这种数据模型的基本特点是节点之间没有明确的隶属关系数据，一个节点可以与其他多个节点建立联系，即节点之间的联系是任意的，任意两个节点都可以有联系，可以表示多对多的关系。3.关系数据模型由于关系数据库结构简单，操作方便，理论基础扎实，所以发展很快。80年代以后推出的数据图书馆管理系统几乎都是关系型的。涉及的基础知识有:关系模型的逻辑数据结构、表的运算符、表的完整性规则以及视图和范式的概念。
4、 数据库管理系统常见的 数据模型有 层次模型,网状模型和什么?数据常见的图书馆管理系统数据模型包括层次模型、网络模型和[关系模型] 数据模型是针对现实世界的。层次 Model:层次模型用“树形结构”表示数据它们之间的关系层次Model是数据库系统使用最早的模型，它的根节点在最上面，层次最高，子节点在最下面，排列的层
(2)其他节点有且只有一个父节点。(除了根之外的其他节点只有一个父节点)这就使得层次数据library系统只能直接处理一对多的实体关系。(3)任何给定的记录值只有按照其路径查看才能显示其全部意义，任何子记录值都不能独立于父记录值而存在。比如:某师范学生层次模特。层次模型有四种记录类型，即实体。分别是:(1)记录类型(实体)系统为根节点，由编号、名称、专业、编制属性(字段)组成。
5、 数据模型的 分类有哪些,各有什么特点数据模型根据应用的不同分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。1.概念数据模型是面向用户和面向现实世界的数据模型，描述一个单元的概念结构；具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；简单明了，便于用户理解；概念模型是充满主观色彩的作品。2.logic 数据 model的特点是直接反映业务部门的需求，对系统的物理实现具有重要的指导作用；可以通过实体和关系勾勒出一个企业的数据蓝图；逻辑模型为用户提供了定义完整性约束的机制，以反映具体应用中所涉及的具体语义约束。
6、 层次型网状型和关系型 数据库划分原则是层次 Net类型和关系类型数据库划分原则是数据之间的联系。1.层次 数据图书馆也是由records 数据访问的。层次 数据模型中最基本的数据关系是基本的层次关系，表示两个记录类型之间的一对多关系，也称为父子关系。2.mesh 数据 library是在mesh 数据模型的基础上，利用网格原理和方法建立的。一般指mesh 数据库管理系统生成的mesh 数据库系统。3.关系型数据 Library是指数据 Library是利用关系型模型来组织的，为了方便用户使用，以行和列数据的形式存储。
2.严格来说，数据库是一个有组织的、可共享的数据长期存储在电脑中的集合。数据在库中数据是指在某个数据模型中被组织、描述和存储在一起，尽可能少冗余，高数据独立性和可扩展性，在一定范围内被多个用户共享的特性。3.数据 in图书馆是为许多用户共享他们的信息而建立的，并且已经摆脱了特定程序的限制和约束。
7、 数据模型的 分类有哪些?满足更真实模拟现实世界的要求；容易被人理解；同时又可以分为两个不同的层次，第一个是概念层数据 model，第二个是逻辑层数据 model和物理层数据 model。其中，概念层数据 model又称数据的概念模型或信息模型，用于描述现实世界中的事物，与具体的计算机系统无关，独立于任何DBMS，但很容易转换成DBMS支持的逻辑数据 model。
8、 数据分析中的变量 分类数据分析中的变量分类 数据分析工作每天都要面对各种数据而每一个数据都有其特定的含义。同样的数据在不同的环境下有不同的含义，所以我们要选择正确的分析方法，得出正确的结论。首先要明确分析目的，准确理解当前数据类型和意义。统计学中的变量是指研究对象的特征，有时也称为属性，如身高、性别等。每个变量都有一个变量值，这就是我们分析的。它没有意义，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。
9、 数据分析的四个 层次为了更好的发挥数据分析，D.J.Patil把数据分析分成了四个阶段。大致如上图所示。最低级的阶段是:descriptiveanalytics，这个阶段数据分析只是描述问题，发生了什么？一般来说，它的意思是什么，在哪里，什么时候和多少。普通SPC监控系统，
第二阶段是:诊断分析学，描述分析学的自然延续，回答了“为什么”的问题。在这个阶段，只要应用钻取，就需要相关参数(低级参数)的分析，一般只要求说明问题的发生。第三阶段是:PredictiveAnalytics，这是一种智能分析，这是一种人工智能。
