根据数据分析的实时性能，可将数据分析的优化分析模型分为实时数据分析和离线数据分析 。对不对？1.可视化分析数据分析的用户是专家和普通用户，但对他们最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点 ， 容易被读者接受，就像看图说话一样 。
【数据分析模版的架构,python数据分析架构】
1、数据结构--结构体Struct在C语言中，可以使用一个结构来存储一组不同类型的数据 。结构是一个集合，包含多个变量或数组，它们的类型可以相同也可以不同 。每个这样的变量或数组被称为该结构的一个成员 。结构定义为用户自定义的数据类型，是创建变量的模板，不占用内存空间 。结构变量包含真实数据，需要内存空间来存储 。
Stu1和Stu2是两个stu型结构变量 。直接把变量放在结构的末尾就行了 。如上图所示，stu结构中还定义了“结构变量sub1”和“结构变量sub2” 。因为sub2没有定义变量，所以它的内部成员score是父结构stu的成员变量 。使用点号获取结构变量的单个成员，然后执行赋值操作 。也可以在定义结构变量时赋值整数值:结构的成员按顺序存储在内存中，成员之间互不影响，占用不同的内存空间 。
2、如何 架构大数据系统hadoopHadoop在可扩展性、健壮性、计算性能、成本等方面具有不可替代的优势 。实际上已经成为互联网企业的主流平台 。本文主要介绍了一个基于Hadoop平台架构的多维分析与数据挖掘平台 。作为互联网数据分析公司，我们在海量数据分析领域真的是“被逼上梁山”了 。多年来，在严峻的业务需求和数据压力下，我们尝试了几乎所有可能的方法，最终在Hadoop平台上落地 。
根据数据分析的实时性，可分为实时数据分析和离线数据分析 。实时数据分析一般用在金融、移动、互联网B2C等产品中 ， 往往需要几秒钟内分析上亿行数据，以达到不影响用户体验的目的 。要满足这种需求，我们可以使用设计良好的传统关系数据库组成并行处理集群 ， 或者使用一些内存计算平台 ， 或者采用HDD的架构，这些无疑需要很高的软硬件成本 。
3、业务-应用-数据-技术 架构的正向设计方法Enterprise架构Methods强调了组织的业务、应用、数据和技术架构的整体和积极的设计，以实现组织的战略和业务的一致 ， 以及业务和IT的一致 。但是很多项目很难真正做到这一点 。原因有三:-2/的理论不到位 。学习TOGAF有助于建立架构的思维，但远远不够 。即使通过了TOGAF鉴定等级认证，也需要通过具体的项目实施 ， 不断反思TOGAF的内容，再进行裁剪和补充，逐步形成具体的架构项目实施方法 。
架构强调正向设计、业务、应用、数据和技术架构是自上而下的正向推导，是自下而上的反向承接关系 。这就要求在架构项目之初，就要规划好架构项目的完整技术路径，设计好项目过程中使用的大部分工具和模板，通过工具和模板保证每个架构之间的逻辑关系，保证每个架构 。对项目实施顾问的能力要求很高 。无论架构项目的边界和范围是什么，都要求架构实施顾问要有全局思维，不仅要懂业务，还要懂IT，能够从战略角度构建逻辑蓝图，深入挖掘问题 。
4、什么是数据库系统的体系结构数据库系统的软件主要包括:(1)数据库管理系统 。DBMS是为建立、使用和维护数据库而配置的软件 。(2)支持数据库管理系统的操作系统 。(3)具有与数据库及其编译系统接口的高级语言，便于开发应用程序 。(4)以DBMS为核心的应用开发工具 。(5)为特定应用环境开发的数据库应用系统 。2.整个数据库系统对硬件资源提出了更高的要求:(1)为了存储操作系统、DBMS的核心模块、数据缓冲区和应用程序，需要足够的内存 。
5、大 数据分析的最佳分析模型,是
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