㈠ 存儲單元為什麼從0開始存儲數據
應該是起源於數組之類連續存儲結構的設計
類似數組int a[]
數組名a代表的是這個數組的存儲空間地址
如果需要讀取第一個數據，就是直接讀取該地址起始的一個int大小的內容。
如果需要讀取第二個元素，就是讀取該地址其實，偏移1個int大小的內容
所以a[2]裡面的2實際上是位移值。
真正編程的時候實際上是用
a + 2 * sizeof(int) 來確定數據的地址
綜上所述，所以使用0開始計數。
㈡ excel2007圖表的數據怎樣從零開始記錄
神啊！！！！！！！！你雙擊Y軸坐標上的數字，就會彈出對話框，里邊就有一個調整Y軸數值的選項卡，點了就可以調整了。
希望對你有幫助！
㈢ 想考研計算機，數據結構難不難從零開始要學習多久的數據結構
一個月。
數據結構這門課程非常抽象和難學，第一次學時基本上要學三個月才能通過期末考試，因此復習時能用一個月就復習完成數據結構的全部內容就已經非常快了。
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合，往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
㈣ 數據結構中的抽象數據類型的位置從一開始,下標從零開始是啥意思
關於這個問題解答如下：
數組(Array)是一種線性表數據結構。它用一組連續的內存空間，來存儲一組具有相同類型的數據。
為了更快定址，計算機會給每個內存單元分配一個地址，計算機通過地址來訪問內存中的數據。當計算機需要隨機訪問數組中的某個元素時，它會首先通過下面的定址公式，計算出該元素存儲的內存地址：a[i]_address=base_address+i*data_type_size如果下標從 1 開始，公式就變成a[i]_address = base_address + (i-1)*type_size對比兩個公式，可知從1開始編號，每次隨機訪問數組元素都多了一次減法運算，對於CPU來說，就是多了一次減法指令。數組作為非常基礎的數據結構，通過下標隨機訪問數組元素又是其非常基礎的編程操作，效率的優化就要盡可能做到極致。所以為了減少一次減法操作，數組選擇了從 0 開始編號，而不是從 1 開始。
㈤ 51單片機斷電後數據怎麼存儲
用存儲晶元，比如AT24C0x系列的EEPROM，掉電後可以存儲數據，上電後從斷電時的數開始計算！這些晶元的用法資料很多的，你可以找一下！
㈥ 入門丨如何從零開始了解數據
入門丨如何從零開始了解數據
如今關於企業數字化進程，企業信息化程度以及運營效率都有了極大的提高，數據的內容和維度得到了空前的豐富，很多場景或信息都能被數據有效、准確、實時地記錄下來。
本文主要以零售為例，講講當要了解一個企業的數據時，需要了解什麼，如何快速從「門外漢」到「門兒清」。
一、這個世界充滿了數據
不難想像，我們目前所處的世界處處充滿了數據。在日常生活中，我們的一言一行，一舉一動，幾乎都已被數據記錄下來，而且越來越多地被表徵。
4G的成熟應用以及5G的興起，基站等通信基礎設施的廣泛布局以及LBS的商業化，出行或導航軟體（包括買票、打車、共享單車、地圖導航、汽車感測器......）的廣泛使用，使得關於我們每個人的活動軌跡都轉為數據而被記錄下來，例如在哪裡上班、住在哪裡、出行方式、什麼時候出行、經過哪裡、在哪裡停留、停留多久、什麼時候達到等等。
隨著新零售的發展，大數據、AI、掃碼支付、圖像識別、感應器等新技術的應用，微信營銷、社交營銷、社區營銷等新思維的興起，加速了線上線下的融合。無論人們在線上還是在線下購物，整個購物鏈條的各環節數據都會快速且准確地被傳輸至系統後台。
基於記錄下來的數據，商家或購物平台會知道誰買、什麼時候買、在哪裡買、買什麼、買多少、花了多少錢、怎麼付款、是否打折或優惠等信息。如果你在線上購物，你搜索什麼關鍵詞、瀏覽哪些商品、跟商家咨詢什麼、商品送到哪裡等信息，也會被商家或購物平台知道。如果你在線下購物，從進店到離店，你在店裡的一舉一動都在安裝店裡的攝像頭嚴密監控之下。通過視頻監控和人臉識別，商家會馬上知道你是誰、新客還是老客、在店裡的行走路徑是怎樣的，在哪個商品區停留，拿起哪些商品，把哪些商品放進購物籃等等。
當我們在網上聊天時，我們和誰聊天、什麼時候聊、聊什麼、文字/語音還是視頻，都相應地產生了數據，也都被記錄了下來。
同樣地，我們在打電話、寄快遞、點外賣、跑步健身、去餐廳吃飯、看電影或瀏覽網頁的時候，都或多或少以數據的形式留下一點兒不可磨滅的痕跡。甚至，當你漫步在城市的每一條街道上，遍布城市每個角落的攝像頭都可能會捕捉到你的倩影。
總之，科技服務給我們帶來生活上的極大便利，但也從我們身上索取了最重要的東西——個人信息，作為交換。畢竟，天底下從來就沒有免費的午餐。
盡管被數據記錄或表徵的事件、行為、場景越來越多，但仍有很多東西在目前階段甚至未來很長一段時間都無法用數據記錄。例如，人的內心想法，只要不表達出來，很難用數據記錄下來，這大概也是導致這個世界充滿不確定性的原因之一吧。
圖1. 數據對業務的表徵
當我們接觸到企業數據的時候，我們需要清楚這些數據是怎麼來的。這些數據不會無緣無故地產生，其背後一定對應著某些業務場景。
我們深刻感受到，這個世界充滿了數據，數據規模正在不斷呈指數級地增長，數據類型也呈現多樣性，從結構化數據，到文本、語音、圖像、短視頻、視頻等非結構化數據。
二、數據表達了什麼
真實（而不是杜撰、模擬、偽造）、可量化、可被記錄的數據一定會反映真實世界某方面的業務場景。真實業務場景的發生或改變，大多也會反映在後台系統的數據中。
但數據對業務場景細節的表徵仍存在一定的信息丟失或者失真。例如，有個30歲的女性顧客在母嬰店買了兩件嬰兒服飾，但我們並不知道她為什麼購買，是買給她自己的小孩還是送給親戚朋友，是作為生日禮物送給小孩還是小孩長身體了需要換衣服，這時候需要做分析，需要「猜」。
零售是業務場景最繁多而且最貼近我們每一個人日常生活的行業。當談到業務與數據的關系時，不妨以零售方面的例子，幫助我們更好的理解。
炎炎夏日，酷暑難耐，當你走進公司附近的便利店，使用微信支付，花了3.5元，買了一瓶無糖330ml摩登罐的可樂，而且刷會員卡攢了100積分，而收銀員MM返回給了你一張POS單據，這時你所發生的這一切都已經通過收銀記錄在了資料庫里。更糟糕的是，店裡的攝像頭也已經把你在店裡的一舉一動錄了下來了，轉化成為一幀幀圖像數據。
這就是業務數據化。
分析發現，最近3.5元330ml摩登罐可樂的銷量比上月增長20%，而消費者中75%是20-35歲的男性，相比之下，300ml塑料瓶裝的可樂銷量卻下滑40%。店長權衡比較之下，認為300ml塑料瓶裝可樂利潤低，而330ml摩登罐可樂目前更受年輕人歡迎，考慮到日漸增長的租金壓力以及日漸激烈的便利店競爭，做了一個大膽的決定——下架300ml塑料瓶裝可樂，增加330ml摩登罐可樂。
這就是數據業務化，或者數據驅動業務。
圖2. 業務與數據的關系
所以，不要急著去看企業系統裡面的一張張表。當脫離業務去看數據時，數據只是一個個冰冷的數字，沒有什麼意義，也不會告訴你什麼信息。當我們在著手了解企業數據前，先讓自己熟悉一下業務。
圖3. 了解數據的流程
以「面-線-點」的方式熟悉業務，較為恰當，全面、系統、有效、深入，先是一個行業，再到某個垂直領域，然後是企業，最後是具體業務場景。以下幾種途徑可以幫助你快速熟悉業務：
閱讀行業報告，包括行業現狀、整體規模、發展模式、使用技術、商品特點、消費者特徵、標桿企業、趨勢預測，等；
從公司年報、經營分析報告等文件了解企業的總體情況；
瀏覽公司官網、公眾號、官微、網店等，加深和完善對企業的了解，同時可以做一些線上體驗及感知；
實地考察企業線下網點，體驗網點服務，向一線網點工作人員了解情況。（很多大公司都會要求總部人員每年至少在一線體驗1-2天，避免與業務脫節。）
請教有經驗且很懂業務的老員工。他們不僅熟悉業務，而且對企業的人和事也很清楚，可以多咨詢他們；
很多業務場景常常出現在日常生活之中，保持開放心態，細致觀察，所見即所得；
注重平時積累，多讀書，多體驗生活，增加社會閱歷和經驗。
對於沒有家室的年輕人來說，一罐嬰兒奶粉能喝多久，大多是沒有概念的；沒談過戀愛的男生，大多不會明白，BB霜、隔離霜是什麼，為什麼卸妝要用卸妝水、卸妝棉（直接水洗不就好了嗎，省事~~），等等。這些生活常識，源於日常的不斷積累，當你深入研究某個行業時，會讓你得心應手，減少學習的時間成本。
圖4. 熟悉業務的途徑
只有當我們對業務有個基本的認知之後，我們才知道數據表達了什麼。
三、數據背後的場景是什麼
我們在了解企業數據時，面對的是幾百個系統以及成千上萬張表，不免有人感到手忙腳亂，不知怎麼入手。
我們只要順著大體的業務邏輯走，基本可以把企業IT系統的建設邏輯和關聯關系梳理清晰，有一個整體面上的認知，形成框架思維，避免陷入某個「信息孤島」。這么做對數據整合是很有必要的，不能把某個系統割裂開來單獨看，系統之間的關聯關系必須清楚。
例如，以會員為ID搭建基礎數據寬表時，既要對以人為中心的業務流程梳理全面，又要在此基礎上對每個業務節點的系統梳理清晰，並明確各系統數據之間如何整合與關聯，爭取做到全面，避免遺漏某些系統以及相應的信息。
圖5. 以人為中心的數據整合
零售企業一般會有市場、拓展、商品、采購、倉儲、配送、運營、門店、客服、IT、行政、人力資源、財務、綜合等智能部門。每個部門都有特定的業務活動及流程，部門之間也有相互的業務往來，企業的IT系統也是圍繞這些業務活動來建立的。只要是零售企業，這個企業如此，那個企業也是如此，業務活動本質上沒有太多不同，一通百通。只不過，每個企業獨有的地方需要我們特別關注。
建議拿一份企業IT系統架構全景圖，花幾天時間研究研究。
當深入了解單個系統時，基於我們對企業IT系統的整體認知，我們除了清楚這個系統的功能和作用，誰在用，也需知道這個系統在企業整體系統中的位置，下上游系統都有哪些，數據流是如何運轉的。
IT系統有兩種，業務系統和業務支持系統。業務系統主要是各業務線條最原始的數據，即「一手數據」，而業務支持系統主要是從業務系統提取原始數據，清洗、加工、整合、分析後得到的匯總數據。
深入研究單個系統時，看數據字典當然是很有必要的。同樣的，先從面上了解，先看看有哪幾類表，有哪方面的數據，對應什麼業務，哪些表可以不用看，哪些表需要重點看。
一般來說，表的命名遵循嚴格的規范，從表名上可直觀地判斷出是什麼表。因此，可以從表的命名上做一個快速的辨識，例如，sys表示系統，pos表訂單，cos表示客服，sms表示簡訊，item表示商品，等等。
每個系統都會有幾百張表，需要快速做一個過濾，看看哪些表不用看。例如，sys相關的表主要是用來保存系統配置參數或記錄系統運行狀態的表，一般可以跳過不看。
經過初步篩選，得到了需要詳細了解的表。
表一般分為兩種，事實表和維度表。事實表記錄、存儲用於度量某一事務、事件或行為相關的數據或信息，如POS訂單表，而維度表描述某方面個體的屬性或個體與個體之間映射關系，如會員信息表、商品信息表、品類表、行業表、區域表、門店信息表、員工表等。事實表動態、冗低、數據量大，而維度表靜態、冗餘、數據量小。
先看事實表，再看與事實表相關的維度表。
採用業務聯想法以及"5W2H"方法論，可幫助我們快速了解單個表。
例如，去商店購物這件事，我們每個人都親身體驗過整個流程，從中可拆解出與這件事有關的幾個要素信息，即誰買、什麼時候買、在哪裡買、買什麼、買多少、花了多少錢、有沒有打折、怎麼支付等等。這些信息也產生了相應的數據。
反過來，我們也可從數據中獲取這些信息，還原出真實業務場景。從事實表數據的欄位信息中，可以知道會員/非會員（誰買）、訂單時間（什麼時候買）、門店（在哪裡買）、購買的商品（買什麼）、數量（買多少）、花多少錢（金額）、折扣優惠（有無打折）、支付方式（怎麼付款）、收銀員，等等。每個方面的信息又可結合維度表，或者融合外部數據，延伸得到更多維度的信息。例如，知道什麼人買，可進一步知道這個人的基本信息，如性別、年齡、職業、注冊時間等；在哪個門店購買，可進一步知道省、市、區縣以及商圈的信息，還可知道門店是什麼類型（如街邊店、商場店）；買了什麼商品，結合商品表，或關聯外部數據，可知道商品的具體屬性信息。
關於單個表，還要弄清楚這些信息：
（1）主鍵，即可以用哪些欄位唯一標識一行數據；
（2）數據更新機制，看看涉及哪些欄位，事實表和維度表有所不同；
（3）數據量大概多少，看看是大表還是小表，量級多大；
至此，你已經了解單個表及其相應的業務。不要大意，這時候你對業務的了解只能打個及格分！更多更細的業務場景，需要對具體的數據欄位進行深入研究才知道。別人不會告訴你太多的細節，告訴你也沒用，因為沒有親身體驗很快就會忘。
對具體欄位的了解，僅僅看數據字典是不夠的，數據長啥樣也要清楚。
看數據時，要細心，要敏感。
如果看到有一行數據交易時間為「2018-7-4 9:16」，就要特別注意了，可能需要處理成規范的時間格式——「2018-07-04 09:16:00」；
如果看到某欄位前面幾行都是同一個值（如0或空值），就要特別留意這個欄位是否只有一個值；
如果看到商品數量為小數時，就要結合商品名稱、品類、單位、規格等信息，看看買什麼商品時數量為小數；
如果結算金額為0時，看看商品是不是贈品（結合商品名稱和品類來確定）；
如果結算金額為負時，再看看數量是否為負，還要看一下訂單類型是否為退貨；
如果有個POS單結算金額非常大，有幾百萬，看看用什麼幣種結算，如果為RMB，則找業務人員確認，要麼錄入錯誤，要麼有某種特殊業務操作。
總之，基於我們對業務的理解和數據的敏感性，如果發現某個欄位數據「異常」或不合乎我們之前對業務的認知，這時不妨也看看其它欄位是否也「異常」，透過這些欄位信息，多想想，其背後的業務場景是什麼。
如果可以，不妨對常用的表以及其中的欄位諳熟於心，最好能記下來。
時間往往過往地耗費在底層數據處理階段。而且，數據處理過程中會出現很多問題，這些問題大多其實是由於不懂業務和數據引起的。
當我們對數據越了解時，數據處理就越得心應手，越高效。
企業的原始數據有很多坑，永遠不知道坑在哪裡，什麼時候來，花多長時間填坑。了解數據時，多點敏感，多點質疑，總不會錯的。
㈦ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦
隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天就給大家帶來了數據分析入門經典書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。
1.《誰說菜鳥不會數據分析》
不只闡明晰一些常見的剖析技巧，並趁便 Excel 的一些常識以及數據分析在公司中所在的方位，輕松把握數據分析的技拍晌術，也對職場了解有必定的幫助。
2.《淺顯易懂數據分析》
數據分析入門首先本。類似於小說的生動辦法，淺顯易懂形象生動地詮釋了數據分析的根底進程，試驗辦法，最優化辦法/假定查驗法襲弊鋒/貝葉斯核演算法/等等辦法論，讓讀者可以對剖析概念有個全面的認知。
3.《Excel圖表之道》
奉告讀者怎樣規劃和製作抵達雜志級質量的、專業有用的商務圖表，作者比照方《商業周刊》、《經濟學人》等全球頂尖商業雜志上的精彩圖表事例進行剖析，給出其依據Excel的完畢辦法，包括數據地圖、動態圖表、儀錶板等許多高檔圖卜基表技巧。
4.《Excel這么用就對了》
所觸及的具體內容包括排序、挑選、函數公式、數據透視表、圖表、宏與VBA
等功用運用，並結合許多的企業運用實例，以圖文並茂的辦法將處理思路和操作進程逐一呈現。
作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。
5.《大數據分析：點「數」成金》
該書向讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
6.《大數據時代 》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們具價值的應用案例。
對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
㈧ 為什麼計算機習慣從0開始計算
這個是數學問題不是計算機問題：
所有數字系統都是從0開始的，出了古代文明的一些數字系統。
數字系統：我們現在使用的數字系統是阿拉伯數字系統；其中有兩個重要的概念，1：數字的位置和數字的大小同樣重要，2：0的引入。
其中數字系統的發明是用來計數的（大部分數學家認為），古文明中最開始的計數都是從1開始的，因為計數物品時當一個都沒有的時候是不需要計數的。比如羅馬數字、星期等是沒有0的。後來引入了阿拉伯數字前面說的兩個概念和10進制，但是人們計數習慣從1開始，就一直沿用下來了。然後「10」進制是沒有10的，其中前面的1是代表進位，後面的0是代表站位。阿拉伯數字的兩點思想體現出一個好處，就是當不在十進制數字系統時，這兩點思想依舊好用。
然後計算機是近代產物：使用的是二進制自然就只有0和1。
其中星期是不完整的7進制，准確的說不應該叫做進制，因為他根本不涉及進位的。用位置數字系統的思想想一下，如果我們要表示星期8怎麼辦？其中要站兩位第一位可以確定是1，然後後面一位怎麼辦？
0是數學史最重要的發明之一。
㈨ 怎麼從零開始學習資料庫！
資料庫入門不是很難不要擔心自己學不下去。首先學--《入門基礎建庫，建表，建約束，建帳號。主要的是：對資料庫的增，刪，改，查這是必須要掌握的 -》--初級入門是直接對資料庫操作。其次：深入學習 --通過代碼來實現 --（對資料庫的一切操作）