挖掘数据要素的方法是哪个

随着信息通信技术与数字经济的深度融合发展，数字经济也成为了继农业经济和工业经济之后的新经济形态，数据资源作为重要生产要素，是数字经济时代的“黄金”、“石油”，数据要素的战略地位和重要性不断提升。所谓数据要素，就是能够产生经济效益的数据资源。数据要素是重要的基础性和战略性资源，具有基础性资源作用和创新引擎功能，在构建新发展格局中能发挥重要作用。数据要素能优化企业生产流程，促进企业间资源高效优化配置性供需失衡的问题。在供给方面，企业可通过数字化转型升级，畅通数据要素流动，大幅提升生产制造、经营管理、商贸流通等环节的效率，提升现有技术、产品和服务的供给能力。在需求方面，用好数据要素能更好挖掘内需潜力，丰富基于客户需求的大数据研发设计模式，让企业研发设计更具有针对性和导向性，有效释放消费潜力。，促进产业链协同，提升产业整体竞争力。数据要素能帮助企业精准把握用户需求，促进供需有效对接，提升服务水平。数据要素在被使用过程中不会被消耗，而且还会产生更多数据。用好数据要素，可以有效化解实体经济结构

数据要素是数字经济时代的一种关键生产要素，它是指经过加工处理后能够投入经济活动并带来经济价值的数据。这些数据具有明确的使用目的，可以像传统生产要素（如土地、劳动力、资本）一样，在生产、分配、流通和消费过程中发挥作用。构成部分数据本身：这是数据要素的核心内容。它包括各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据采集工具和方法：用于获取数据的手段也是数据要素的重要组成部分。例如，通过则不同，其边际成本在很多情况下是递减的。例如，当数据存储容量增加时，单位数据的存储成本会降低；当数据处理算法被优化后，处理更多的数据量所需的额外成本相对较少。数据要素的价值创造直接价值创造：数据要素可以数据要素。这包括数据清洗（去除噪声数据、重复数据等）、数据转换（如数据格式的转换、数据的标准化等）、数据分类和标注（根据特定的规则或模型对数据进行分类和标注，以便于后续的分析和利用）等技术和流程。与传统生产要素的对比非实体性：与土地、劳动力这些实体性生产要素不同，数据要素没有物理形态。它是以数字编码的形式存在于计算机系统或网络存储设备中的信息集合。这种非实体性使得数据要素的存储、传输和复制更加方便

数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为使用者或所有者带来经济效益的数据资源。在数字经济时代，数据如同土地、劳动力、资本等传统要素一样，成为关键的生产要素。特点非竞争性：与传统要素不同，数据要素可以挖掘和分析后，所产生的价值往往越高。可再生性：数据在使用过程中不会被消耗，还可以通过新的收集和整理不断再生。数据要素的构成数据资源：这是数据要素的核心内容，包括各种结构化（如数据库中的表格数据）、半获取大量的图像数据，然后对这些数据进行清洗（去除模糊、错误标注等图像）、标注（如标注图像中的物体类别），再利用机器学习算法进行分析，这些处理技术是数据要素发挥作用的重要支撑。数据管理制度：包括数据产权制度、数据质量管理制度、数据安全管理制度等。数据产权制度明确数据的归属和使用权限，例如，确定用户数据的所有权是属于用户还是收集数据的平台。数据质量管理制度保证数据的准确性、完整性和一致性，比如企业通过数据质量评估和监控机制来确保财务数据的质量。数据安全管理制度保障数据在存储、传输和使用过程中的安全性，如金融机构采用加密技术来保护客户的交易数据。数据要素的价值创造方式优化决策过程：企业通过分析数据来

数据要素是指将原始数据经过加工整理、确权，使其成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过在市场上交易流通，让这些数据资产成为可用于社会生产经营活动，可为使用者带来经济效益的生产要素。数据要素具有广泛的应用价值和商业价值，以下是其主要的几个方面：提升决策效率：通过对大量数据的分析和挖掘，可以帮助企业和组织更深入地了解市场、用户需求和行业动态，从而做出更明智、更及时的决策。这不仅可以提高决策的精准度：数据要素可以用于各种科学研究领域，如人工智能、医学、生物学、经济学等。通过对大量数据的分析和挖掘，可以帮助科学家们更好地理解复杂现象和规律，推动科技进步。，还可以降低决策风险。优化资源配置：数据要素可以帮助企业和组织更好地掌握市场需求和资源状况，从而优化资源配置，提高资源利用效率。创新业务模式：通过对数据的深度分析和应用，可以帮助企业和组织发现新的商业机会和业务模式，从而开拓新的市场领域，增加收入来源。改善客户体验：通过数据要素的分析和应用，可以帮助企业和组织更好地了解用户需求和行为习惯，从而提供更个性化的产品和服务，提高客户体验和满意度。辅助科学研究

数据挖掘指从大量的数据中通过算法分析、搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是一种通过使用计算机技术和算法从大量的数据中提取、发现、分析和展示潜在模式、关系和趋势的过程它使用统计学、机器学习、模式识别和数据库技术等方法，并结合领域知识来解决实际问题。数据挖掘的过程通常包括以下步骤：数据收集：获取和整理需要分析的数据集。数据预处理：对数据进行清洗、去除噪音、处理缺失值和异常值等。特征选择：选择对分析和模型建立有意义的特征。数据转换：对数据进行转换和归一化，以便于进行后续分析。模式发现：通过运用合适的算法和技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。模型评估：对挖掘出的模式和规则进行评估和验证，确定其可信度和用性。结果解释：解释和展示挖掘结果，提供对结果的理解和应用。数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、电商等，用来发现用户行为模式、预测销售趋势、识别欺诈行为、辅助医疗诊断等。

数据要素是什么意思？数据要素，是指能够产生经济效益的数据资源。这些数据资源在数字经济时代具有重要的价值，是数字化经济决策的基础，也是企业竞争力的重要组成部分。数据要素市场的发展数据要素市场是将尚未中产生的价值。数据要素的经济价值在数据要素市场中，数据可以作为劳动对象或工具，被挖掘出价值、使用其价值，为数据所有者带来终的经济效益。如今数据的充分挖掘和有效利用，优化了资源配置和使用效率，改变了人们生产、生活和消费模式，与百姓生活息息相关，渗透到了各行各业。完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程。这个过程包括数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块。这些模块相互关联，共同推动数据要素的流通与利用，实现数据在流动

商品在生产者和消费者之间合理分配，只不过这里的“商品”是数据。数据要素市场化配置的重要性提高资源利用效率：能使数据从闲置或低效率利用的地方流向能够充分挖掘其价值的地方。比如，一些大型互联网企业积累了海量数据要素市场化配置的概念数据要素市场化配置是指通过市场机制，让数据要素在供给者和需求者之间进行有效流通和分配，以实现数据要素的最优利用和价值最大化。这就好比在商品市场中，通过价格机制、供求机制等让数据产业结构：吸引更多的企业参与数据要素市场，促使数据的采集、存储、加工、分析等环节的企业更加专业化和规模化。数据要素市场化配置的关键环节数据要素确权：明确数据的产权归属是市场交易的前提。这是一个复杂的问题，因为数据的产生可能涉及多个主体。数据要素定价：由于数据的特殊性，其定价方法较为复杂。价格可以根据数据的质量、数据的稀缺性、数据的应用场景等因素来确定。数据要素交易平台建设：提供一个安全、公平、高效的数据交易场所。交易平台需要具备数据展示、交易撮合、安全保障等功能。数据要素市场化配置的主要模式数据直接交易模式：数据所有者直接将数据出售给需求者。数据授权使用模式：数据所有者授权需求者在一定的条件下使用数据。数据服务模式：数据所有者以提供数据服务的方式将数据要素推向市场。

数据要素是什么？数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。这是一种新的生产要素，与劳动力、资本和土地等传统生产要素不同，数据要素是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代。数据要素强调的是数据在促进生产价值中的角色，包括原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识。数据要素的价值数据要素的价值主要体现在以下几个方面：决策支持：数据要素可以为决策者提供关键信息，帮助他们做出更明智、更有效的决策。业务优化：通过分析和挖掘数据，企业可以优化其业务流程，提高效率，降低成本。创新与增长：数据可以帮助企业了解市场趋势，开发新的产品和服务，从而促进增长和创新。客户体验改善：通过数据分析，企业可以更好地理解客户需求，提供个性化的产品和服务，提升客户体验。数据要素与数据资产的联系和区别数据资产是拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。数据资产是数据要素的一部分，是那些为企业带来经济价值的数据资源。数据要素的范围较广，包括原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识。而

在数字化时代，数据被誉为新的石油，其价值日益凸显。数据要素，作为数字经济时代的黄金资源，正逐渐成为推动经济发展和社会进步的新引擎。数据要素，是指具有高价值、可共享复用、组合使用的新数据形态。它是对数据进行采集、存储、处理、分析后，形成的有用信息。数据要素市场化是指让数据要素根据市场规律的要求，根据市场导向，流向配置到相关的行业、产业、企业，以增加国民生产总值，同时实现数据自身的生产与再生产、保值需求者使用，从而提高数据的利用效率。挖掘数据潜在价值：数据要素的市场化有助于挖掘数据的潜在价值，将数据转化为生产力，推动经济发展。创新商业模式：数据要素的市场化也将推动新的商业模式的出现，如数据驱动的广告、数据驱动的金融等。推动数据要素市场化的措施建立完善的数据治理法规：数据治理法规是保障数据要素市场化的基础。它需要明确数据的所有权、使用权、经营权等，从而保障各方的利益。构建开放共享的数据平台与增值。在这个过程中，需要明确数据要素产权、定价机制、交易机制，并避免数据被篡改，明确数据涉及隐私的边界等。数据要素市场化的重要性提升数据利用效率：通过市场化，可以将分散的数据集中起来，提供给更广泛的

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...