平均时间；看视频过程中操作（会不会暂停快进跳回去看跳过片头等等）；没登录也可以看根据ip酌情计算（异常ip拉进黑名单）；等等
判断真实观看：是不是开了声音；看的时长；连续看同一视频的次数（就算喜欢单曲循环正常人看同一个视频也会有上限）；同上看视频过程中操作（会不会暂停快进跳回去看跳过开头等等）；等等
简化来说，每个特征的阈值和权重都可以用大数据模型算，综合得出最后的热度值。可以综合一个小时内+3小时内+24小时时间窗口内上述指标来算实时热度。以上都是说个大概，每个平台算法不同，应该会精细很多。
平台不傻，大数据也不傻，比如水军/粉丝不登陆刷播放，平台发现某视频观看的记录没登陆的比例远高于普通视频，就可以相应减热度；某些号点赞的视频总是被买水军的视频，就可以降这些号的权重…
栅格数据和矢量数据的组织异同点： 1、栅格数据操作总的来说容易实现，矢量数据操作则比较复杂； 2、栅格结构是矢量结构在某种程度上的一种近似，对于同一地物达到于矢量数据相同的精度需要更大量的数据； 3、在坐标位置搜索、计算多边形形状面积等方面栅格结构更为有效，而且易于遥感相结合，易于信息共享； 4、矢量结构对于拓扑关系的搜索则更为高效，网络信息只有用矢量才能完全描述，而且精度较高。
简介：一、栅格数据结构基于栅格模型的数据结构简称栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的网格，称为栅格单元，在各个栅格单元上给出出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式。栅格数据结构表示的是二维表面上的要素的离散化数值，每个网格对应一种属性。网格边长决定了栅格数据的精度。二、矢量数据结构矢量数据结构是利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体的空间分布的一种数据组合方式。
模型是数据库中稳定用得最多的数据形式，模式是常用的数据形式。
模型少，模式多。联系：模型、模式都是对具体值数量关系的抽象分析和理论概括。区别：模型、模式比具体值抽象得多。
数据模型是数据库系统的核心与基础，是描述数据与数据之间的联系，数据的语意，数据一致性约束的概念性工具的集合。
数据模型通常是由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成。
数据结构：是对系统的静态特征的描述。描述对象包括数据的类型、内容、性质和数据之间的相互关系。
数据抽象：是将数据抽象化、逻辑化，是对数据的抽取过程。
数据模型：是对数据进行抽象化表示的工具，主要使用逻辑概念来表示数据。数据模式：利用数据模型组织抽取的数据所得的结果，也即是数据抽象的结果 三者之间的关系： 数据抽取作为总的过程，利用数据模型，对现实具体系统的数据进行抽取，组织，使其具有结构化的特征，最终得到的结果，即是数据模式。计量资料指连续的数据，有具体的数值。计数资料是指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料。
1,计数资料中，同样是分类，但无序、有序、配对这三种基本形式，对应的统计方法不同。
2,对于资料，一般分为两大类：一是定量资料又称为计量资料，细分为离散型定量资料和连续型定量资料；二是定性资料（又称为计数资料），细分为无序资料和有序资料，其中有序资料又可称为等级资料。关于这两大类资料的统计描述，定量资料，若服从正态分布或略偏正态分布用“均数±标准差”来表示；若数据严重偏态分布，用“中位数（四分位间距）”来表示。而定性资料的描述，则不用考虑数据的分布情况，简单的列出频数和比例即可。
3、计量资料又称为定量资料或者数值变量资料。为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。也就是说，计量资料的特点是：有度量衡单位，是对观察对象某项指标大小的描述。
—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.
模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料.
模型假设 根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．
模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构．这里除需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较广阔的应用数学方面的知识，以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决．相似类比法，即根据不同对象的某些相似性，借用已知领域的数学模型，也是构造模型的一种方法．建模时还应遵循的一个原则是，尽量采用简单的数学工具，因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏.
模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术．
模型分析 对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等．
模型检验 把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性．这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待．当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了．模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模．有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意．
模型应用 应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的，这方面的内容不是本书讨论的范围。
应当指出，并不是所有建模过程都要经过这些步骤，有时各步骤之间的界限也不那么分明．建模时不应拘泥于形式上的按部就班，本书的建模实例就采取了灵活的表述方式
将光标放在表中的任意单元格上。
单击 " Power Pivot > 添加到数据模型 " 以创建链接表。 在 " Power Pivot " 窗口中，你将看到一个表，其中包含一个链接图标，指示表链接到 Excel 中的源表：
如果模型已包含表，则仅有一个步骤。 应在刚添加的新表和模型中的其他表之间创建关系。 有关说明，请参阅在关系图视图中创建两个表之间的关系或创建关系。
如果工作簿以前不包含一个数据模型，则它现在具有数据模型。 当您在两个表之间创建关系或单击 "添加到 Power Pivot 中的 数据模型 " 时，将自动创建模型。
结构计算模型，哲学和文化人类学用语，指在经验的基础上提出一种抽象结构形式。
