商务智能技术可以分析哪些数据类型
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，然后分发到企业各处、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，将这些数据转化为有用的信息、管理和分析数据。商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能（Business Intelligence 商业智能又名商务智能
简述当前的空间数据模型有哪些类型，并进行简要描述和比较分析
简述当前的空间数据类型有哪些，并进行简要描述和比较分析。 答：空间数据按照其特征可以分为三种类型：
1、 空间特征数据，记录的是空间实体的位置、形状和大小等几何特征，以及与相邻物体的 拓扑关系。这是地理信息系统区别于其他数据库管理系统的标志。
2、 专题属性特征数据，描述地理实体所具有的各种性质，如地形的坡度、坡向、某地的年 降雨量、土地酸碱类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。专题属性特征通常以数字、符号、文本和图像等形式来表示。
3、 时间特征数据，时间属性是指地理实体的时间变化或数据采集的时间等，空间数据总是 在某一特定的时间内采集的到或计算产生的。 按照空间数据的组织方法可以分为：
1、矢量数据结构，在矢量模型中，现实世界的要素位置和范围可以采用点、线或面表达，与它们在地图上表示相似，每一个实体的位置是用他们在坐标参考系统中的空间坐标定义。
2、栅格数据结构，在栅格模型中，空间被规则的划分为栅格，地理实体的位置和状态使用它们占据的栅格的行、列来定义的，每个栅格的大小代表了定义的空间分辨率。 两者的比较分析： 矢量结构的优点：1数据结构紧凑、冗余度低2有利于网络和检索分析3图形显示质量好精度高。缺点：1数据结构复杂2多边形叠加分析及邻域搜索比较困难。 栅格结构的优点：1数据结构简单2便于空间分析和地表模拟3现势性较强4易于与遥感结合及信息共享。缺点：1数据量大2投影转换比较复杂。
大数据spark 和 hodoop 这两个什么情况？未来哪个会取代哪个？
Hadoop包括MapReduce和HDFS，目前很火的Spark，如果说代替，只是会代替Hadoop中的MapReduce。Spark在任务调度和数据可靠性方面，确实比MapReduce要快很多，而且支持将数据缓存到内存中，下次查的时候直接基于内存访问。 Spark: 是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽 管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 虽然 Spark 与 Hadoop 有相似之处，但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。首先，Spark 是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计，即那些在并行操作之间重用工作数据集（比如机器学习算法）的工作负载。为了优化这些类型的工作负 载，Spark 引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟. 在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原 语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如 map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect, reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的 Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.
偶然看了几份研究中心的研究报告，发现里面都是直方图、扇形图之类的？难道他们就只用excel来分析数据？
数据分析和图表展现分为2个部分，其中数据分析软件有SPSS、SPS、R等，图表展现有SwiffChart、水晶易表等。 一般而言，商业杂志中的图表用Excel都可以模仿出来，就好比你会C语言理论就能编写出软件一样。
调查报告抽取的人数要达到多少对数据分析才有效
要相当大的量才可以，现在调查报告各地主观性太强，而且存在很多问题，现在可以借助“大数据”真实可靠，很是数据分析平台就是借助于这方面的技术实现对产品类的分析
Java-基本数据类型有哪几个
java四类八种基本数据类型
整型byte short int long 浮点型 float double 逻辑型 boolean(它只有两个值可取true false) 字符型 char