数据库分析的层次有哪些，数据仓库的四个层次体系结构有哪些

来源：整理时间：2024-05-20 03:38:49 编辑：黑码技术手机版

1，数据仓库的四个层次体系结构有哪些

分别是数据源、数据的存储与管理、联机分析处理服务器、前端工具。

我是来看评论的

数据仓库的四个层次体系结构有哪些

2，数据库应用系统设计的四个层次分别包含的内容是什么它们属于哪个

需求分析是当前软件工程中的关键问题，需求分析阶段的任务是：在可行性分析的基础上，进一步了解、确定用户需求。准确地回答 “系统必须做什么？” 的问题。获得需求规格说明书。还涉及到软件系统的目标、软件系统提供的服务、软件系统的约束和软件系统运行的环境。它还涉及到这些因素和系统的精确规格说明，以及系统进化之间的关系。需求分析的基本任务包括： (1) 抽取需求分析现行系统存在需要解决的问题。获取足够多的问题领域的知识，需求抽取的方法一般有问卷法、面谈法、数据采集法、用例法、情景实例法以及基于目标的方法等；还有知识工程方法，例如，场记分析法、卡片分类法、分类表格技术和基于模型的知识获取等。 (2) 模拟和分析需求需求分析和模拟又包含三个层次的工作。首先是需求建模。需求模型的表现形式有自然语言、半形式化(如图、表、结构化英语等)和形式化表示等三种。需求概念模型的要求包括实现的独立性:不模拟数据的表示和内部组织等；需求模拟技术又分为企业模拟、功能需求模拟和非功能需求模拟等。 (3) 传递需求传递需求的主要任务是书写软件需求规格说明。 (4) 认可需求就是对需求规格说明达成一致，其主要任务是冲突求解，包括定义冲突和冲突求解两方面。常用的冲突求解方法有：协商、竞争、仲裁、强制、教育等，其中有些只能用人的因素去控制。 (5) 进化需求客户的需要总是不断(连续)地增长，但是一般的软件开发又总是落后于客户需求的增长，如何管理需求的进化(变化)就成为软件进化的首要问题。对于传统的变化管理过程来说，其基本成分包括软件配置、软件基线和变化审查小组。当前的发展是软件家族法，即产品线方法。多视点方法也是管理需求变化的一种新方法，它可以用于管理不一致性，并进行关于变化的推理。概要设计是在需求分析的基础上通过抽象和分解将系统分解成模块，确定系统功能是实现。基本任务是：建立软件系统结构（划分模块、定义模块功能、模块间的调用关系、定义模块的接口、评价模块的质量）、数据结构和数据库的设计（数据结构设计、概念设计、逻辑设计、物理设计）、编写概要设计文档（概要设计说明书、用户手册、数据库设计说明书、修订测试计

数据库应用系统设计的四个层次分别包含的内容是什么它们属于哪个

3，用户行为数据分析有哪三个层次

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以百度一下这几个方向的技术和开源工具。5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。

用户行为数据分析有哪三个层次