相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。
行为事件分析：洞察用户行为的深度/行为事件分析，就像观察用户的舞台剧，通过用户行为如注册、浏览、投资、提现等，解析背后的影响因素和互动模式。运营、市场和数据分析师在寻找如“三个月内哪个渠道带来最高注册增长”、“不同时间段用户充值额分布”等答案时，此模型发挥着关键作用。
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。
交易数据（TRANSACTION DATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
根据需要分析的数据选择分析模型 用户模型 用户模型是一种在营销规划或商业设计上描绘目标用户的方法，经常有多种组合，方便规划者用来分析并设置其针对不同用户所展开的策略。
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。锁模式 描述共享 （S） 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
更新锁：当SQL Server准备更新数据时，它首先对数据对象作更新锁锁定，这样数据将不能被修改，但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时，他会自动将更新锁换为独占锁，当对象上有其他锁存在时，无法对其加更新锁。 从程序员的角度看：分为乐观锁和悲观锁。
实际操作中，遇到的树形结构往往比等差数列复杂得多。Path Mapper在处理这些复杂层级时，犹如一剂灵丹妙药。无论是调整形态还是跨越层级，它都能提供直观、便捷的解决方案。通过巧妙的数据结构处理，你可以在空间设计中展现出更为自由和灵活的创意。
直接用两个边连edge surface。Grasshopper基础认知——数据结构 当输入的数据不匹配时，如果你连接组件列表，（两个输入，开始和结束点）两个列表的点坐标有不同数量的点，还不清楚哪些点连接 你可以选择三种不同的匹配算法中找到最适合你的那一个。数据匹配算法可以通过菜单设置组件的基础上的组件。
等差数列在grasshopper数据结构的基本入门章节内的：Random：随机必备series：等差数列（适用于知道步长，或终点未定）range： 等间范围（适用于知道起点、步数，而步长未定）Series运算器，输入第一个数值，增量，数量，就能生成一个等差数列。Square运算器，输入间距和横纵向的数量，就能生成一个方型点阵。
以Series运算器生成以指定等高距为公差的等差数列，并将相应位置的等高线与等差数列中相应的项数配对，分别沿着UnitZ运算器指定的Z轴方向，以Move运算器抬升不同的距离。注意Move运算器的Geometry输入端的数据结构需要设为Reverse.最后，以patch运算器生成曲面。
然后就到了我们生成mesh的步骤了，其实在Grasshopper中生成mesh十分简单，我们只需要一个运算器：constructmesh。这个运算器我们需要考虑的主要也就是两个输入端，V输入顶点，F输入顶点链接的顺序。
数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。其区别是：数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
数据处理：（data processing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。 基本目的 数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据预处理技术 预处理技术包括对采集到的数据进行识别、提取、清洗、填充、平滑、合并、规范化和一致性检查等操作。数据抽取的目的是将复杂数据转换为统一的或易于处理的数据结构，以便快速分析处理。
大数据技术的关键在于处理海量数据，并从中提取有价值的信息。这个过程涉及多个技术层面，包括数据采集、预处理、存储管理、处理与分析以及可视化展示。 数据采集技术 数据采集技术通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的收集。
