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数据分析与数据建模

——信息资源规划（IRP）系列讲座之六

我们前面讲的信息资源规划“建立两种模型和一套标准”的工作，是分两个阶段完成的：第一阶段需求分析，第二阶段系统建模。上一讲介绍功能需求分析和建模，这一讲介绍数据需求分析和建模。

从用户视图开始的数据需求分析

我们讲过，用户视图(User View)是一些数据的集合，它反应了最终用户对数据实体的看法，包括单证、报表、账册和屏幕格式等。威廉·德雷尔(William Durell)主张基于用户视图做数据需求分析，认为所谓的“数据流”实际上就是用户视图的流动。采用这一思路进行数据需求分析，可大大简化传统的实体-关系（E-R）分析方法，有利于发挥业务分析员的知识经验。

用户视图的分析过程，就是调查研究和规范化表达用户视图的过程，包括掌握用户视图的标识、名称、流向等概要信息和用户视图的组成信息。例如，用户视图标识“D041309”是按一定的规则编码的，其名称是“材料申报单”，而其组成是：

序号数据项/元素名称数据项/元素定义

01 NY 年月

02 DWBM 单位编码

03 CLBM 材料编码

04 SL 数量

05 YTDM 用途代码

一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，对它们进行如上例的分析和规范化表述，实际上是一次从未做过的、工作量较大的数据流梳理的基础工作，对全面把握信息需求有重要意义。尤其系统分析设计人员在业务人员提供所需的信息内容的基础上，按照数据结构规范化理论，对需要存储的用户视图结构做标准化的“范式”重新组织，可以直接为数据库的规划设计做好准备。

数据模型与IRM 基础标准

数据库设计是为了获得支持高效率存取的数据结构，在信息资源规划第二阶段展开数据建模工作，就是数据库设计最重要的前导性工作。

数据模型分为概念数据模型和逻辑数据模型。概念数据模型是由一系列概念数据库构成的。概念数据库(Conceptual Database)是最终用户对数据存储的看法，反映了用户的综合性信息需求。逻辑数据库(Logical Database)是系统分析设计人员的观点，是对概念数据库的进一步分解和细化，一个逻辑数据库是由一组规范化的基本表(Base Table)组成的。例如：人力资源管理中的“员工主题数据库”，其概念数据库可表达为：

员工（员工编号，员工姓名，出生日期，文化程度，简历，培训记录，……）

而其逻辑数据库的规范化表达为：

其中，“主键”是唯一确定一条记录的机制；基本表“员工基本信息”的一条记录会对应多条“员工简历”记录。

一个制造厂会有50个左右主题数据库，把它们列出来就是全域概念数据模型；而每个主题数据库会有几个到十几个基本表，所以，全域逻辑数据模型会有数百个基本表（按主题分为50个左右组）。如果按子系统划分，比如“人力资源子系统”，概念数据模型会有十个左右主题数据库，而基本表则有30-40个。

我们第三讲介绍的信息资源管理（IRM ）基础标准中的前三个（数据元素标准、信息分类编码标准、用户视图标准）和这里讲的后两个标准（概念数据库标准、逻辑数据库标准），是紧密联系的。如上例，概念数据库和逻辑数据库基本表中的数据内容要遵循数据元素标准和信息分类编码标准；而用户视图标准为数据库标准建立提供了依据，同时也为数据库的使用提供了依据。

主键：员工代码 员工代码，姓名，出生日期，民族，家庭住址，电话，…… 主键：员工代码+起始日期 员工代码，起始日期，单位，…… 主键：员工代码+起始日期 员工代码，起始日期，培训内容，…… …… ……

数据模型的作用——数据环境重建

企业信息化建设处于从初级阶段向中高级阶段的转折时期，最严峻的挑战就是数据环境的改造和重建。因为，这之前企业的信息资源开发是处于无序状态的，各部门在开发或引进各种应用软件时，都是单打一地追求各自的功能实现，不会去按全局的观点做信息流分析和相互协调，不会去遵循统一的数据标准，大家都是按小农生产的模式“自采自用”各自的信息，所有“数据库”差不多都是按报表格式建立的。在这样混乱的数据环境中，根本无法实现信息的快捷流通，无法实现信息共享。

怎样改造低档次的数据环境，建立以主题数据库为主体的高档次数据环境呢？首先要建好数据模型，然后，以数据模型的基本表为标准，来逐一衡量已有数据存储的结构，找出具体的差距，看看哪些数据结构可以修改、补全，哪些数据结构不合理需要抛弃，还要增加哪些新的数据结构；随后，组织数据加载、更新，建立新的数据存储。

企业数据环境的改造和重建工作，是—项复杂艰巨的系统工程，需要科学的方法和精心的组织，并分期分批进行实施，一般需要3到5年的时间，最快也需要2到3年时间。下面是一集团企业数据环境改造重建的跨越式发展曲线与较缓慢进度曲线的对照图。

图. 主题数据库环境建设过程曲线

如果要使该企业多年来形成的混乱的数据环境能够在短时间内上档次，就需要跨越式发展，在头半年里完成的主题数据库建设任务占整个规划任务的一半以上。这是数据环境重建的“爬陡坡”时期。这段时期虽然困难很大，是一般没有数据库工作经验的人很难理解的，但如果企业领导和信息中心人员有了充分的认识和思想50% 25% 75%

数据分析算法与模型一附答案

精品文档 数据分析算法与模型模拟题（一） 一、计算题（共4题，100分） 1、影响中国人口自然增长率的因素有很多，据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 人口自然增长率国民总收入居民消费价格指数增长人均GDP 年份（元）率（（亿元） CPI（%。））% 1366 15037 1988 15.73 18.8 1519 1989 18 17001 15.04 1644 18718 1990 14.39 3.1 1893 21826 3.4 1991 12.98 2311 26937 11.6 6.4 1992 2998 35260 14.7 11.45 1993 4044 48108 1994 24.1 11.21 5046 17.1 10.55 59811 1995 5846 70142 1996 10.42 8.3 6420 10.06 1997 2.8 78061 -0.8 1998 9.14 83024 6796 8.18 7159 1999 88479 -1.4 7858 2000 0.4 7.58 98000 精品文档． 精品文档

数据库系统基础教程(第二版)课后习题答案

Database Systems: The Complete Book Solutions for Chapter 2 Solutions for Section 2.1 Exercise 2.1.1 The E/R Diagram. Exercise 2.1.8(a) The E/R Diagram Kobvxybz Solutions for Section 2.2 Exercise 2.2.1 The Addresses entity set is nothing but a single address, so we would prefer to make address an attribute of Customers. Were the bank to record several addresses for a customer, then it might make sense to have an Addresses entity set and make Lives-at a many-many relationship. The Acct-Sets entity set is useless. Each customer has a unique account set containing his or her accounts. However, relating customers directly to their accounts in a many-many relationship conveys the same information and eliminates the account-set concept altogether. Solutions for Section 2.3 Exercise 2.3.1(a) Keys ssNo and number are appropriate for Customers and Accounts, respectively. Also, we think it does not make sense for an account to be related to zero customers, so we should round the edge connecting Owns to Customers. It does not seem inappropriate to have a customer with 0 accounts;

《数据库基础及应用》网上作业(1-5章).

Access2010《数据库基础及应用》网上作业（1-6章） (共68 题 第1 题: (单选题, 1.5 分 有三个关系 R、S 和 T 如下： R S T A B m 1 n 2 B C 1 3 3 5 A B C m 1 3 由关系 R 和 S 通过运算得关系 T，则所使用的运算是________。 A）笛卡尔积 B）自然连接 C）并

D）交 [A]选A [B]选B [C]选C [D]选D 答案: B 第2 题: (单选题, 1.5 分 数据库技术的根本目标是要解决数据的_____。 [A]存储问题 [B]共享问题 [C]安全问题 [D]保护问题 答案: B 第3 题: (单选题, 1.5 分 下列叙述中错误的是_______。 [A]数据库系统是在文件系统之上加入数据库管理系统对数据进行管理 [B]各种数据库管理系统均基于某种数据模型 [C]数据库管理系统必须在操作系统支持下工作 [D]数据库系统比文件系统能够管理更多的数据 答案: D 第4 题: (单选题, 1.5 分

数据库管理系统通常提供授权功能来控制不同用户访问数据的权限，这主要是为了实现数据库的_____。 [A]可靠性 [B]一致性 [C]完整性 [D]安全性 答案: D 第5 题: (单选题, 1.5 分 有三个关系 R、S 和 T 如下： R S T D E F b0h1 y j p2 D E F g8f3 b0h1 c5z4 D E F b0h1

由关系 R 和 S 通过运算得到关系 T，则所使用的运算是________。 A）并 B）交 C）笛卡尔积 D）自然连接 [A]选A [B]选B [C]选C [D]选D 答案: B 第6 题: (单选题, 1.5 分 有两个关系 R 和 T 如下： R T A B C a 1 2 A B C c 3 2

数据分析建模简介

数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 （1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论； （3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步：探索性数据分析 目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 第二步：模型选定分析 目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。 第三步：推断分析 目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

数据库系统基础讲义第15讲关系模式设计之规范化形式

数据库系统之三 --数据建模与数据库设计 课程1：基本知识与关系模型 课程2：数据库语言-SQL 课程3：数据建模与数据库设计课程4：数据库管理系统实现技术数据库系统

第15讲关系模式设计之规范形式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员

战德臣教授数据库的规范性设计需要分析数据库Table中的属性在取值方面有什么依存关系？数据库设计过程中应遵循什么样的原则 数据库设计理论 ?数据依赖理论 ?关系范式理论 ?模式分解理论BCNF 3NF 2NF 1NF 4NF 5NF 函数依赖部分函数依赖/完全函数依赖传递函数依赖 多值依赖 联结依赖如何避免数据库的一致性问题—数据库的规范性设计无损连接分解保持依赖分解

战德臣教授基本内容 1. 关系的第1NF和第2NF 2. 关系的第3NF和Boyce-Codd NF 3. 多值依赖及其公理定理 4. 关系的第4NF 重点与难点 ●一组概念：1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF；多值依赖 ●熟练应用数据库设计的规范化形式，判断数据库设计的正确性及可 能存在的问题

关系的第1范式和第2范式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员

数据库基础与应用形考作业答案

数据库基础与应用形考作业参考答案 作业1： 一、单选：ABCDBACBB 二、判断：√√√√╳√√╳╳√ 三、填空：（1-36）依赖于、文件管理数据库、文件管理数据库、 局部全局、主属性非主属性、多多、1 多、型值、元组属 性、关系定义 DBMS、继承封装多态、DBA 数据库设计员应 用程序设计员终端用户、外模式与模式模式与内模式、定义/ 操作/控制自动建立、关系数据结构关系运算关系完整性规 则、单值重复、侯选码属性的、主非主、空主码、7 3 2、选择 2、S >< II学生号 (X))、II课程号（X）与C 、X←→Y 决 定因素、非平凡完全、学号系主任、 X→Y X→Z 分解性、X 侯选码、2、3、第一不可再分、数据冗余操纵异常、第 一 2 、第二二、第三、BC 主属性 作业2： 一、填空：（1-21）视图基本表、CREATE SCHEMA DROP SCHEMA、列级表级、列级表级、建立修改删除、V ALUES SELECT、表建立、按需要安全、不影响直接影响、SELECT FROM WHERE、GROUP BY ORDER BY 、需求分析概 念设计、数据流图数据字典需求说明书、需求分析ER图、商品销售收款、全局模式外模式、1对1 1对多、设计 要求功能完善操作方便、客房表住宿、娱乐费表催补款表、

客房表客房空闲表 二、写功能 1.从商品库中查询出每一种商品的商品代号、分类名、数量和品牌 等信息。 2.从商品库中查询出所有商品的不同产地的总数。 3.从教学库中查询出每门课程被选修的学生数。 4.从教学库中查询出学生号为@S1的学生和学生号为@S2的学生所 选修的共同课程的课程号。 5.从教学库中查询出所有已被学生选修的课程。 6.从教学库中查询出最多选修了2门课程（含未选任何课程）的全 部学生。 7.从教学库中查询出每个学生的选课的全部情况，并依次按学生号 和成绩排序。 8.从教学库中查询出选修了姓名为@a的学生全部选课的所有学生。 三、写命令 1. Select * from 商品表1 where 数量between 10 to 20 2. Select 分类名，sum(数量) as 总数量 From 商品表1

数据分析与建模实验报告

学生学号实验课成绩 学生实验报告书 实验课程名称数据分析与建模 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级 2015 —2016 学年第 1 学期

实验报告填写规范 1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水 平与质量的重要依据。为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。 2、本规范适用于管理学院实验课程。 3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实 验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。 4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了 解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。教师将在实验过程中抽查学生预习情况。 5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。 6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报 告。在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。

画出图形 由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性 粗分析： 假设C=1000 即给定r y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000 求导，f’(x)=-200000rx+1500000r-100000,令f’(x)=0,可得相应x值，x=(15r-1)/2r Excel画出相应图形

数据库概念设计及数据建模(一)有答案

数据库概念设计及数据建模(一) 一、选择题 1. 数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 A.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ B.仅Ⅰ和Ⅰ C.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ D.仅Ⅰ和Ⅰ 答案：D [解答] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2. 关于数据库概念设计阶段的工作目标，下列说法错误的是______。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围

B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 答案：D [解答] 数据库概念设计阶段的工作目标包括定义和描述应用领域涉及的数据范围；获取应用领域或问题域的信息模型；描述清楚数据的属性特征；描述清楚数据之间的关系；定义和描述数据的约束；说明数据的安全性要求；支持用户的各种数据处理需求；保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构(数据库模式)，同时也便于用户理解。 3. 需求分析阶段的文档不包括______。 A.需求说明书 B.功能模型 C.各类报表 D.可行性分析报告 答案：D [解答] 数据库概念设计的依据是需求分析阶段的文档；包括需求说明书、功能模型(数据流程图或IDEF0图)以及在需求分析阶段收集到的应用领域或问题域中的各类报表等，因此本题答案为D。 4. 数据库概念设计的依据不包括______。

数据库基础与应用形成作业答案

《数据库基础与应用》形成性作业 第一次作业 一、单项选择题 1、域是实体中相应属性的（A）。 A、取值范围 B、值 C、名称 D、描述 2、把保存关系定义的关系称为对应数据库的（B）。 A、一般关系 B、元关系 C、特定关系 D、正常关系 3、在一个关系R中，若存在X→Y和X→Z，则存在X→（Y，Z），称此为函数依赖的（C）规则。 A、传递性 B、分解性 C、合并性 D、增广性 4、设一个关系为（R（A、B、C、D、E、F），它的最小函数依赖集为FD={A→B,A→C,D→E,D→F},则该关系的候选码为（D）。 A、（A，B） B、（A，C） C、（A，E） D、（A，D） 5、设D1，D2和D3域的基数分别为2，3，4，则D1*D2*D3的元组数为（B）。 A、9 B、24 C、10 D、20 6、若一个关系为R（学生号，姓名，性别，年龄），则（A）适合作为该关系的主码。 A、学生号 B、姓名 C、性别 D、年龄 7、设一个集合A={3，4，5，6，7}，集合B={1，3，5，7，9}，则A和B的并集中包含有（C）个元素。 A、10 B、8 C、7 D、6 8、在一个关系R中，若存在X→（Y，Z），则也隐含存在X→Y和X→Z，称此为函数依赖的（B）规则。 A、传递性 B、分解性 C、合并性 D、增广性 9、若一个关系的任何非主属性都不部分依赖于任何候选码，则称该关系最高达到了（B）范式。 A、第一 B、第二 C、第三 D、BC 二、是非题 1、在文件管理阶段，文件之间是相互联系的，在数据库管理阶段，文件之间是相互独立的。（错） 2、分布式数据库系统既支持客户局部应用，又支持客户的全局应用。（对）

数据库系统讲义 (1)

数据库系统原理 第一节数据库系统概述 数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库系统三个发展阶段。 一、数据库基本概念 1.数据（Data）是数据库系统中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。包括文字、图形、图像、流媒体信息等。 2.数据库（DB）是存放数据的仓库，是长期存放在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较高的数据独立性和扩展性，可被用户所共享。 3.数据库管理系统（DBMS）是位于用户和操作系统之间的数据管理软件，如Oracle、DB2.Access等。其功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 4.数据库系统（DBS）是指计算机系统中引入数据库后的系统，由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 【要点】 1.数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统的基本概念和英文缩写。 2.DBMS的功能：数据定义功能（DDL）、数据操纵功能（DML）、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 3.DBS由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 4.数据库技术主要解决数据共享的问题，DBMS是系统软件。 【例题·单选题】（2010年×省信用社招聘考试真题）下面关于数据库管理系统和操作系统之间关系描述正确的是（）。 A.操作系统可以调用数据库管理系统 B.互不调用 C.数据库管理系统可以调用操作系统 D.可以相互调用 『正确答案』C 『答案解析』硬件和操作系统是数据库管理系统的技术资源，数据库管理系统可以调用操作系统。二、数据库系统的特点

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结 数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 ?实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 ?实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 ?属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 ?属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 ?域(Domain): 属性值的取值范围。 ?码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码?实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) ?联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式

数据库基础与应用(带答案)

B.

C. 元组 D. 基数 5. 在Access 数据库中，任何事物都被称为分值：2 A. 方法 B. 对象 C. 属性 D. 事件 6.Access 数据库类型是分值：2 8. Access 2 A. 必须包含构成Access 数据库的七类不同的对象

B. 至少应包括三个以上不同类型的对象 C. 可以不包含任何对象 D. 每个对象必须作为单独的文件存放在Windows操作系统中 9. 在Access 中，空数据库是指分值：2 A. 数据库中数据是空的 B. 没有基本表的数据库 C. 没有窗体、报表的数据库 D. 没有任何数据库对象的数据库 10. 若使打开的数据库文件能为网上其他用户共享，但只能浏览数据，要选择打开数据库文件的方式为分值：2 A. 常规打开 B. 以只读方式打开 以独占方式打开 D. 以独占只读方式打开 B. C. 使用用户级安全机制 D. 设置访问数据库的权限

12. 表“设计”视图窗口包括两个区域：字段输入区和分值：2 A. 格式输入区 B. 数据输入区 C. 字段属性区 D. 页输入区 13. 输入掩码是给字段输入的数据时设置的分值：2 A. 初值 B. 当前值 C. 输出格式 14. 子表的概念是相对主表而言的，它是嵌在__ 中的表。分值：2 A. 从表 C. 子表 D. 大表 15. 在Access中表和数据库的关系是分值：2 A. 一个数据库可以包含多个表 B. 一个表只能包含两个数据库 C. 一个表可以包含多个数据库 D. 一个数据库只能包含一个表

16. 在Access的数据类型中，不能建立索引的数据类型是分值：2 A. 文本型 B. 备注型 C. OLE 对象 D. 超链接 17. 设置主关键字是在_ 中实现的。分值：2 A. 表设计视图 B. 表的数据表视图 C. 查询设计视图 D. 报表的设计视图 18. 假设规定某个日期型字段的取值范围是2008年1月1日到2009年1月 1 日，则可设置该字段的有效性规则为分值：2 A. Between #1/1/2008# And #1/1/2009# B. Between "1/1/2008" And "1/1/2009" C. Between *1/1/2008* And *1/1/2009* D. Between [2008 年1月1日] And [2009 年 1 月1 日] 19. ___________________________________________ Access 数据库系统 提供四种查询向导，分别是_______________________ 、交叉表查询向导、

数据分析和数据建模

数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。

关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数

数据库基础教程课后习题答案顾韵华

习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对

数据库系统基础教程第八章答案

Section 1 Exercise 8.1.1 a) CREATE VIEW RichExec AS SELECT * FROM MovieExec WHERE netWorth >= 10000000; b) CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec, Studio WHERE MovieExec.cert# = Studio.presC#; c) CREATE VIEW ExecutiveStar (name, address, gender, birthdate, cert#, netWorth) AS SELECT https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,, star.address, star.gender, star.birthdate, exec.cert#, https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,Worth FROM MovieStar star, MovieExec exec WHERE https://www.docsj.com/doc/be4018029.html, = https://www.docsj.com/doc/be4018029.html, AND star.address = exec.address; Exercise 8.1.2 a) SELECT name from ExecutiveStar WHERE gender = ‘f’; b) SELECT https://www.docsj.com/doc/be4018029.html, from RichExec, StudioPres where https://www.docsj.com/doc/be4018029.html, = https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,; c) SELECT https://www.docsj.com/doc/be4018029.html, from ExecutiveStar, StudioPres WHERE https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,Worth >= 50000000 AND StudioPres.cert# = RichExec.cert#; Section 2 Exercise 8.2.1 The views RichExec and StudioPres are updatable; however, the StudioPres view needs to be created with a subquery. CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.docsj.com/doc/be4018029.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec WHERE MovieExec.cert# IN (SELECT presCt# from Studio); Exercise 8.2.2 a) Yes, the view is updatable. b)

数据库基础及应用试题题库.

《数据库基础及应用》选择题题库 1.在学生成绩表tblCourseScore中的列Score用来存放某学生学习某课程的考试成绩（0~100分，没有小数）, 用下面的哪种类型最节省空间？C A. int B. smallint C. tinyint D. decimal(3,0) 2.订单表Orders的列OrderID的类型是小整型（smallint），根据业务的发展需要改为整型（integer），应该使用下面的哪条语句？C A. ALTER COLUMN OrderID integer FROM Orders B. ALTER TABLE Orders ( OrderID integer ) C. ALTER TABLE Orders ALTER COLUMN OrderID integer D. ALTER COLUMN Orders.OrderID integer 3. 小王在SQL Server 2005数据库中创建了如下两个表： CREATE TABLE 雇员表 ( 雇员代号 int IDENTITY(10001,1) PRIMARY KEY NONCLUSTERED, 雇员姓名 varchar(20) NOT NULL, 通信地址 varchar(200) NULL ) CREATE TABLE 订单表 ( 订单号 int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, 雇员代号 int NOT NULL, 客户代号 int NOT NULL, 订购日期 datetime NOT NULL, 订购金额 money NOT NULL ) 他需要获得2003年9月1日每个雇员的最高的一笔销售金额，要求列出“雇员代号”、“雇员姓名”、“订购日期”、最高的“订购金额”。下面哪个语句能完成该功能？B A. SELECT a.雇员代号,a.雇员姓名,b.订购日期,b.订购金额 FROM 雇员表 AS a LEFT OUTER JOIN 订单表 AS b ON a.雇员代号 = b.雇员代号 WHERE b.订购日期 = '09/01/2003' AND 订购金额 IN (SELECT MAX(订购金额) FROM 订单表) B. SELECT a.雇员代号,a.雇员姓名,b.订购日期,MAX(订购金额) FROM 雇员表 AS a LEFT OUTER JOIN 订单表 AS b ON a.雇员代号 = b.雇员代号 AND b.订购日期 = '09/01/2003' GROUP BY a.雇员代号,a.雇员姓名,b.订购日期 C. SELECT a.雇员代号,a.雇员姓名,b.订购日期,MAX(订购金额) FROM 雇员表 AS a INNER JOIN 订单表 AS b ON a.雇员代号 = b.雇员代号

数据模型与决策例题分析

数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例 第7题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为：

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量 x表示第i i 种原料数() i=。 1,2,3,4 建立此问题的数学模型为：

线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数，因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。 建立此问题的数学模型为： （1）线性规划模型 （2）使用sumproduct 函数

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策可用网络配送图表示（如下图），图中节点123,,v v v 表示1、2、3三个工厂，节点4v 表示配送中心，节点567,,v v v 表示1、2、3三个仓库。每一条有向弧表示一条可能的运输路线，并给出了相应的单位运输成本，对运输量有限制的路线的最大运输能力也同时给出。 网络配送模型 引入变量ij f 表示由i v 经过路线(),i j v v 运输到j v 的产品属。问题的目

标是总运输成本最小化：

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 医院所做决策的变量是每时段开始上班的人数，因此引入决策变量i x 表示第i 个时段上班的人数()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为：

数据库基本知识和基础sql语句

数据库的发展历程 ●没有数据库,使用磁盘文件存储数据; ●层次结构模型数据库; ●网状结构模型数据库; ●关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; ●关系-对象模型数据库; 理解数据库 ●RDBMS = 管理员(manager)+仓库(database) ●database = N个table ●table: ●表结构:定义表的列名与列类型！ ●表记录:一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都就是可执行文件; ●my、ini文件就是MySQL的配置文件; 相关命令: ●启动:net start mysql; ●关闭:net stop mysql; ●mysql -u root -p 123 -h localhost; ?-u:后面的root就是用户名,这里使用的就是超级管理员root; ?-p:后面的123就是密码,这就是在安装MySQL时就已经指定的密码; ●退出:quit或exit; sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾; ●可以用空格与缩进来来增强语句的可读性; ●关键字不区别大小写,建议使用大写; 分类 ●DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等; ●DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据); 基本操作 ●查瞧所有数据库名称:SHOW DATABASES; ●切换数据库:USE mydb1,切换到mydb1数据库; ●创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1; ●修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表: CREATE TABLE 表名( 列名列类型,

业绩数据分析模型(终审稿)

业绩数据分析模型 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一） 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全 感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、 公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变 化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影 响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、

发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：