三级模式结构。数据库系统通常采用三级模式结构，分别是外模式（外部模式/视图）、概念模式（逻辑模式）和内模式（物理模式）。数据库系统的特点是：数据结构化、数据的共享性高，冗余度低，易扩充、数据独立性高、数据由DBMS统一管理和控制。数据的结构化，就是让数据彼此之间产生联系，发生关系。
三级结构。数据库系统采用三级模式结构，包括外模式、概念模式和内模式。外模式对应用户视图，定义特定用户组或应用程序所需的数据子集和操作方式。概念模式是整个数据库系统中的全局逻辑结构描述，独立于具体应用程序，反映了组织对存储在数据库中信息内容及其关系上达成一致意见后形成共识。
人们为数据库设计了一个严谨的体系结构数据库领域公认的标准结构是三级模式结构，它包括外模式、概念模式、内模式，有效地组织、管理数据，提高了数据库的逻辑独立性和物理独立性。用户级对应外模式，概念级对应概念模式，物理级对应内模式，使不同级别的用户对数据库形成不同的视图。
数据库系统通常采用三级模式结构，分别是外模式（外部模式/视图）、概念模式（逻辑模式）和内模式（物理模式）。外模式（外部模式/视图）：外模式是用户对数据库的可见部分，包括用户能够看到和访问的数据和操作。每个用户可以定义自己的外模式，根据自己的需求和访问权限，指定自己可见的数据和操作。
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。外模式通常是模式的子集。一个数据库可以有多个外模式。应用程序都是和外模式打交道的。外模式是保证数据库安全性的一个有力措施。
1、【答案】：A、B、C、D 范式的等级越高，应满足的约束集条件也越严格，因此在模式设计时，为了保证性能，不得不牺牲规范化的要求，故A正确。有的情况下，把常用属性和很少使用的属性分成两个关系可以提高查询的速度，故B正确。
2、【答案】：A A。【解析】在数据库设计时必须在需求分析阶段建立数据字典，确定数据库中所需要的数据。
3、【答案】：A 数据字典是在需求分析阶段建立，在数据库设计过程中不断修改、充实和完善的。
4、【答案】：A 数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。任何字典最重要的用途都是供人查询对不了解的条目的解释，在结构化分析中，数据字典的作用是给数据流图上每个成分加以定义和说明。
5、【答案】：B 数据库设计的目的实质上是设计出满足实际应用需求的实际关系模型。
6、概念结构设计是指由现实世界的各种客观事物及其联系转化为信息世界中的信息模型的过程，一般采用E-R模型。逻辑结构设计的任务是将概念结构设计阶段完成的概念模型转换成能被选定的数据库管理系统支持的数据模型。
统计描述统计描述是根据数据的特点，运用一定的统计指标和指标体系，表明数据反馈的信息，是数据分析的基础性处理工作，北大青鸟介绍主要方法：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表达等。
回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。
可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。
在大数据分析中，常见的数据分析模型包括： 行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。
漏斗模型：揭示转化路径的瓶颈/漏斗模型就像产品用户的旅程地图，清晰展示从流量到转化的每个环节。例如在直播平台，从下载到消费，漏斗展示每个阶段的转化率，帮助我们找出优化点。对于复杂流程，漏斗分析提供了直观的问题诊断视角。
常见数据分析模型有哪些呢？行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
时间序列模型 时间序列模型如ARIMA和季节性分解时间序列预测（SARIMA），用于分析和预测数据随时间的变化趋势。 异常检测模型 异常检测模型如孤立森林和高斯混合模型，用于识别数据集中的异常值或离群点。这些模型在欺诈检测和安全监控等领域非常重要。
漏斗分析模型 漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。
产品类型分类 互联网平台的产品主要分为商品和服务两大类。 数据分析关键点 - 运营模块：流量结构（渠道、业务、地区）、转化率、流失率和留存率、复购率。- 销售模块：同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比。
1、spring动态数据源使用到的设计模式有工厂模式、单例模式、代理模式、模板模式、观察者模式等。工厂模式 工厂模式是Java中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
2、spring动态数据源使用的设计模式有单例模式、工厂模式、代理模式、观察者模式、模板方法模式、装饰者模式、适配器模式、策略模式、桥接模式、访问者模式。单例模式 单例模式（Singleton Pattern）：在Spring框架中，单例模式是最常见的设计模式之一。
3、然后sessionFactory根据客户的每次请求，将dataSource属性设置成不同的数据源，以到达切换数据源的目的。spring中用到的包装器模式在类名上有两种表现：一种是类名中含有Wrapper，另一种是类名中含有Decorator。基本上都是动态地给一个对象添加一些额外的职责。
4、Spring框架中使用了多种设计模式，其中常用的有： 工厂模式（Factory Pattern）：用于创建对象，将对象的创建和使用分离。 单例模式（Singleton Pattern）：保证一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 代理模式（Proxy Pattern）：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。
数据库设计是一项有序的过程，主要包括以下几个阶段：首先，是至关重要的需求分析阶段。在这个阶段，主要任务是深入理解用户系统的需求，探寻“需求从何而来”，确保设计方向与实际需求紧密契合。接下来是结构设计，这是设计的核心部分。它分为三个步骤：概念设计、逻辑设计和物理设计。
数据库设计的步骤包括：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施与测试、优化和维护。需求分析：这是数据库设计的第一步，主要目的是了解用户需求，收集和分析相关数据，明确数据库需要存储哪些数据，这些数据之间的关系以及数据的操作要求等。
数据库的设计过程包括6个主要阶段：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护。需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求（包括数据与处理）。概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图。
