数据流区别特征

时间：2022-09-09

作者：湖北汇智桥数据信息服务有限公司

与传统的关系数据模式区别

B.Babcock等[90]认为数据流模式在以下几个方面不同于传统的关系数据模式：

1. 数据联机到达；

2. 处理系统无法控制所处理的数据的到达顺序；

3. 数据可能是无限多的；

4. 由于数据量的庞大，数据流中的元素被处理后将被抛弃或存档（archive）。以后再想获取这些数据将会很困难，除非将数据存储在内存中，但由于内存大小通常远远小于数据流数据的数量，因此实际上通常只能在数据**次到达时获取数据。

三个特点

我们认为，当前所研究的数据流计算之所以不同于传统的计算模式，关键在于这些数据流数据本身具有如下三个特点：

数据的到达—快速

这意味着短时间内可能会有大量的输入数据需要处理。这对处理器和输入输出设备来说都是一个较大的负担，因此对数据流的处理应尽可能简单。

数据流

数据的范围—广域

这是指数据属性（维）的取值范围非常大，可能取的值非常多，如地域、手机号码、人、网络节点等。这才是导致数据流无法在内存或硬盘中存储的主要原因。如果维度小，即使到来的数据量很大，也可以在较小的存储器中保存这些数据。例如，对于无线通信网来说，同样的100万条通话记录，如果只有1000个用户，那么使用1000个存储单位就可以保存足够多和足够精确的数据来回答“某一用户的累计通话时间有多长”的问题；而如果共有100000个用户，要保存这些信息，就需要100000个存储单位。数据流数据的属性大多与地理信息、IP地址、手机号码等有关，而且往往与时间联系在一起。这时，数据的维度远远**过了内存和硬盘容量，这意味着系统无法完整保存这些信息，通常只能在数据到达的时候存取数据一次。

数据到达的时间—持续

数据的持续到达意味着数据量可能是无限的。而且，对数据进行处理的结果不会是较终的结果，因为数据还会不断地到达。因此，对数据流的查询的结果往往不是一次性而是持续的，即随着底层数据的到达而不断返回较新的结果。

以上数据流的特点决定了数据流处理的特点一次存取，持续处理，有限存储，近似结果，快速响应。

近似结果是在**个条件限制下产生的必然结果。由于只能存取数据一次，而且只有相对较小的有限空间存储数据，因此产生精确的计算结果通常是不可能的。而将对结果的要求从过去的“精确”改为“近似”后，实现数据流查询的快速响应也就成为了可能。

词条
词条说明
数据流新动向介绍
研究人员对数据流处理的研究不断深入，我们认为出现了以下新的动向：未来略图引入更多多的的统计计技技术来构造略图G. Cormode等主要处理对频繁项的计算。它以前人的主项（majority item ）算法([116, 117])为基础，使用了error-correcting codes来处理问题。如数据的每一位设立一个计数器，再根据这些计数器的计数结果来推断频繁项集合。Y. Tao等[118]实质
数据分析过程
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 [6]识别需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异
如何零基础入门数据分析？
数据分析+销售、数据分析+市场、数据分析+产品、数据分析+运营...随着行业发展和技术落地，数据分析已经与越来越多的行业进行结合。培养数据思维、掌握数据分析技术、用数据驱动决策，已经成为一个职业人士*的技能。而如何从零基础开始学习数据分析？也是众多同学面临的问题。一般而言，有专业基础(计算机、统计学、数学等相关专业)入行需要3个月以上的学习。对于非专业背景的同学，入行的时间可能需要的更长，建议给
数据流产生背景
数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果：细节数据已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据较早出现于传统的银行和股票交易领域，后来则也出现为地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控，点击流)和无线通信网（通话记录）的出现，产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联，这主要是因为地理信息的维度较大，容易产生这类大量的细节数据。复杂分析需要以近实时