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分析数据的逻辑关系,数据之间的逻辑关系

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ORACLE的逻辑 domain SQL具有...数据library逻辑从逻辑-2的角度看结构 。数据指标体系底层逻辑从底层开始逻辑，梳理出指标体系底层和方案数据，数据library逻辑的结构是怎样的？数字人力资源分析与其他业务分析类似，同样需要构建分析 逻辑，挖掘和使用数据来解决具体问题 ， 最终体现价值 。

1、什么是 数据库的 逻辑结构?并且 逻辑结构有哪些?ORACLE的 逻辑结构域SQL有...数据Library逻辑结构是从逻辑分析数据库的构成角度来创作的 。SQL的逻辑结构主要用于面向用户的数据组织管理 。与传统的关系模型术语相比，在SQL中 ， 视图对应外部模式，基本表对应模式，存储文件对应内部模式 。Oracle的逻辑结构 ， 逻辑从小到大的存储单元:数据块、区、段和表空间 。oracleserver上只有一个数据库，一个数据库可以由多个表空间组成，一个表空间可以由多个段组成 ， 一个段可以由多个盘区组成 ， 一个盘区由一组连续的块组成；

2、如何理解科学探究的七个环节的 逻辑关系?科学探究的七个环节:提出问题、猜测与假设、制定计划与设计实验、进行实验与收集数据、分析以及论证、评价、交流与合作 。提问:在问题的思考中，提出初始问题，从而得到最原始的问题 。猜想与假设:对一个未知的事物做一个理论上的猜测，以便下一步做一个情景假设 。制定计划，设计实验:在一定的科学基础上 ， 进行猜想和假设 ， 帮助这些猜想得到证明 。

分析和论点:科学地讨论收集到的数据来帮助证明你的假设 。评价:针对自己实验中的不足之处做出一定的错误分析判断自己的数据是否可以严谨求证 。交流与合作:把这个实验的结果传达给大众，让更多的人来分析做出自己的猜测和论证 。科学探究是探索生命的重要方法 。科学探究的一般流程是:提出问题，猜测假设，制定计划设计实验，进行实验并收集数据，分析并演示，评价 ， 交流，合作 。

3、人事统计 数据表 逻辑 分析怎么看【分析数据的逻辑关系,数据之间的逻辑关系】human resources分析是人力资源数字化的重要应用领域，它本身就体现了人力资源数字化的价值 。换句话说，新人力资源分析可以称为数字人力资源分析 。数字人力资源分析与其他业务分析类似，同样需要构建分析 逻辑，挖掘和使用数据来解决具体问题 ， 最终体现价值 。不同的是，数字人力资源分析以人和数据为中心，以人与物的交互为场景，以人的能效为方向 ， 以企业管理的具体问题为阶段性目标 。

数字化管理的快速发展已经开始改变和重塑人力资源分析，现在大家已经达成共识，在进行人事决策时使用数据是有益的，从而创造了基于数据的客观性(科学依据) 。这种更为科学的人力资源管理方法 ， 或者说是具有数据特点的方法，正在成熟一个新的领域，叫做数字人力资源分析或者说是劳动力的科学管理 。通过结合基于数据算法的理解范式和直觉，可以做出贯穿员工生命周期的人力 。

4、 数据指标体系的搭建底层 逻辑从底层开始逻辑，整理出底层数据指标体系和分析scheme逻辑 。多维视角 业务场景关键要素分类 跟踪业务流程 梳理业务逻辑关系(强相关、弱相关、互斥)重要性过滤 标准比较(时间、指标、比率)引出第一个底逻辑:逻辑 。“他”的视角和维度on 数据:立场的重点在哪里？创业阶段是初期还是成熟期？越初始数据越不成熟越成熟数据越积累 。
对于门店经常提到的“人、货、场:分析 Who、场的面积、货的种类 。至于网页商城经常提到的“转化漏斗”:有多少商品被点击，有多少商品被加入购物车，有多少订单是“转化率是多少？好像不同的商家想要的分析“东西完全不一样，一致性如何？第二个底层逻辑:对商业场景的关键要素进行分类 。我在商店里付钱给店员，他给我商品，网站商城交易场景“我点击商品，访问页面，(可能是咨询)，点击提交订单”虽然分析的具体事项不同行业不同，但都在身边 。

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