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疫情期间，“线上经济”的加速带来的是用户数据的爆炸式增长及对海量数据管理能力考验。社交媒介的多样性让沟通变得更加灵活，但是另一方面也增加了数据结构的复杂性。

除了常规的数字、时间、类别等结构化数据，还有包括文本、语音在内的大量非结构化数据。而更深层次的价值往往是蕴含在非结构数据中的。我们知道，结构化数据的处理非常简单，一个excel就可以轻松解析数据背后的蕴意，但是非结构化数据分析成了困扰很多企业的难题。

定点数是指小数点位置固定不变的数。整数就是一种定点数，因为小数点总是在最后一位。

浮点数是指小数点的位置不是固定的数。例如 1.2 x 1.3 =1.56，小数点的位置一直在浮动，此谓浮点数。

当然也可以将小数的小数点位置固定，此谓定点小数。但该表示方法会降低小数的精度。例如固定小数点后面只有一位数据表示小数，则 1.2 x 1.3 = 1.5，丢失了部分数据。

十进制浮点数一般表示方法：

dec(num) = (-1) ^ S x M x (10^E );

S 为符号位，为 1 时表示负数，为 0 时表示正数。

E 为比例因子的指数部分，用整数表示，称为阶码。阶码指明了小数点在码字中的位置，因而决定了浮点数的表示范围。

M 为小数部分，称为尾数。尾数位宽决定了浮点数的表示精度。

例如数字 100.0344 可以表示为：

1995.0907 = (-1) ^ 0 x 199.50907 x 10^1 （正数，尾数为199.50907,  阶码为1）= (-1) ^ 0 x 1.9950907 x 10^3 = (-1) ^ 0 x 0.19950907 x 10^ 4

同理，二进制浮点数一般表示方法：

dec(num) = (-1) ^ S x M x (2^E )

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