大模型数据分析或案例

代码或查询语句。提升分析效率：传统的数据分析流程可能需要经过数据收集、清洗、建模、查询等多个步骤，耗时较长。而大模型可以在一定程度上简化这些流程，快速生成数据洞察和报告，提高决策的及时性。深度挖掘与预测大模型在数据分析中的优势强大的数据理解与处理能力：大模型能够处理海量的数据，并从中找出复杂的模式和关联。自然语言交互：用户可以通过自然语言与大模型进行交互，更直观地提出数据分析问题，无需编写复杂的：协助数据团队进行数据清洗、数据标准化和数据质量评估等工作。通过对数据的理解和分析，发现数据中的异常值、缺失值等问题，并提供相应的处理建议，提高数据的质量和可用性。大模型数据分析的挑战数据隐私与安全：在能力：基于其强大的学习能力和对大规模数据的分析，大模型能够进行更准确的预测和趋势分析。大模型在数据分析中的应用场景商业智能与决策支持：企业可以将大模型与商业智能（BI）工具结合，为管理层提供更智能的拟合现象。因此，需要对数据进行精心的预处理和筛选，确保数据的质量和代表性，同时采用合适的正则化技术等方法来防止过拟合。成本与效益平衡：引入大模型进行数据分析需要投入一定的成本，包括硬件、软件、人力

数据分析大模型通常是指在大数据环境下，利用机器学习、深度学习等技术对海量数据进行分析的模型。这类模型能够处理结构化和非结构化数据，从中提取有价值的信息和洞察。主要涉及以下几个方面：自然语言处理和理解预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。代码生成和自动化：大模型能够自动生成代码，帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本，显著提高数据分析的效率和准确性，同时降低数据分析的门槛。支持自动化和实时分析数据和分析结果，同时提供清晰的数据解释和可视化，帮助用户更好地理解分析结果和数据洞见。识别模式、相关性和关系：大模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联，能够基于现有数据进行智能推理和预测，这种能力对于准确：大模型通过自动执行重复、耗时的任务来简化数据处理，提高员工对数据结果的反映效率，这一功能可进行实时分析，为企业提供及时的数据洞察，快速灵活的应对市场变化。数据处理的可扩展性：大模型能够高效地管理和分析日益增长的大型数据集，对于数据量高速增长的企业至关重要，确保了一致的性能和从大量信息中提取洞察的能力。应用场景：数据分析的应用场景非常广泛，包括社交媒体分析、搜索引擎优化、网络安全、互联网金融、智慧城市、医疗健康、物流供应链和工业制造等。

大模型可以帮助企业实现更高级的数据分析，并更深入地理解业务。这些模型通常被称为深度学习模型，大模型使用大量的数据进行训练，并通过自然语言处理、图像识别等技术理解和解释现实世界的数据。大型模型如何帮助企业实现智能化数据分析？数据分类和聚类:大模型可以自动对大量数据进行分类和聚类。例如，一个电子商务网站可以使用这些技术来理解其用户群体的不同类型，并根据其购买行为和偏好进行市场细分。预测分析:大模型理解大量的文本数据，例如客户反馈、社交媒体帖子或产品评论。图像和视频分析:大模型也可以处理图像和视频数据。这使得企业可以对产品照片、卫星图像、医疗扫描等进行分析。例如，可以帮助企业更准确地识别产品缺陷未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。可以通过监督学习进行训练，以根据历史数据预测未来结果。例如，一个零售商可以使用这种技术来预测销售额，从而更好地规划生产和库存管理。自然语言处理:大模型可以理解和生成自然语言。企业可以更容易地自动解析和

数据分析平台是一种集成的软件工具或服务，旨在帮助用户收集、处理、分析和可视化数据，从而提取有价值的洞察和信息。以下是数据分析平台的一些关键特点和功能：核心功能数据集成：能够连接和整合来自不同来源的、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解数据。报告生成：能够生成交互式或静态的数据报告和仪表盘，用户可以自定义报告的内容和格式，将分析结果分享给团队成员或利益相关者。应用场景商业智能：企业利用数据分析数据，包括数据库、文件、API等，为分析提供统一的数据基础。数据处理：提供数据清洗、转换、合并等处理功能，帮助用户准备高质量的数据集，解决数据中的缺失值、异常值、重复数据等问题。数据分析：支持各种数据分析平台进行销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等，以优化业务决策、提高运营效率和增强竞争力。金融分析：金融机构使用数据分析平台进行风险评估、信贷分析、投资组合管理等，以降低风险、提高投资回报率。医疗健康：医疗机构和研究人员利用数据分析平台分析患者数据、医疗记录、基因数据等，以提高疾病诊断的准确性、制定个性化治疗方案。科学研究：科学家使用数据分析平台处理和分析实验数据、观测数据等，以验证科学假设、发现新

随着大数据时代的来临，数据分析成为了企业发展中不可或缺的一环。而数据分析平台是企业进行数据分析的重要工具之一，它能够帮助企业进行数据的收集、整合、分析和可视化展示，为企业提供参考依据以及决策支持。数据分析平台数据分析平台是指能够支持企业进行大规模数据收集、处理和分析的软件系统。数据分析平台具有可扩展性和灵活性，能够集成多种数据来源和分析工具，并提供统一的数据管理和可视化展示方式。数据分析平台的效率和精度。数据分析平台能够快速获取大量有关产品、市场和用户等方面的数据，建立更加准确和全面的分析模型，支持企业的战略规划和决策。数据分析平台的应用场景金融行业：数据分析平台能够帮助金融行业企业进行作用提供数据收集和整合的能力。数据分析平台能够从多个数据源中收集数据，并将这些数据整合并储存起来，提供一张完整的数据图像。提供强大的分析和处理功能。数据分析平台能够对储存在其中的海量数据进行深度挖掘风险管理、客户分析和市场营销等方面的工作。银行可以利用数据分析平台来分析客户消费习惯和交易行为，从而制定更加精准的营销策略；保险公司可以利用数据分析平台来分析客户风险和理赔情况，从而提升企业的控制风险的

测试和评估：使用已经训练好的模型进行预测，并评估模型的准确率，以便在需要时进行修正和优化。模型应用：将预测结果应到实际生活和工作中，以便为决策提供参考。数据分析建模可以应用在各个行业和领域，在金融、医疗、商业、航空、交通等领域都有广泛的应用。同时，数据分析建模也是人工智能和大数据领域的重要组成部分。一站式机器学习建模平台-SophonMLDevSophonMLDev作为SophonBase的进阶版本数据分析建模是一种通过数据分析和数学建模方法对数据进行分析和预测的过程。该过程常包括以下步骤：数据准备和清洗：对获取到的数据进行清洗、预处理，以便后续的数据分析建模可以正常进行。基础分析：对数据进行学习建模平台，集成了SophonData数据管理、SophonVLab可视化建模、SophonDiscover编程式建模三大功能模块，覆盖了从数据接入、数据预处理，到模型训练、模型评估、模型迭代的机器学习建模的全生命周期流程，助力企业客户实现人工智能产业落地。描述性统计，以便掌握数据的基本情况。特征选择和提取：选择对模型有用的特征，并进行特征工程，以便提高模的预测精度。模型选择和训练：根据数据的特点选择合适的模型，进行训练和调参，以便预测需要的结果。模型

等方面。大流量数据分析对于企业和组织来说具有重要意义。通过析大流量数据，企业可以更好地了解用户的行为和需求，从而调整和优化产品和服务，提升用户体验。例如，通过分析用户在网站或应用中的浏览路径和点击行为，企业可以了解用户的兴趣和偏好，进而个性化推荐商品或内容，提高销售额和用户粘性。大流量数据分析有助于发现新的商业机会和趋势。通过对大量的市场数据、消费趋势和竞争对手的分析，企业可以发现潜在的市场需求和新兴产业，制定相应的战略和决策。例如，通过对旅游行业的大流量数据进行分析，可以找到不同目的地的热门景点、游客的消费偏好和出行习惯，进而决策开展相应的旅游产品和服务。大流量数据分析还可以帮助企业进行流量数据分析在企业和组织中具有重要意义和应用前景。通过分析大流量数据，企业可以更好地理解用户和市场需求，发现商机和风险，并提供更好的产品和服务。风险管理和预测。通过对历史数据的分析，可以发现潜在的风险和异常情况，及时采取预防措施。例如，在金融领域，通过对市场数据、用户交易数据等大流量数据的分析，可以发现异常交易和欺诈行为，保护用户的资产安全。大

风险，提前采取相应的风险对冲措施。此外，金融数据分析还可以帮助金融机构识别操作风险，通过对内部业务流程和操作数据的分析，发现潜在的操作风险点，及时完善内部控制制度，加强风险管理，减少因操作失误或，不再仅仅依赖传统的人工审核方式，而是借助先进的数据分析模型。通过收集和整合客户的多维度数据，如信用记录、收入状况、负债水平、消费行为等，运用逻辑回归、决策树、神经网络等算法构建信用评分模型。这些模型能够可以全面评估投资组合的业绩表现。算法交易算法交易是金融数据分析在交易领域的创新应用，它借助计算机程序和数学模型，实现了交易决策的自动化和智能化。在算法交易中，数据分析扮演着核心角色，它为交易策略的制定金融数据分析：数字背后的金融智慧在当今数字化时代，数据已成为金融领域的核心资产。金融数据分析，作为解锁这些数据价值的关键钥匙，正日益彰显其重要性。简单来说，金融数据分析是指运用统计、数学、计算机科学等多学科方法，对金融市场中产生的各类数据，如股票价格、债券收益、汇率、财务报表数据等进行收集、整理、分析和预测的过程。金融数据分析就像是金融领域的“智慧大脑”，它能从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的

在大数据领域探索、积累长达10年的星环科技，基于在SQL编辑器的多年积累，结合大语言模型，推出了星环科技大数据分析大模型SoLar求索。用户可以通过自然语言，生成可成功执行的SQL或Cypher，可以利用SoLar求索，在不需要学习和掌握数据库编程语言的前提下，可以使用自然语言自由地按需查询数据。星环科技的数据分析大模型SoLar求索包含多个数据分析大语言模型。本次展示的是自然语言进行数据分析科技大数据平台特有的多模型技术，对不同模态如图数据、文本数据、结构化数据等的数据进行关联分析和展示。同时，为了保障生产可用和避免大语言模型的“幻觉”问题，星环科技Solar求索还为客户提供了交互式数据分析，从而快速获取查询的结果，能够快速降低用户的使用门槛。星环科技此次发布的SoLar求索，将作为数据查询和分析的智能副手，为数据工程师、数据科学、业务人员等提供更好的使用体验。这些非大数据分析的专业用户（SQL类）的能力。用户可以通过自然语言提问，从星环科技的大数据平台上的多张数据表中查询出所需结果，并快速做出相应数据分析和相应的分析结果展现。相较于传统方式，应用星环科技SoLar求索的好处包括：首先

数据分析的流程是一个系统化的过程，它涉及从数据收集到提取洞察和制定决策的一系列步骤。以下是数据分析流程的一般步骤：定义问题：明确分析的目标和问题。确定需要解决的业务问题或机会。数据收集：根据分析目标关系。数据预处理：转换数据以适应分析模型，可能包括规范化、标准化、编码分类变量等。数据建模：选择合适的统计模型或机器学习算法来处理数据，并构建模型。模型训练与验证：使用训练数据集来训练模型，并使用验证，收集相关的数据。这可能包括内部数据和外部数据。数据清洗：清理数据，处理缺失值、异常值和重复记录。这一步是确保数据质量的关键。数据探索：进行探索性数据分析，通过统计摘要和可视化来了解数据的分布、趋势和数据集来测试模型的性能。结果评估：评估模型的准确性和有效性，可能需要调整模型参数或选择不同的模型。洞察提取：从模型结果中提取有价值的信息和洞察力，这可能涉及到更深入的数据挖掘技术。数据可视化：将分析结果以图表、仪表板或其他视觉格式呈现，以便更直观地理解数据。报告撰写：编写分析报告，总结发现、推荐和行动计划。决策支持：将分析结果和洞察力提供给决策者，帮助他们做出数据驱动的决策。行动实施：根据分析结果

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...