数据名词解释
数据通信名词解释
数据通信名词解释
数据通信是指通过某种方式将信息从一个地方传输到另一个地方的过程。
在数据通信过程中，有许多常见的名词需要解释，如下所示：
1. 数据：由数字、文字、图像、声音等形式组成的信息。
2. 信号：在数据通信过程中，数据被转换成电流、电压、光信号等形式进行传输的方式。
3. 编码：将原始数据转换成特定编码形式的过程，以便在传输中进行识别和解码。
4. 解码：将接收到的编码数据还原成原始数据的过程。
5. 传输介质：用于在发送方和接收方之间传输数据的物质或设备，如电线、光纤、无线信道等。
6. 带宽：用于描述数据传输速率的术语，表示单位时间内传输的数据量。
7. 协议：在数据通信中，规定数据传输过程中各个环节的操作规则和约定。
8. 路由：在网络通信中，指确定数据包从源节点到目标节点的路径的过程。
9. 数据包：将大型数据分割成小块进行传输的单位。
10. 传输速率：用于描述数据传输速度的术语，表示单位时间内传输的数据量。
11. 客户端：在网络通信中，指请求服务的一方。
12. 服务器：在网络通信中，指提供服务的一方。
13. IP地址：用于在网络中唯一标识设备的一组数字。
14. 网络拓扑：用于描述网络中设备之间连接方式的结构，如星型、环形、总线等。
15. VPN：虚拟专用网络，通过公共网络建立起一种安全的、加密的通信网络。
数据管理名词解释
数据管理名词解释
1. 数据库(Database): 是指存储和管理数据的系统。
2. 表(Table): 在数据库中，数据被组织为表格形式，每个表格
包含了若干列和行，每一列代表一个数据字段，每一行代表一个数据记录。
3. 列(Column): 在表格中的一个字段。
4. 行(Row): 在表格中的一条数据记录。
5. 主键(Primary Key): 在某个表格中代表一个记录的唯一标识。
6. 外键(Foreign Key): 定义了表格之间的关联关系，是指一个
表格中的列数据值必须在另外一个表格中存在。
7. 视图(View): 是数据库中某个数据表的一个虚拟表格。
它从
已有的数据表中组合出一些新的数据集合，并按照特定的规则对这些数据集合进行过滤、排序等操作。
8. 索引(Index): 是一种数据结构，用来提高数据库速度和响应
时间。
它能够加速数据的查找和查询，减少了读取全表的开销。
9. 触发器(Trigger): 是一段在特定条件下自动执行的数据库程序。
当数据库中的某个操作被触发时，触发器会自动执行一系列预先设定的动作。
数据库名词解释
一、名词解释1.Data：数据，是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。
2.Database：数据库，是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
3.DBMS：数据库管理系统,是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织、存储和管理数据、高效地获取和维护数据。
4.DBS:数据库系统，指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员(DBA)构成。
5.数据模型：是用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息的工具，是对现实世界的模拟，是数据库系统的核心和基础;其组成元素有数据结构、数据操作和完整性约束。
6.概念模型：也称信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。
7.逻辑模型:是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。
8.物理模型:是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。
9.实体和属性：客观存在并可相互区别的事物称为实体.实体所具有的某一特性称为属性。
10.E-R图：即实体-关系图，用于描述现实世界的事物及其相互关系，是数据库概念模型设计的主要工具。
11.关系模式：从用户观点看，关系模式是由一组关系组成，每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。
12.型/值：型是对某一类数据的结构和属性的说明；值是型的一个具体赋值,是型的实例。
13.数据库模式：是对数据库中全体数据的逻辑结构（数据项的名字、类型、取值范围等)和特征（数据之间的联系以及数据有关的安全性、完整性要求）的描述。
14.数据库的三级系统结构：外模式、模式和内模式。
15.数据库内模式：又称为存储模式，是对数据库物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式.一个数据库只有一个内模式。
16.数据库外模式：又称为子模式或用户模式，它是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图。
数据库名词解释
一、名词解释1.Data:数据,就是数据库中存储的基本对象,就是描述事物的符号记录。
2.Database:数据库,就是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
3.DBMS:数据库管理系统,就是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件,用于科学地组织、存储与管理数据、高效地获取与维护数据。
4.DBS:数据库系统,指在计算机系统中引入数据库后的系统,一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员(DBA)构成。
5.数据模型:就是用来抽象、表示与处理现实世界中的数据与信息的工具,就是对现实世界的模拟,就是数据库系统的核心与基础;其组成元素有数据结构、数据操作与完整性约束。
6.概念模型:也称信息模型,就是按用户的观点来对数据与信息建模,主要用于数据库设计。
7.逻辑模型:就是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。
8.物理模型:就是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式与存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式与存取方法,就是面向计算机系统的。
9.实体与属性:客观存在并可相互区别的事物称为实体。
实体所具有的某一特性称为属性。
10.E-R图:即实体-关系图,用于描述现实世界的事物及其相互关系,就是数据库概念模型设计的主要工具。
11.关系模式:从用户观点瞧,关系模式就是由一组关系组成,每个关系的数据结构就是一张规范化的二维表。
12.型/值:型就是对某一类数据的结构与属性的说明;值就是型的一个具体赋值,就是型的实例。
13.数据库模式:就是对数据库中全体数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)与特征(数据之间的联系以及数据有关的安全性、完整性要求)的描述。
14.数据库的三级系统结构:外模式、模式与内模式。
15.数据库内模式:又称为存储模式,就是对数据库物理结构与存储方式的描述,就是数据在数据库内部的表示方式。
一个数据库只有一个内模式。
16.数据库外模式:又称为子模式或用户模式,它就是数据库用户能够瞧见与使用的局部数据的逻辑结构与特征的描述,就是数据库用户的数据视图。
数据库名词解释
第一二章数据：是指对客观事物的特征进行的一种抽象化、符号化表示。
数据可以是具体的数字，也可以是文字、图形、图像、声音等。
信息：是指有一定含义的、经过加工的、对决策有价值的数据。
数据是信息的符号表示，或称作载体；信息是数据的内涵, 是数据的语义解释。
数据库：是一组存储在计算机硬件设备上逻辑上相关数据集合。
这些数据主要用来描述一个或多个组织的相关活动。
数据库管理系统：是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，其作用是科学、有效地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
数据库管理系统的主要功能包括：数据定义功能数据操纵功能数据控制功能数据库的建立和维护功能数据库系统：是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般由硬件系统、数据库集合、数据库管理系统及相关软件、数据库管理员和用户构成。
数据模型：通常是由数据结构、数据操作和完整性约束三个要素组成。
模式：是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述。
实例：模式的一个具体值称为模式的一个实例。
模式是相对稳定的，它反映的是数据的结构及其联系；而实例是相对变动的，反映的是数据库某一时刻的状态。
外模式：也称用户模式，它是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
外模式通常是逻辑模式的子集。
一个数据库可以有多个外模式。
逻辑模式：是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
它是数据库系统模式结构的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，也与具体的应用程序无关。
一个数据库只有一个逻辑模式。
数据的逻辑独立性：当逻辑模式改变时，则数据库管理员对各个外模式/逻辑模式的映象作相应改变，可以使外模式保持不变，由于应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。
数据的物理独立性：当数据库的存储结构发生改变时，由数据库管理员对逻辑模式/内模式映象作相应改变，可以使逻辑模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。
[计算机]数据库名词解释
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数据库系统基础名词解释第一章1.数据: 数据是描述现实世界的各种信息的符号记录，是信息的载体，是信息的具体表现形式，其具体的表现有数字、文字、图形、图像、声音等。
2.信息: 信息是现实世界事物存在的方式或运动状态，是一种已经被加工为特定形式的数据。
3.数据处理: 数据处理指的是利用计算机从大量的原始数据中抽取有价值的信息，作为行为和决策的依据。
4.数据管理: 在数据处理的一系列活动中，将数据收集、存储、分类、传输等基本操作环节称为数据管理。
5.数据库: 数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合，具有较小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性。
6.DBMS (数据库管理系统): 数据库管理系统是操纵和管理数据库的一组软件，它是数据库系统(DBS)的重要组成部分，位于用户和操作系统之间，用于建立、运用和维护数据库，具有定义、建立、维护和使用数据库的功能。
7.数据库系统: 数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，其总目的是存储和产生所需要的信息，一般由数据库、数据库管理系统、用户和硬件环境组成。
8.DBA: 是“数据库管理员”的简称，是数据库系统中的高级用户，全面负责数据库系统的管理、维护、正常使用等工作。
9.外视图(个别用户视图): 外视图是数据库的三个抽象层次中最靠近用户的一层，反映各个用户看待数据库的方式，是概念视图的某一部分的抽象表示。
10.内视图(存储视图): 内视图是数据库的三个抽象层次中最靠近物理存储的一层，反映数据的实际存储方式，是整个数据库实际存储的表示。
11.概念视图(用户共同视图): 概念视图是数据库的三个抽象层次中介于内外两层之间的中间层，是所有个别用户视图综合起来的用户共同视图，是所有外视图的一个最小并集，是整个数据库实际存储的抽象表示。
12.模式: 模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，它仅涉及到对数据类型的描述，不涉及到具体的数值。
13.外模式: 外模式是是数据库用户的数据视图，描述数据的局部逻辑结构，是概念模式的子集。
大数据名词解释
大数据名词解释大数据是一个广泛使用的术语，用来描述大规模的、复杂的数据集合。
它指的是数据量非常大、传统处理方法无法胜任的数据集合。
大数据的特点包括以下几个方面。
首先，大数据具有体量巨大的特点。
它的数据量通常以TB、PB甚至EB来衡量，这些数据来自于各种各样的来源，包括社交媒体、互联网、传感器等。
这些数据量巨大且不断增长，对存储和管理提出了巨大的挑战。
其次，大数据具有高速增长的特点。
随着技术的发展，数据的生成速度越来越快，包括实时数据、流式数据等。
这些数据要求能够在短时间内进行处理和分析，以及实时进行决策和反馈。
此外，大数据还具备多样化的特点。
大数据集合可以包含结构化数据（如关系数据库的数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些多样化的数据类型需要不同的处理和分析方法。
大数据还有价值精准分析的特点。
通过对大数据进行挖掘和分析，可以揭示隐藏在数据中的信息和模式，帮助企业和机构做出更准确的决策。
例如，通过大数据分析可以预测销售趋势、分析用户行为、优化生产过程等。
此外，大数据还带来了一些挑战和困难。
例如，数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性和一致性等；数据隐私和安全问题，包括如何保护个人隐私和防止数据泄露等；数据处理和分析的技术挑战，包括如何有效存储和处理大规模数据以及如何利用并行计算和分布式系统等。
总之，大数据是一个涵盖多个方面的术语，它描述了大规模、复杂、多样化的数据集合。
通过对大数据的处理和分析，可以揭示其中的信息和模式，帮助做出准确的决策。
然而，大数据也带来了一系列挑战和困难，需要通过技术和方法的不断发展来应对。
大数据结构概念名词解释大全
数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。
树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。
图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
>逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。
（算法设计）物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。
（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。
链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。
算法：对特定问题求解步骤的一种描述。
算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。
算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度￥算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。
栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。
入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。
队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。
允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。
串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。
电商专业数据名词解释
回头客占比、老客户成交占比 回头客UV、老客户成交占比
回头客UV、回头客占比
数据名词解释 数据名词
浏览量(PV)
定义 店铺页面被访问的总次数
计算公式
店铺内页面被点击一次，即被记为一次浏览 （PV），一个用户多次点击或刷新同一个页 面，会被记为多次浏览（PV），累加不去重。
详情页浏览量 (IPV)
店铺详情页面被访问的总次数
店铺的详情页面被点击一次，即被记为一次浏 览（IPV），一个用户多次点击或刷新同一个 页面，会被记为多次浏览（IPV），累加不去
浏览量(PV)、访客数(UV) 访客数(UV)、成交人数 详情页访客数、详情页成交人数
成交笔数、下单笔数 跳失人次、登录页访客人次 跳失人次、详情页访客人次
支付率、跳失率
成交金额、用户数 成交金额、成交笔数 成交件数、成交金额 成交件数、成交笔数 关联营销订单占比、客单价 下单用户数、下单笔数 下单金额、下单笔数 下单金额、下单笔数
数（即每次浏览店铺的页面数）
店铺页面数。
成交转化率 本店成交人数占总访客数的比率
成交转化率=成交人数/访客数
详情页成交转 详情页成交人数占详情页访客数 详情页成交转化率=详情页成交人数/详情页访
化率
的比率
客数
支付率
支付宝成交笔数占拍下笔数的百 分比
支付率=支付宝成交笔数/拍下笔数
跳失率
用户登陆店铺后只访问了一个页 面就离开的访问人次占店铺登陆
下单笔数 当天拍下的订单数量（主订单）
关联销售订单 占比
有两个或者两个以上不同商品的 订单，占总订单数的比例，一个 客户一天内不管下单几次，都算
一个订单
回头客UV
本店两年内有过购买记录的访问 人数
数据结构名词解释
1.数据数据是描述客观事物的符号,是能够被计算机输入,识别,处理的各种符号,是计算机化的信息;2.数据项数据不可分割的最小单位,一个元素由若干个数据项构成;3.数据元素它是组成数据的基本单位,是数据集合中的个体,在计算机程序中,通常作为一个整体进行考虑和处理;4.数据对象是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集;5.数据处理是指对数据进行查找,插入,删除,合并,排序,统计以及简单计算等的操作过程;6.数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示即数据的逻辑结构和物理结构,并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型;7.数据类型数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称;8.抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作;抽象数据类型的定义取决于它的一组逻辑特性,而与其在计算机内部如何表示和实现无关;９.算法解决一个问题的方法和步骤;10.时间复杂度TN＝OFN,它表示随问题规模Ｎ增大,算法执行时间增长率与FN的增长率相同,FN算法的时间复杂性;11.原地工作算法执行时,若额外空间相对于输入数据量来说是常数,则称此算法为原地工作;12.线性表一种数据结构,是NN>=0个同质元素的有限序列,除首尾元素外,每个元素有唯一的前驱和唯一的后继;13.队列是一种受限线性表,是先进先出的线性表14.循环队列在队列的顺序存储结构中,把存储空间的首尾逻辑上相连,构成一个环,使得存储空间上只要有空余的地址,就可以继续进行入队列操作,极大利用了物理空间;用头部和尾部两个指示器表示队列头和队列尾,插入在尾部进行,删除在头部进行;15.单链表每一个数据元素,都需用两部分来存储：一部分用于存放数据元素值,称为数据域；另一部分用于存放直接后继结点的地址指针,称为指针域,元素的存储空间可以连续,也可以是不连续的;而数据元素之间的逻辑关系由指针域来确定;16.双向链表线性表采用链式存储时,每个结点除一个数据域外,包含两个指针域,一个指向该结点的直接后继,一个指向该结点的直接前驱,这种方式构成的链表,即为双向链表;17.希尔排序是插入排序的一种,又叫缩小增量排序,先按增量进行分组,组内插入排序,然后每次缩短增量,再进行分组和组内插入排序, 直到增量为1时,进行最后一次排序止;18.完全图任何一个有N个结点的无向图,若其边数为NN-1/2,则这个无向图就是完全图19.有向完全图任何一个有N个结点的有向图,若其弧个数为NN-1个,则这个有向图就是有向完全图;20.广度遍历按层次编历方式,从某一点V0开始遍历它的所有邻接点V1,V2……,再依次访问V1,V2..的所有未被访问过的邻接点,直到所有的点均遍历完成21.关键字数据元素的某个数据项的值,用它可以标识列表的一个或一组元素;22.串串是字符线性的有限集合;23.子串串中任意个连续的字符组成的子序列称作该串的子串;24.栈是一种受限线性表,是插入和删除操作在同一端进行的,是后进先出的线性表;25.树树是nn>=0个结点的有限集;在任意一棵非空树中：1有且仅有一个特殊的称为根的结点;2当n>1时,其余结点可分成mm>0个互不相交的有限集T1,T2,...,Tm,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树;26.二叉树二叉树是每个结点至多有两个孩子结点的一种树;其中两个孩子结点分别被称为左孩子结点和右孩子结点;27.子孙子孙结点以某结点为根的子树中的任一结点都称为该结点的子孙;28.孩子结点与双亲结点树中某个结点的子树的根结点称为该结点的孩子结点;相反,称该结点为孩子结点的双亲结点;29.结点的度树的某个结点的分支子树个数叫做该结点的度;30.树的度树的度是树中所有结点的最大度数;31.平衡因子结点的左子树深度与右子树深度之差;32.生成树一个连通图的生成树是指一个极小连通子图,它含有图中的全部顶点,N-1条边;33.满二叉树深度为K,且有2K -1个结点的二叉树34.物理结构存储结构物理结构又称为数据的存储结构,是指数据的逻辑结构在计算机中的映像表示,即数据结构在计算机中的存储方法;35.线索在二叉树中,利用空余的指针指向二叉树某种遍历方式的结点的前驱和后继,这种指向前驱和后继的指针,叫线索;36.线索二叉树对二叉树以某种次序进行遍历并加上线索的过程叫做线索化;线索化了的二叉树称为线索二叉树;37.广义表广义表简称表,是零个或多个原子表所组成的有限序列;38.强连通分量有向图的极大强连通子图,称为有向图的强连通分量;39.结点的带权路径长度该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积;40.插入排序在一个已排好序的记录子集的基础上,每一步将下一个待排序的记录有序地插入到已排好序记录的子集上,直到将所有待排记录全部插入为止;41.祖先一个结点的祖先是指从根结点到该结点的路径上的所有结点;42.数据结构数据结构是数据元素的集合以及定义在该集合上的关系;43.模式匹配子串的定位操作称作串的模式匹配;44.单循环链表是单链表的另一种形式,它是一个首尾相接的链表,表中最后一个结点的指针域由null改为指向头结点或线性表的第一个结点,整个链表形成了一个环．45.线索在二叉树的存储结构中,必有Ｎ＋１个空域,利用这些空域存放某种遍历的前驱和后继,其中指向前驱和后继的指针叫线索．46.图图是顶点与边的集合;一般表示为一个二元组,即,图G=V,E,各个顶点之间是多对多的关系;47.折半查找对于顺序存储的有序表,先取中间位置的记录关键字与所给的关键字进行比较,若相等,则查找成功,否则,若给定的关键字比中间的关键字大,在原表的后半部分比较,反之,在原表的前半部分比较,如此反复,逐步缩小范围,直到找到为止,或找不到,最后查找范围为空．48.最小生成树在图G的所有生成树中,树权值最小的那棵生成树,称作最小生成树．49.广度优先搜索BFS首先访问出发点v,接着依次访问v的所有邻接点w1,w2,…,wt,然后再依次访问与wl,w2,…,wt邻接的所有未曾访问过的顶点;依此类推,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点都已访问到为止;此时从v开始的搜索过程结束;若G是连通图,则遍历完成;否则,在图C中另选一个尚未访问的顶点作为新源点继续上述的搜索过程,直至G中所有顶点均已被访问为止;50.完全二叉树对满二叉树的结点从上到下,从左到右进行依次进行编号,若有一棵二叉树的每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号都一一对应时,只是最后一层不满,称做完全二叉树.51.前缀编码任何一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀,这种编码叫做前缀编码.52.广义表是零个或多个原子表所构成的有序序列.53.线索二叉树利用二叉树的一些空闲指针指向该结点的前驱或后继,这种指针叫线索,线索后了的二叉树,称为线索二叉树.54.树的高度树中所有结点的层次的最大值.55.堂兄弟同一层上不同双亲的结点,互称堂兄弟.56.叶子结点度为 0 的结点,即没有后继的结点.57.森林M棵互相不相交的树构成的集合,将一棵非空树的根结点删除,树就变成了森林.58.树的路径长度树中每个结点到根结点的路径长度之和.59.树的带权路径长度WPL树中所有叶子结点的带权路径长度之和.60.哈夫曼树设有N个权值的结点构造一棵有N个叶子结点的二叉树,其中WPL最小的那棵树,为哈夫曼树.61.哈夫曼编码一般以N种字符出现的频率做权值,构造哈付曼树,左孩子边做0,右孩子边做1,那么从根到叶子结点经过的0和1序列,构成了哈夫曼编码.62.图中顶点的度顶点V的度是图中和顶点V相关联的边的数目;包括入度和出度两种;63.子图图G=V,E与图G1=V1,E1,若V1包含于V,且E1包含于E,则G1是G的子图; 64.连通图对于无向图,若V1到V2有路径,称V1V2是连通的,若图中任意两点都是连通的,则称该无向图是连通图;65.网图的弧或边有与它相关的有意义的数,称作权,带有权值的图称作网;66.深度优先搜索DFS类似树的先序遍历,在图中任选一个顶点作为出发顶点V0,访问V0后,依次从V0的没被访问过的邻接点出发进行深度优先搜索;直到与V0所连通的所有顶点均被访问;如果,此时图中还有顶点尚未访问,则从剩余的顶点中再任选一个顶点作为出发顶点V0,重复上述过程,直到图中全部顶点均被访问为止;67.简单回路除了第一个顶点和最后一个顶点之外,其余顶点均不相同的回路称为简单回路;68.简单路径在用一个顶点序列表示一条路径时,若序列中没有相同的顶点重复出现,则称其为简单路径;69.查找根据给定的关键字值,在特定的表中,确定一个其关键字与给定值相同的数据元素,并返回该数据元素在列表中的位置;这个过程叫查找;70.平均查找长度ASL为确定数据元素在表中的位置,需和给定值进行比较的关键字个数的数学期望值,成为查找算法在查找成功的平均查找长度;71.二叉排序树它或是一棵空树,或是有下面性质的树：若左或右子树不空,左子树所有结点值小于根结点,而右子树所有结点值大于根结点的值,其左右子树也是二叉排序树;72.顺序查找对于给定的关键字K,从线性表的第一个或最后一个元素开始,依次向后或前与元素的关键字比较,若某个记录的关键字与K 相等,查找成功,否则失败; 73.平衡二叉树或是一棵空树,或左右子树高度差的绝对值小于等于1而且,左右子树也是平衡二叉树;74.插入排序在一个已排好序的基础上,每一步将下一个待排序记录插到已排好记录的子集上,使之重新有序,直到所有待排记录插完为止;75.分块查找索引查找分块查找以前两个为基础,将待查记录分成若干块,每块的关键字无序,但每块的关键字的最大值有序,查找时,先查找到待查记录所在的块,再在块内进行顺序查找;找块时,即可以用折半查找,也可用顺序查找;76.拓扑排序由某个集合上的偏序集得到该集合上的一个全序,这个操作叫做拓扑排序; 77.归并排序将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表,开始将每个元素当成是一个个单独的有序表,逐渐表个数以原来一半的速度递减,每个表的长度却是原来长度的2倍增加,不断重复,直到最后是一个表,而表的长度是元素个数为止;78.排序根据关键字的递减或递增的次序,把文件中的各个记录依次排列起来,可使一个无序的数据元素序列变成一个有序的序列的操作;排序它是插入排序的一种,又叫缩小增量排序,先按增量进行分组,组内插入排序,然后每次缩短增量,再进行分组和组内插入排序, 直到增量为1时,进行最后一次排序止;80.内部排序指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的排序过程；81.外部排序指的是待排序记录的数量很大,以致内存一次不能容纳全部记录,在排序过程中对外存进行访问的排序过程;82.不稳定排序假设Ki=Kj1≤i≤n,1≤j≤n,i≠j,且在排序前的序列中Ri领先于Rj即i＜j;若在排序后的序列中Rj 领先于Ri ,则称所用的排序方法是不稳定的;83.稳定排序假设Ki=Kj1≤i≤n,1≤j≤n,i≠j,且在排序前的序列中Ri领先于Rj即i＜j;若在排序后的序列中Ri仍领先于Rj,则称所用的排序方法是稳定的84.直接插入排序第1遍,将初始文件中的记录R1看作有序子文件,将R2插入这个子文件中;若R2的关键字小于R1的关键字,则R2插在R1的前面,否则R2插在R1的后面;第2遍,将R3插入前面的两个记录的有序子文件中,得到3个记录的有序子文件;依此类推,继续进行下去,直到将Rn插入到前面的n-1个记录的有序子文件中,最后得到n个记录的有序文件;85.气泡排序法气泡排序的过程很简单;从第一记录开始,相邻的两个记录关键字进行比较,若顺序不对,立即交换,直至N-1个与第N个比较为止;得到一个最大或最小的关键字记录的结果位置;86.选择排序选择排序是每一趟在n-i+1i= 1,2,3…n-1个记录中选择关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录;其中最简单的是简单选择排序87.快速排序快速排序的基本思想是把当前待排序的记录,存放到整个表排好序后,它应当在的最终位置上;将原来的待排序表分割成两部分,其中一部分表中的关键字均比另一部分表中的关键字小;然后,分别对两部分表用同样的方式进行排序,直到整个表排好序;88.堆排序首先将根结点的记录与当前树中具有最大序号的记录交换,把交换后具有最大序号的记录输出,得到一个排序的结果;这时的树不再是堆树,排序暂时停止;然后,必须把树重新调整成堆树,再重复上述过程,直到所有记录都排好序; 89.归并排序归并排序是把两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表;把含有N 个记录的无序表当成N 个有序的子表,每个子表的的长度为1,然后,利用两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子表;再两两归并直到得到长度为N 的一个有序表;90.强连通图对于一个有向图,每两个顶点之间都有路径,称该图为强连通图;91.连通分量对于一个无向图,其极大连通子图叫做该图一个连通分量;92.基数排序基数排序是借助“分配”和“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序的一种内排序方法;。
数据的名词解释
数据的名词解释
数据：是指通过某种方式收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体。
数据可以是数字、文字、图像、声音等形式，经过加工、分析后可以帮助人们做出正确决策。
数据集：是将数据收集或生成后、按照某种规律组合在一起的数据集合。
数据集可以包含一个或多个数据，可以是结构化的或非结构化的。
数据挖掘：是指通过使用计算机程序及相关算法在大型数据集中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们探索数据背后的潜在规律。
数据分析：是对数据进行处理、分析和解释的过程。
数据分析可以帮助人们理解数据所表达的含义和趋势，并根据分析结果做出有针对性的决策。
数据可视化：是将数据以图形化的形式展现出来的过程。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解和分析数据，并从中发现隐藏的模式和关系。
名词解释 大数据
名词解释大数据大数据是指规模庞大、种类繁多且速度快的数据集合，其具备高度复杂性、多样性和实时性的特点。
大数据的处理和分析需要借助先进的计算技术和算法来提取有价值的信息和洞察。
在当今信息化发展的时代，大数据正逐渐成为企业、政府和个人决策的重要依据和核心资源。
一、大数据的特征和概念大数据的特征主要包括三个方面：规模大、多样性和时效性。
首先，大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，其数据量庞大，远超传统数据处理手段的范围。
其次，大数据具有多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，例如文本、图片、视频等各种形式的数据。
最后，大数据的时效性强，需要实时或近实时处理和分析，以便获取及时的信息。
大数据的概念是指对数据进行收集、存储、处理和应用的一种新型方式。
传统数据库管理系统已经无法胜任大数据处理的任务，因此需要引入分布式系统、云计算、并行计算等新技术，以满足大数据处理的要求。
大数据可以来自于各个领域，例如社交媒体、电子商务、物联网等，其应用范围广泛，涉及到经济、医疗、交通等多个领域。
二、大数据的应用领域1. 企业管理与决策支持大数据在企业管理中的应用可以帮助企业分析市场趋势、用户需求、竞争对手等关键信息，以及进行产品开发、销售策略制定、供应链管理等决策，从而提高企业的竞争力和效益。
2. 政府治理与公共服务政府可以利用大数据来分析社会经济状况、人口分布、交通流量等数据，以便更好地规划城市建设、制定公共政策、提供公共服务，从而推动社会发展和改善民生。
3. 医疗健康与生物科技大数据在医疗健康领域的应用可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，推动个性化医疗的发展。
同时，通过分析基因组数据和生物信息，大数据也有助于推动生物科技的研究和应用，例如基因编辑、药物研发等领域。
4. 城市管理与智慧城市建设大数据在城市管理和智慧城市建设中发挥着重要作用。
通过分析城市居民的出行数据、用水用电数据等，可以进行交通管理、环境保护、能源利用等方面的决策，提高城市的智能化水平和运行效率。
原始数据名词解释
原始数据是指未经处理或修改的最初形式的数据。
这些数据通常是直接从数据源获得的，还没有被进行任何形式的加工、转换或汇总。
原始数据可以是各种形式的，包括文本、数字、图像、音频、视频等。
在计算机科学和数据分析领域，原始数据可以来自各种来源，例如传感器、数据库、日志文件、网络抓包等。
对于原始数据，通常需要进行清洗、转换和加工等操作，以便进行后续的分析、挖掘和应用。
这些操作可能包括去除错误数据、填充缺失值、将数据转换为标准格式、合并多个数据源等。
在数据分析和数据科学中，原始数据是进行数据预处理的起点，正确处理和分析原始数据可以帮助我们发现有用的信息和模式，从而进行更深入的数据分析和挖掘工作。
数据 名词解释
1.数据(Data)是数据库中存储的基本对象2.数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
3.数据库的基本特征:数据按一定的数据模型组织、描述和储存可为各种用户共享冗余度较小数据独立性较高易扩展4.DBMS是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
是基础软件，是一个大型复杂的软件系统5.DBMS的主要功能：数据定义功能数据组织、存储和管理数据操纵功能数据库的事务管理和运行管理数据库的建立和维护功能(实用程序) 其它功能。
6.数据管理技术的发展过程A人工管理阶段(20世纪40年代中--50年代中)特点：应用程序管理数据a数据不保存b数据面向的对象：某一应用程序c无共享、冗余度极大d 不独立，完全依赖于程序e无结构f 应用程序自己控制B文件系统阶段(20世纪50年代末--60年代中)特点：文件系统管理数据，a数据可长期保存b数据面向的对象：某一应用程序c共享性差、冗余度大d记录内有结构,整体无结构e 独立性差，数据的逻辑结构改变必须修改应用程序应用程序自己控制C数据库系统阶段(20世纪60年代末--现在)特点：7.数据库系统的特点: a数据结构化b 数据的共享性高，冗余度低，易扩充c数据独立性高d数据由DBMS统一管理和控制8.数据模型的组成要素:a数据结构b 数据操作c完整性约束条件9.(1) 实体（Entity):客观存在并可相互区别的事物称为实体。
(2) 属性（Attribute）实体所具有的某一特性称为属性。
(3) 码（Key): 唯一标识实体的属性集称为码。
10.关系模式:对关系的描述称为关系模式。
11.关系模型：是一种用二维表格结构表示数据及数据之间联系的数据模型。
12.关系的完整性约束条件a实体完整性b参照完整性c用户定义的完整性13.关系数据模型的优缺点:优点a建立在严格的数学概念的基础上b概念单一c关系模型的存取路径对用户透明.缺点a存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据模型b为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化增加了开发DBMS的难度14.数据库系统的三级模式结构是指：模式外模式内模式。
数据分析名词解释
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，通系电1，力过根保管据护线生高0不产中仅工资2艺料22高试2可中卷以资配解料置决试技吊卷术顶要是层求指配，机置对组不电在规气进范设行高备继中进电资行保料空护试载高卷与中问带资题负料2荷试2，下卷而高总且中体可资配保料置障试时2卷，32调需3各控要类试在管验最路；大习对限题设度到备内位进来。行确在调保管整机路使组敷其高设在中过正资程常料1工试中况卷，下安要与全加过，强度并看工且25作尽52下可22都能护可地1关以缩于正小管常故路工障高作高中；中资对资料于料试继试卷电卷连保破接护坏管进范口行围处整，理核或高对者中定对资值某料，些试审异卷核常弯与高扁校中度对资固图料定纸试盒，卷位编工置写况.复进保杂行护设自层备动防与处腐装理跨置，接高尤地中其线资要弯料避曲试免半卷错径调误标试高方中等案资，，料要编试求5写、卷技重电保术要气护交设设装底备备置。4高调、动管中试电作线资高气，敷料中课并设3试资件且、技卷料中拒管术试试调绝路中验卷试动敷包方技作设含案术，技线以来术槽及避、系免管统不架启必等动要多方高项案中方；资式对料，整试为套卷解启突决动然高过停中程机语中。文高因电中此气资，课料电件试力中卷高管电中壁气资薄设料、备试接进卷口行保不调护严试装等工置问作调题并试，且技合进术理行，利过要用关求管运电线行力敷高保设中护技资装术料置。试做线卷到缆技准敷术确设指灵原导活则。。：对对在于于分调差线试动盒过保处程护，中装当高置不中高同资中电料资压试料回卷试路技卷交术调叉问试时题技，，术应作是采为指用调发金试电属人机隔员一板，变进需压行要器隔在组开事在处前发理掌生；握内同图部一纸故线资障槽料时内、，设需强备要电制进回造行路厂外须家部同出电时具源切高高断中中习资资题料料电试试源卷卷，试切线验除缆报从敷告而设与采完相用毕关高，技中要术资进资料行料试检，卷查并主和且要检了保测解护处现装理场置。设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
网络数据的名词解释
网络数据的名词解释网络数据是指通过互联网进行传输和交换的各种信息。
随着互联网的普及和技术的发展，网络数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
通过网络数据，我们可以获取各种知识、与他人沟通、进行在线购物等各种活动。
本文将对网络数据相关的一些重要名词进行解释和介绍。
一、数字化数字化是将物理世界中的各种信息转化为数字格式，以便网络传输和处理。
数字化使得各种媒体，如文字、音频、图像和视频等，能够在网络上进行传输。
通过数字化，不同媒体可以被统一编码和解码，实现互联网上的互通。
二、云计算云计算是一种通过互联网提供计算资源的方式。
云计算的本质是将计算任务和数据存储从本地计算机转移到网络上的服务器上。
用户可以通过互联网访问和使用云计算服务，而无需购买和维护大量的硬件设备。
云计算提供了高度灵活、可扩展和安全的计算环境。
三、大数据大数据是指规模巨大且多样化的数据集合。
这些数据可以来自各个方面，如社交媒体、传感器、金融交易等。
大数据的特点包括数据量大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。
通过对大数据的分析和挖掘，可以获得有用的信息和洞察，并支持决策和创新。
四、人工智能人工智能是模拟、延伸和扩展人类智能的一门技术。
通过使用计算机和算法，人工智能可以模拟人类的认知、学习、思考和决策等智能行为。
网络数据为人工智能提供了丰富的素材和训练数据，使得人工智能能够更好地理解和应用知识。
五、物联网物联网是指互联网与物理世界的连接，将传感器、设备和物体互相连接，并通过网络进行信息交换和共享。
物联网的目标是将各种物理设备和系统互相连通，实现智能化管理和控制。
网络数据在物联网中起到了收集、传输和存储各种传感器和设备数据的作用。
六、区块链区块链是一种分布式账本技术，用于记录和验证交易和数据。
区块链将数据分布在多个节点上，并使用加密算法实现数据的安全和可信。
由于数据不依赖于单一的中心机构，区块链具有去中心化和防篡改的特点。
网络数据在区块链中扮演着记录和交换价值的角色。
数据库名词解释
1.数据：数据库中存储的基本对象，描述事物的符号记录数据库：数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合。
数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
数据库系统（Database System，简称DBS）是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成。
2.数据模型就是现实世界数据特征的抽象，即.数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。
通俗的讲，数据模型就是现实世界的模拟。
包括概念模型、逻辑模型、物理模型。
逻辑模型包括网状模型、层次模型、关系模型等。
3.逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，即，当数据的逻辑结构改变时，用户程序也可以不变。
物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。
即，数据在磁盘上怎样存储由DBMS管理，用户程序不需要了解，应用程序要处理的只是数据的逻辑结构，这样当数据的物理存储改变了，应用程序不用改变。
下面的了解：数据库系统中的DBMS为三级模式结构提供了两层映像机制：外模式/模式映像和模式内模式映像。
这两层映像机制保证了数据库系统中数据的逻辑独立性和物理独立性。
外模式/模式映像定义了数据库中不同用户的外模式与数据库逻辑模式之间的对应关系。
当数据库模式发生变化时，例如关系数据库系统中增加新的关系、改变关系的属性数据类型等，可以调整外模式/模式间的映像关系，保证面向用户的各个外模式不变。
应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与应用程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。
模式/内模式映像定义了数据库中数据全局逻辑结构与这些数据在系统中的物理存储组织结构之间的对应关系。
当数据库中数据物理存储结构改变时，即内模式发生变化，例如定义和选用了另一种存储结构，可以调整模式/内模式映像关系，保持数据库模式不变，从而使数据库系统的外模式和各个应用程序不必随之改变。
点数据的名词解释
点数据的名词解释数据是信息的载体，是通过观察和测量所得到的事实或现象的表示形式。
在当今数字化的时代，数据无处不在，它们统治着我们的生活和工作。
关于数据的话题如此之广泛和复杂，今天我想以一个简单的问题为起点：什么是数据？数据可以分为不同的类型，包括定量数据和定性数据。
定量数据是可量化的、可以被测量的数据，通常以数字形式表示。
例如，人的身高、温度、销售额等都属于定量数据。
而定性数据则是描述性的、非量化的数据，通常采用文字或符号来表示。
例如，颜色、口味、喜欢的音乐风格等都属于定性数据。
有一个相关的概念值得一提，那就是变量。
变量是数据的特征或属性，可以根据其不同的值进行分类。
在统计学中，我们常常将变量分为两种：自变量和因变量。
自变量是可以独立改变的变量，而因变量则是根据自变量的变化而产生变化的变量。
通过观察和分析自变量和因变量之间的关系，我们可以得出一些有意义的结论和预测。
在收集数据时，我们需要考虑采样的方法。
采样是指从总体（即研究对象的全体）中选择一部分作为样本，以代表整个总体。
合适的采样方法可以确保样本的代表性和可靠性。
常见的采样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
采样错误或偏差可能导致结论的错误性或不准确性。
除了数据的类型和采样方法，我们还需要考虑数据的度量。
度量是指对数据进行标准化和测量的过程。
常见的度量方法包括计数、计量和分类。
计数是指对某个事物或现象进行数字的计数或统计。
计量是指通过测量工具（如尺子、温度计等）对某个属性进行定量的评估。
分类是指根据某种标准或规则将数据划分为不同的类别。
在数据分析和解释过程中，我们经常会遇到统计量和描述性统计的概念。
统计量是对样本数据进行整合和总结的指标，通常用于描述样本的特征和分布。
常见的统计量包括平均数、中位数、标准差等。
描述性统计是指对数据进行总结和描述的过程，通过图表、表格、图形等方式将数据进行可视化呈现。
除了以上这些基本的概念和方法，还有许多与数据相关的领域和技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
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下单金额、下单笔数 下单金额、下单笔数 客单价 回头客占比、老客户成交占比 回头客UV、老客户成交占比 回头客UV、回头客占比
下单用户数 下单笔数
拍下订单的用户数（去重，同一用户拍下多笔订单记 为1） 当天拍下的订单数量（主订单）
有两个或者两个以上不同商品的订单，占总订单数的 关联销售订单占比 比例，一个客户一天内不管下单几次，都算一个订单 回头客UV 回头客比例 老客户成交占比 本店两年内有过购买记录的访问人数 回头客占访客数的比率 成交用户中老客户所占的比例，老客户指两年内在该 店内有过购买行为客户
详情页成交转化率 详情页成交人数占详情页访客数的比率 支付率 跳失率 首页跳失率 成交用户数 客单价 成交件数 成交笔数 成交金额 笔单价 下单金额 支付宝成交笔数占拍下笔数的百分比 用户登陆店铺后只访问了一个页面就离开的访问人次 占店铺登陆页面访问总人次的比例 用户访问首页后，直接跳出的用户数占首页访客总数 百分比 成功拍下并完成支付宝付款的人数 店铺每一个买家平均购买商品的金额，也即是平均交 易金额。 通过支付宝付款的宝贝总件数 通过支付宝付款的交易总次数（一次交易多件宝贝， 算成交一笔）? 通过支付宝付款的金额? 店铺每一笔交易的平均金额 拍下的订单总金额
平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。 成交转化率=成交人数/访客数 详情页成交转化率=详情页成交人数/详情页访客数 支付率=支付宝成交笔数/拍下笔数 跳失率=跳失人次/登陆页面的访问人次 首页跳失率=首页跳失人次/登陆首页的访问人次 所选时间段内同一用户发多笔成交会进行去重计算 一段时间内的销售额/客户数（客户去重)
计算公式
店铺内页面被点击一次，即被记为一次浏览（PV），一个用户多次点击或刷新同 一个页面，会被记为多次浏览（PV），累加不去重。 店铺的详情页面被点击一次，即被记为一次浏览（IPV），一个用户多次点击或刷 新同一个页面，会被记为多次浏览（IPV），累加不去重。 一个用户一天内多次访问店铺被记为一个访客
数据名词
定义
浏览量(PV)
店铺页面被访问的总次数
详情页浏览量(IPV) 店铺详情页面被访问的总次数 访客数(UV) 详情页访客数 访问店铺的总人数 到达店铺详情页面的访客数
平均每个用户连续访问店铺的时间（即平均每次访问 人均店内停留时间 店铺的时间） 详情页平均停留时 平均每个用户在连续访问店铺时，在每个详情页上停 间 留的时间 访问深度 成交转化率 指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次浏览店铺 的页面数） 本店成交人数占总访客数的比率
每日销售额/主订单交易笔数
回头客比例=回头客UV/访客数(UV) 成交用户ห้องสมุดไป่ตู้老客户数/成交用户数
相关名词
人均店内停留时间、访客数(UV) 详情页访客数、详情页平均停留时间 浏览量(PV)、人均店内停留时间 详情页浏览量(IPV)、详情页平均停 留时间 浏览量(PV)、访客数(UV) 详情页浏览量(IPV)、详情页访客数 浏览量(PV)、访客数(UV) 访客数(UV)、成交人数 详情页访客数、详情页成交人数 成交笔数、下单笔数 跳失人次、登录页访客人次 跳失人次、详情页访客人次 支付率、跳失率 成交金额、用户数 成交金额、成交笔数 成交件数、成交金额 成交件数、成交笔数 关联营销订单占比、客单价 下单用户数、下单笔数