java报表数据多层级对象定义
access对象的三个层次？
access对象的三个层次？
第一层次是表对象和查询对象，它们是数据库的基本对象，用于在数据库中储存数据和查询数据。
第二层次是窗体对象、报表对象和数据访问页，它们是直接面向用户的对象，用于数据的输入输出和应用系统的驱动控制。
第三层次是宏对象和模块对象，它们是代码类型对象，用于通过组织宏操作或编写程序来完成复杂的数据库管理工作并使得数据管理自动化。
教育大数据六层架构分别是什么？
教育大数据六层架构是:
1. 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
2. 数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作，该层的作用是将raw data加工成product data。
3. 数据存储层（数据中心）：存储了经过清洗处理后的可用于生产系统的数据，比如元数据，业务数据库，模型数据库等，该层直接面向应用系统，要求高可靠、高并发、高精度。
4. 数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。
5. 行业应用层：深入分析行业数据特点，梳理行业数据产品需求，建立适用于不同行业的数据应用产品。
6. 数据可视化：以智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等多种方式提供数据展示和数据共享服务
数据化管理四个层次？
第一层：知其然
就是知道数据是多少，发生了什么情况。就如目前大多数企业都会有自己的数据库，严格一点会有对应的系统对应的业务数据库，数据收集的工作已经完备了，无论是通过报表还是数据分析的手段，都可以掌握发生了什么，程度如何，建立数据监控体系，做到“知其然”。也有一些企业，在管理内部数据的同时，也在考虑外部数据的引进，向第三方机构买数据，观察行业整体趋势、政策环境的影响，其次了解竞争对手的表现。这样的数据工作是长期的也可是周期性的管理。长期的可尽力数据展现模板，形成一定的管理规范，固化下来。短期性的比如监测某次营销活动的情况，可联合IT部门或者数据分析师自己动手，做到严格的“自省”。
1、数据是散的，看数据需要有框架。
数据展现很有讲究，把数据放到业务框架，能体现业务分析，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：
（1）不同层级的人对数据的需求不同。比如市场销售数据，业务层需要指导自己每日指标的完成情况和等级排名，需要提交每日每周每月的数据。领导层需要知道固定周期的业绩完成率，各地区销售额，营销成本和组内业绩排名。管理层，CEO级别的可能需要知道每个业务部门的一些关键指标，比如总营收，市场增长率，重要的研发进度等等。有效的框架能够让不同的人各取所需。
（2）好的框架能定位问题，指导决策制定。例如电商销售额下降了30%，业务很可能出现了重大问题。我们需要分析问题原因，但如果只从客单价、交易单数、转化率难以说明问题，好的业务分析框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，找到对应负责人。这也是我们通常所说的，看数据要落地。
2、数据，有对比才能考量。
日销售额100万，你说多还是少呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。数据判断要么有一个参考的指标，要么有能准确判断趋势的指标数据，如增长率上升率。这样一个基准可以是历史总结的同期数据，也可以是行业的平均水平，也可以是预先设定的而目标，一切脱离目标的数据分析都是“耍流氓”。
第二层：知其所以然
遇到问题寻找原因这是很顺当的衔接。但走到这一步还不够，解决问题才是真理。数据结合业务，找到数据表象背后的真正原因，解决之。解决问题的过程就会涉及数据整理、加工，还会涉及数据分析模型的建立和工具，这在以往的篇幅已经介绍的够多的了。
在第二层里也有两点分享：
1、 数据是客观的，但对数据的解读可能带有主观意识。
数据本身是客观的，但解读数据的人都是有主观能动性的。这样的问题往往是因为多数人通多数据先对问题定性，而不是通过问题解决问题，这样的事儿总有发生。
2、懂业务才能真正懂数据。
笔者认为，数据分析业务占6分，方法占4分。不懂业务无法理解数据的真正含义也是有理可寻的，这里特地拿出来强调一下。
第三层：辅助业务，发现机会
利用数据可以帮助业务发现机会。举个电商的例子，通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。
讲这个案例不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异就在于商业感觉，对数据的直觉。搜索数据和成交数据很多人都能够看到，但并没有人把这两份数据联系在一起，这背后体现出的就是商业的感觉。
第四层：建立数据化运营体系
我理解的数据化运营，包含了两重意思：数据作为直接生产力和间接生产力。
1、数据作为直接生产力。
数据作为直接生产力是指数据能将价值直接投入到前线，作用于消费者，时髦点讲就是“数据变现”，这也是大家最为关注的。以前有沃尔玛将啤酒和尿布两个产品关联摆放，引出了商品关联度的概念。如今，又有餐饮企业利用数据统计分析，选型餐厅面积，优化前后厅布置，使得单位面积营收最大。
2、数据作为间接生产力。
所谓间接生产力，是指数据价值不直接传递给消费者或企业，而是需要通过一系列的分析，制定策略传递给消费者，即通常所说的决策支持。数据工作者通常做的是产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。我们可以称之为决策支持1.0模式。然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。授人以鱼不如授人以渔，让业务人员能够独立地进行数据分析，而不依赖于技术人员是我认为的决策支持2.0模式。
实现决策支持2.0模式有两个关键：工具和能力。