数据模型的四种类型？
数据模型是对现实世界数据的模拟，是一种研究工具。有了这个研究工具，我们可以更好地将现实事物抽象成计算机可以处理的数据。根据应用层次的不同，数据模型分为三种类型:概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。从数据库的角度来看，层次模型、网络模型和关系模型是三种重要的数据模型。数据模型是数据特征的抽象。数据是描述事物的符号记录，模型是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束，为数据库系统的信息表示和操作提供了一个抽象框架。数据模型描述了三个部分:数据结构、数据操作和数据约束。
数据库技术发展至今，主要有三种数据模型:层次数据模型、网络数据模型和关系数据模型。
根据应用层次的不同，数据模型分为三种类型:概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
数据分析中常见的数据模型有行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户行为路径分析、用户分组分析、属性分析。
怎么学好数据结构？
1.看书的时候，一定要看书。你必须读书。数据结构不同于语言。它并不锻炼我们的编程能力，更多的时候是考察我们的逻辑问题，也就是一个优化。如果它因为是纯白色的，:建议去图书馆从《数据结构》大学借一本更薄的教科书。
2.在线视频数据结构的一些问题是抽象的，所以当我们遇到我们不t不懂，如果有视频，我们会动态讲解。
3.实现与应用每学完一个部分，都要尽量不看就写出来。