數(shù)據(jù)處理的(數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識)

1.數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識

首先你要知道成為一名數(shù)據(jù)分析師所需要具備的技能：

數(shù)學知識

對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關的基礎性內(nèi)容，公式計算，統(tǒng)計模型等。當你獲得一份數(shù)據(jù)集時，需要先進行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進行描述統(tǒng)計。

而對于高級數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統(tǒng)計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

編程語言

數(shù)據(jù)分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發(fā)展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數(shù)據(jù)化為己用的能力， 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業(yè)務理解

對業(yè)務的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。

邏輯思維

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達到目標了。對于稍高級的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

協(xié)調(diào)溝通

數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項目經(jīng)理和部門主管提供有關某些數(shù)據(jù)點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

2.數(shù)據(jù)分析要掌握哪些知識

數(shù)據(jù)分析師所需要掌握的知識總結：數(shù)學知識對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關的基礎性內(nèi)容，公式計算，統(tǒng)計模型等。

當你獲得一份數(shù)據(jù)集時，需要先進行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進行描述統(tǒng)計。而對于高級數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

分析工具對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統(tǒng)計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言數(shù)據(jù)分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。

涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。

Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發(fā)展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數(shù)據(jù)化為己用的能力， 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。

當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業(yè)務理解對業(yè)務的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務本身的理解。對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。

邏輯思維對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。

聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達到目標了。

對于稍高級的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。協(xié)調(diào)溝通數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項目經(jīng)理和部門主管提供有關某些數(shù)據(jù)點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

3.數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識

從學科知識來看，數(shù)據(jù)分析需要掌握的知識要點包括：

(1)統(tǒng)計學：參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等

(2)數(shù)學：線性代數(shù)、微積分等

(3)社會學：主要是一些社會學量化統(tǒng)計的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助

(4)經(jīng)濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說了

1）數(shù)據(jù)分析報告類：Microsoft Office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結果，因為數(shù)據(jù)可視化軟件就不能少，BDP個人版、TABLUEA、Echart等這些必備的；

2）專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：常見的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析，還有高級的Python、R等。

3）數(shù)據(jù)庫：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫相關的知識可以學習；

4）輔助工具：比如思維導圖軟件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

希望同學們謹記：理論知識+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎運用到實際的工作業(yè)務中，好好理解業(yè)務邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動網(wǎng)站運營、業(yè)務管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

4.數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識

數(shù)據(jù)分析所需要掌握的知識：

數(shù)學知識

對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關的基礎性內(nèi)容，公式計算，統(tǒng)計模型等。當你獲得一份數(shù)據(jù)集時，需要先進行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進行描述統(tǒng)計。

而對于高級數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統(tǒng)計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

編程語言

數(shù)據(jù)分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發(fā)展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數(shù)據(jù)化為己用的能力， 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業(yè)務理解

對業(yè)務的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。

邏輯思維

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達到目標了。對于稍高級的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

協(xié)調(diào)溝通

數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項目經(jīng)理和部門主管提供有關某些數(shù)據(jù)點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

5.大數(shù)據(jù)分析應該掌握哪些基礎知識

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展。很多人想要從事互聯(lián)網(wǎng)方面的工作，現(xiàn)在非常流行的就是大數(shù)據(jù)，你了解大數(shù)據(jù)是做什么的嗎？學習大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識？大數(shù)據(jù)在未來有很大的發(fā)展機會，每個崗位需要具備的能力是不同的。下面小編為大家介紹學習大數(shù)據(jù)需要掌握的知識。

大數(shù)據(jù)業(yè)務流程有四個基本步驟，即業(yè)務理解，數(shù)據(jù)準備，數(shù)據(jù)挖掘和分析應用程序。該過程分為三個功能區(qū)：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)，整個操作系統(tǒng)的構建和維護，數(shù)據(jù)準備，平臺和工具開發(fā)。大數(shù)據(jù)挖掘，負責關鍵模型應用和研究工作。大數(shù)據(jù)分析應用程序：兩者都是外部需求的訪問者也是解決方案的輸出，并且在許多情況下還將承擔整體協(xié)調(diào)的作用。

大數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換和加載過程（ETL）是大數(shù)據(jù)的重要處理環(huán)節(jié)。提取是從業(yè)務數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換是根據(jù)業(yè)務邏輯規(guī)則處理數(shù)據(jù)的過程。負載是將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程中。

數(shù)據(jù)提取工具實現(xiàn)了db到hdfs的數(shù)據(jù)導入功能，并提供了高效的分布式并行處理能力。可以使用數(shù)據(jù)庫分區(qū)，字段分區(qū)和基于分頁的并行批處理將db數(shù)據(jù)提取到hdfs文件系統(tǒng)中，從而可以有效地按字段解析分區(qū)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)收集可以是歷史數(shù)據(jù)采集或?qū)崟r數(shù)據(jù)采集。它可以收集存儲在數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)，或收集非結構化數(shù)據(jù)，如文本，圖片，圖像，音頻，視頻等。結構變化較大的半結構化數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)后直接存儲在流量狀態(tài)分析平臺上收集完成。

6.學習數(shù)據(jù)分析從哪些方面入門

0基礎的童鞋該怎么學習數(shù)據(jù)分析？

1、零基礎入門數(shù)據(jù)分析，可以先從Excel開始，Excel是數(shù)據(jù)分析最常用的工具，功能強大，入門容易。

2、學一些數(shù)據(jù)分析的基礎方法，基礎知識，比如統(tǒng)計基礎統(tǒng)計理論等

打好概率與統(tǒng)計的基礎。概率與統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析的基石，可以說日常碰到的大部分的分析需求都可以用統(tǒng)計分析來解決。統(tǒng)計學，對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復雜的統(tǒng)計理論，只需按照本科教材，學一下統(tǒng)計學就夠了。

3、學會一門編程語言，可以大大提高處理數(shù)據(jù)的效率

Python和R是數(shù)據(jù)分析當中最常用的兩門語言。比較推薦 Python，性能上來說，Python的速度更快，上手容易，語言相對簡單。

4、掌握數(shù)據(jù)庫技能

做數(shù)據(jù)分析離不開查詢數(shù)據(jù)庫，這里主要涉及的是SQL。入門SQL的書推薦一本《MySQL必知必會》。加米谷大數(shù)據(jù)開發(fā)4月零基礎班，成都小班月底開課，預報名中。

5、掌握一些數(shù)據(jù)分析方法及一些數(shù)據(jù)分析的工具

掌握數(shù)據(jù)分析相關的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具?？梢钥匆幌隆毒鏀?shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。

6、懂得業(yè)務知識，行業(yè)知識

從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，最好有自己獨到的見解。

成為數(shù)據(jù)分析師，要強化對業(yè)務的理解，最好是做到通過數(shù)據(jù)分析幫助公司決策方向，或者說促進企業(yè)快速增長。要強調(diào)的是，數(shù)據(jù)分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練。

7.數(shù)據(jù)庫基礎知識

第一章 數(shù)據(jù)庫基礎知識本章以概念為主，主要是了解數(shù)據(jù)庫的基本概念，數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)模型，重點是關系型數(shù)據(jù)。

第一節(jié)：信息，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理一、信息與數(shù)據(jù)：1、信息：是現(xiàn)實世界事物的存在方式或運動狀態(tài)的反映?；蛘J為，信息是一種已經(jīng)被加工為特定形式的數(shù)據(jù)。

信息的主要特征是：信息的傳遞需要物質(zhì)載體，信息的獲取和傳遞要消費能量；信息可以感知；信息可以存儲、壓縮、加工、傳遞、共享、擴散、再生和增值2、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是信息的載體和具體表現(xiàn)形式，信息不隨著數(shù)據(jù)形式的變化而變化。數(shù)據(jù)有文字、數(shù)字、圖形、聲音等表現(xiàn)形式。

3、數(shù)據(jù)與信息的關系：一般情況下將數(shù)據(jù)與信息作為一個概念而不加區(qū)分。二、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理技術：1、數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理是對各種形式的數(shù)據(jù)進行收集、存儲、加工和傳輸?shù)然顒拥目偡Q。

2、數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)收集、分類、組織、編碼、存儲、檢索、傳輸和維護等環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)處理的基本操作，稱為數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)處理的核心問題。

3、數(shù)據(jù)庫技術所研究的問題不是如何科學的進行數(shù)據(jù)管理。4、數(shù)據(jù)管理技術的三個階段：人工管理，文件管理和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

第二節(jié)：數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展一、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展：數(shù)據(jù)庫的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：1、層次型和網(wǎng)狀型： 代表產(chǎn)品是1969年IBM公司研制的層次模型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)IMS。2、關系型數(shù)據(jù)型庫： 目前大部分數(shù)據(jù)庫采用的是關系型數(shù)據(jù)庫。

1970年IBM公司的研究員E.F.Codd提出了關系模型。其代表產(chǎn)品為sysem R和Inges。

3、第三代數(shù)據(jù)庫將為更加豐富的數(shù)據(jù)模型和更強大的數(shù)據(jù)管理功能為特征，以提供傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以支持的新應用。它必須支持面向?qū)ο?，具有開放性，能夠在多個平臺上使用。

二、數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展趨勢：1、面向?qū)ο蟮姆椒ê图夹g對數(shù)據(jù)庫發(fā)展的影響：數(shù)據(jù)庫研究人員借鑒和吸收了面向?qū)ρ姆椒ê图夹g，提出了面向?qū)ο髷?shù)據(jù)模型。2、數(shù)據(jù)庫技術與多學科技術的有機組合：3、面向?qū)ｉT應用領域的數(shù)據(jù)庫技術三、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（DBS）是一個采用數(shù)據(jù)庫技術，具有管理數(shù)據(jù)庫功能，由硬件、軟件、數(shù)據(jù)庫及各類人員組成的計算機系統(tǒng)。

1、數(shù)據(jù)庫（DB）：數(shù)據(jù)庫是以一定的組織方式存放于計算機外存儲器中相互關聯(lián)的數(shù)據(jù)集合，它是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和管理對象，其數(shù)據(jù)是集成的、共享的以及冗余最小的。2、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是維護和管理數(shù)據(jù)庫的軟件，是數(shù)據(jù)庫與用戶之間的界面。

作為數(shù)據(jù)庫的核心軟件，提供建立、操作、維護數(shù)據(jù)庫的命令和方法。3、應用程序：對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行各種處理的程序，由用戶編寫。

4、計算機軟件：5、計算機硬件：包括CPU、內(nèi)存、磁盤等。要求有足夠大的內(nèi)存來存放操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的核心模塊以及數(shù)據(jù)庫緩沖；足夠大的磁盤能夠直接存取和備份數(shù)據(jù)；比較主的通道能力；支持聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

6、各類人員。四、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點：1、數(shù)據(jù)共享：2、面向全組織的數(shù)據(jù)結構化：數(shù)據(jù)不再從屬于一個特定應用，而是按照某種模型組織成為一個結構化的整。

它描述數(shù)據(jù)要身的特性，也描述數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的種種聯(lián)系。3、數(shù)據(jù)獨立性：4、可控數(shù)據(jù)冗余度：5、統(tǒng)一數(shù)據(jù)控制功能：數(shù)據(jù)安全性控制：指采取一定的安全保密措施確保數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不被非法用戶存取而造成數(shù)據(jù)的泄密和破壞；數(shù)據(jù)完整性控制：是指數(shù)據(jù)的正確性、有效性與相容性。

并發(fā)控制：多個用戶對數(shù)據(jù)進行存取時，采取必要的措施進行數(shù)據(jù)保護；數(shù)據(jù)恢復：系統(tǒng)能進行應急處理，把數(shù)據(jù)恢復到正確狀態(tài)。第三節(jié)：數(shù)據(jù)模型一、數(shù)據(jù)組織：關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)層次如下：1、數(shù)據(jù)項（field）：又稱字段，用于描述實體的一個屬性，是數(shù)據(jù)庫的基本單位。

一般用屬性名作項名；2、記錄（Record）：又稱為結點，由若干個數(shù)據(jù)項組成，用于描述一個對象；3、文件（File）：由若干個記錄組成；4、數(shù)據(jù)庫（Data Base）：由邏輯相關的文件組成。二、數(shù)據(jù)模型：數(shù)據(jù)的組織形式稱為數(shù)據(jù)模型，它決定 數(shù)據(jù)（主要是結點）之間聯(lián)系的表達方式。

主要包括層次型、網(wǎng)狀型、關系型和面向?qū)ο笮退姆N。層次型和網(wǎng)狀型是早期的數(shù)據(jù)模型，又稱為格式化數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)模型。

以上四種模型決定了四種類型的數(shù)據(jù)庫：層次數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫系統(tǒng)。目前微機上使用的主要是關系型數(shù)據(jù)庫。

1、層次型：是以記錄為結點的有向樹；圖如教材P7圖1--22、網(wǎng)狀型：樹的集合，它的表示能力以及精巧懷強于層次型，但獨立性下降。3、關系型：在關系型中，數(shù)據(jù)被組織成若干張二維表，每張表稱為一個關系。

一張表格中的一列稱為一個“屬性”，相當于記錄中的一個數(shù)據(jù)項（或稱為字段），屬性的取值范圍稱為域。表格中的一行稱為一個“元組”，相當于記錄值。

可用一個或若干個屬性集合的值標識這些元組，稱為“關鍵字”。每一行對應的屬性值叫做一個分量。

表格的框架相當于記錄型，一個表格數(shù)據(jù)相當于一個同質(zhì)文件。所有關系由關系的框架和若干元組構成，或者說關系是一張二維表。

關系型。