数据查询汇总与分析实例
参考书：王兴德著，管理决策模型55例，上海交通大学出版社，2000，学校书号：F20 1092 一、数据库
数据库NORTHWIND.MDB。8个表：产品（77个记录）、类别（8个记录）、供应商（29个记录）、雇员（9个记录）、客户（91个记录）、运货商（3个记录）、订单（830个记录）与订单明细（2157个记录）。前6个表记录着关于该公司所经销的各种产品及其分类、供应商、雇员、客户以及运货商等实体的静态数据，后两个表记录着该公司从1996年7月4日至1998年5月6日期间发生的所有的客户订货业务数据。
二、确定各月销往各地区的各类商品月销售额
要求：
1、在Northwind公司数据库所保存的订货数据的基础上制作一个关于该公司在1996年7月~1998年5月间各月销往各个地区的各种类别产品的月销售额汇总表。
2、绘制一个从该公司1996年7月~1998年4月期间该公司月销售随时间变化的折线图形，并在该图形中添加一条直线趋势线，再求出该趋势线的斜率与截距。
3、求出对于该公司1998年6月月销售额的预测值。
解：首先，通过Microsoft Query的帮助，在Excel工作表中生成一个记载着Northwind公司从1996年7月4日至1998年5月6日期间所有各个订购日期发生的订货业务的完整列表，其中包含“订购日期”、“类别名称”、“地区”、“数量”、“单价”和“折扣”等六列，再增加一个“销售额”列；然后，在上述数据列表的基础上，应用Excel的汇总功能，在另一个工作表中生成所需要的、销往不同地区的不同类型产品的月销售额数据。
打开一个新工作簿文件，选择菜单“数据”-“获取外部数据”-“新建查询”，在运行的Microsoft Query的“选择数据表”对话框中，选择数据库MORTHWIND，接下来跟着查询向导选择“订单”中的“订购日期”、“订单明细”中的“单价”、“数量”和“折扣”，“类别”中的“类别名称”以及“客户”中的“地区”等。
在看到警告之后，确定，添加“产品”表即可。返回Excel，并增加一个销售额字段，输入相应的公式（=b2*c2*(1-d2)）。双击复制。
接下来用“数据透视表”进行汇总。将“订单日期”作为行，“类别名称”作为列，“客户地区”作为页，“销售额”作为求和汇总；然后对订单日期进行“分组及分级显示”-“组合”，将“月”和“年”都选中状态。
绘制全部商品月销售额的变化折线图形。
1、透视图的调整（说明透视图的灵活性）；
2、复制到新sheet（不在透视图上绘图，因为透视图是可以调整和变化的，一旦透视图产生了变化，图的意义就不清楚了）；
3、订购日期的调整（“编辑-定位-定位条件-空值”；键入等号-向上方向键-Ctrk+enter；A2&b2）。
4、绘制折线图（由于日期数据都是文字-字符-，所以这个图形只能使用折线图形式来绘制。）
5、添加趋势线（选中曲线，“图表”菜单中的“添加趋势线”，一些选项：显示公式、R）确定Northwind公司1998年6月的总销售额的预测值。
利用拟合直线的斜率合截距或利用forecast()函数。（给出前面各个月的拟合值）
三、按照年度销售额确定产品的排名榜
假定Northwind公司将从每年7月1日至下一年6月30日规定为一个会计年度，要求：1、针对1996与1997两个年度（不考虑数据库中目前缺少1997年度最后两个月份销售数据的事实），对于该公司所经销的每个产品类别生成一个显示其中各种产品销售额排名榜的
汇总表。
2、在针对1996与1997两个年度的、显示全部77种产品总排名榜的汇总表中截取出只包含前20种产品的销售额汇总表，并在此表的基础上确定两个年度中排名升幅度最大的两种产品与降幅度最大的两种产品。
3、在将所有产品按销售额作降序排列的基础上绘制一个表明1996与1997两个年度中产品累计销售额百分比随产品个数百分比变化的曲线图形，在图中添加一条与20%这个产品个数百分比值对应的垂直参考线，并标出曲线与该参考线相交处的高度。
解：
1、用数据透视表完成而不用保留查询结果的方法。
数据-数据透视表-外部数据源；获取数据-“Northwind”-订单.订购日期、类别.类别名称、产品.产品名称、订单明细.数量、单价、折扣-….-在Microsoft Query中浏览数据；记录-添加列-字段：订单明细.单价*订单明细.数量*（1-订单明细.折扣）-列标：销售额-返回到Excel；订购日期作为行，销售量作为汇总，列暂缺，类别名称和产品名称作为页；订购日期分组显示（数据-分组显示-起始时间：1996/7/1，步长或依据为唯一的“日”，天数：365）；订购日期改为列，产品名称改为行；现在可以选择任一类别，对B列或C列按降序按钮即可，还可以选中透视表的任意单元格用鼠标右键选中“分页显示”。
2、针对1996与1997年度制作销售额居于前20位的产品的销售额总汇表并确定排名升幅度最大的两种产品和降幅度最大的两种产品。
复制1中得到的表的非总计部分到一个新sheet，将表按96年度降序排列，在D1列键入“96年度名次”，在D2以后键入1、2、….，然后再将表按97年度降序排列，在E1键入“97年度名次”，在E2以后键入1、2、….，在F1键入“名次升降”，在F2键入=D2-E2，复制到F 列中。用分别用D、E列前20名的数据绘制散点图。
3、绘制一个表明1996年度与1997年度中产品累计销售额百分比随产品个数百分比变化的曲线图形。
在一个新工作簿的范围C7:C83中列出77种产品按96年度销售额的降序排列后的名次，在E7:E83中列出这些产品的96年度销售额，再在D7与F7中键入以下公式：D7：=C7/$C$83，F7: SUM($E$7:E7)/SUM($E$7:$E$83)，并将它们分别在D列和F列复制。利用D列和F列作图，X轴是商品总数百分比，Y轴是销售额百分比。将96与97年度的图作在一个坐标系下。与Pareto曲线相应地在管理学中有所谓“80-20规则”，对于当前的销售额统计问题来说，该规则的意义是：一个公司在正常情况下前20%的商品（从销售额最大的商品开始向下排列的）的销售额大约应该占到其总销售额的80%左右。现在Northwind公司的两个年度的销售额情况都没有符合2-8规则，这表明该公司在市场营销方面存在较大的问题，对于重要产品的推销力度不够大。
四、制作表示不同地区销售模式的可选式图形
要求：生成一个带有控制面板的可选式图形，其控制面板具有不同地区单选钮，操作者可以通过在控制面板上的选择使图形显示出Northwind公司在各地区的产品类别销售额的变化模式。
解：
1、在数据透视表下，选择订单.货主地区，类别.类别名称，产品.产品名称，订单明细.单价、数量和折扣等，回到Query添加一个订单明细.单价*订单明细.数量*（1-订单明细.折扣）字段。将货主地区作为行，类别名称作为列，销售量作为数据。
2、在A16中键入“=INDEX(A5:A11,$A$13)”并拷贝到该行其他单元格中。利用窗体工具（视图. 工具栏. 窗体）制作一个带7个单选钮的分组框，单选钮以A13为链接（右键单选钮. 设置控制格式）；利用16行的数据作一个柱形图。
3、结果分析。
五、确定下月产品短缺数量与所需要补充的采购资金
假定Northwind公司的采购部门每月初都在过去一个月中各种产品销售数量的基础上，根据一个给定的销售量月增长率（该增长率考虑了应付不确定需求所需要准备的机动库存量）估算出当月每种产品的需求量，然后根据库存量与当月需求量之间的短缺数量制定各种产品的补充采购计划。1998年5月初公司各种产品的库存量保存在其数据库的产品表的“库存量”字段中。要求：
1、假定销售量月增长率为15%，在这个前提下按照公司的上述传统做法，在1998年5月6日估算出当月（从5月7日到6月6日）所需要的库存补充采购资金。
2、制作一个公司当月所需库存补充采购资金随销售量月增长率变化的曲线图形。
由于Northwind数据库中，单价字段（产品中或订单明细中）无法区分购入价与销售价，这里理解为销售价，于是约定每种产品的购入价等于其销售价的95%。
解：
1、在数据透视表中选择产品.产品名称、库存量、单价，订单.订购日期，订单明细.数量。对订购日期进行过滤，只选出最后一个月的（98.4.6-98.5.5）记录，回到Query。
2、在Query中删除订购日期，选黑“数量”，单击“总计”按钮一次，获得各产品的月总订购量。
3、回到Excel，将产品名称作为列，将数量、库存量和单价都作为汇总数据，在结果表中，将“数据”拖到“汇总”单元格，（汇总数据由行变成列）。
4、将结果拷入另一个sheet中，修改列名并添加3个列：98.6需求量、短缺商品、购入单价。在D2:D4中键入数据和结果公式。结果表明，在月销售增长率为15%的情况下，下个月需要补充的产品有29个，需要补充的资金为122644.9元。（用前一个月各种产品实际销量和给定的月增长率来估计下一个月各种产品的销量，肯定有不准确的地方。特别是，对于前一个月没有发生销售的产品，完全失去了考虑的依据）
5、制作一个关于所需采购随销售量月增长率变化的曲线图形。在I5:K11中用模拟运算表。数据点格式，数据标志格式
六、按运费大小将所有订货交易分组
要求：
1、对Northwind公司近两年来所发生的所有订货交易进行统计，生成一个针对不同销往地区、对于不同运货费给出这些运货费发生次数的数据透视表。
2、将Northwind公司所有的订货交易按照运货费从小到大以100元的间距加以分组，在此基础上对于不同的销往地区绘制出各个组中的订货次数随组变化的曲线。
解：
1、在数据透视表下，选择订单.货主地区、运货费，将运货费作为行，货主地区作为页，再将运货费作为汇总数据，在数据透视表窗口的菜单.字段下，将“求和项：运货费”改为“计数项：运货费”；
2、点击运货费列的任意单元格，数据.分组及分级显示，间隔选择10。再将数据透视表中的运货费数据项拖到汇总数据区中，将“计数项：运货费2”改为“求和项：运货费2”（右键运货费2的区域，选择“字段设置”），使两个运货费并列（拖“数据”单元格到“汇总”单元格），将结果拷贝到新表，增加组号列、累计运货次数百分比列和累计运货费用百分比列。基尼曲线下方曲边三角形的面积与45度直线下的直角三角形面积之比为基尼系数。在经济学中，常用基尼系数来说明社会成员财富分配不均匀的现象。基尼系数越小，社会成员的财富分配不均匀程度越大。在目前的运货问题中，计算结果表明Northwind公司的运货费基尼系数等于。
七、对运货费、运货期与发货延迟期之间的关系的研究
Northwind公司管理当局感到在每笔客户订货业务中所发生的运货费与发货不及时的状况以及运货期的长短等方面存在着一定的问题，但不清楚这些问题的性质。要求：从公司历史数据中找出在这三个量之间所存在的问题。
解：
1、建立查询：订单的订单ID、订购日期、发货日期、到货日期、货主城市和运货费的六个字段。返回到Excel。将不缺发货日期的记录拷贝到一个新表（按发货日期排序，然后拷贝）
2、添加字段“运货期”（到货日期-发货日期），“发货延迟期”（发货日期-订购日期）。按运货期排序，排除运货期为零和负的41个记录，将“货主城市”、“运货费”、“运货期”和“发货延迟期”等4个字段拷贝到一个新表。
3、建立一个数据透视表：运货期为行，运货费为汇总数据，选择平均值汇总。此处平均值的含义是将所有具有相同运货期的所有订货交易中的运货费进行平均。建立平均运货费随运货期的变化散点图。（说明无关性的直观图）
4、将运货费变为行，运货期和延迟作为数据汇总，将运货费分组显示。作三组数据的折线图。
5、将货主城市作为行，运货费、运货期和延迟作为汇总数据，作4组数据的折线图，使用主y轴表示运费，使用次y轴显示时间天数。
6、使用基于分组运费的运货期与延迟作为列，作三点图（延迟为y轴），得线性关系，再加入基于城市的运货期与延迟数据，仍然集中在直线附近。linest()是数组函数，值一行2列，用ctrl+shift+enter执行，得斜率和截距。
八、绘制表示不同地区不同产品类别三年销售额的可选式图形（略）
实验三数据查询 ●实验指导——简单查询和连接查询 一．实验目的 1．观察查询结果, 体会SELECT语句实际应用； 2．要求学生能够在查询分析器中使用SELECT语句进行简单查询。 3. 熟练掌握简单表的数据查询、数据排序和数据连接查询的操作方法。 二．实验准备 1.完成实验四，成功建立了基本表。 2.了解简单SELECT语句的用法。 3.比较熟悉查询分析器中的SQL脚本运行环境。 三．实验要求 1.完成简单查询和连接查询操作，并验收实验结果提交实验报告 四．实验内容 CREATE TABLE student1 ( sno char(8)PRIMARY KEY,--学号(主键) sname char(8)NOT NULL,--姓名 ssex char(2),--性别 sage char(2),--年龄 sdept char(6),--所在院系 ) CREATE TABLE course1 ( cno char(10)PRIMARY KEY,--课程编号（主键） cname char(20)NOT NULL,--课程名称 cpno char(2),--先行课 credit tinyint--课程学分 ) CREATE TABLE sc ( sno char(8),--学号(主键) cno char(10),--课程编号（主键） grade char(3),--成绩 primary key(sno,cno) ) 所有的查询全部用Transact-SQL语句实现
1.简单查询操作 此部分查询包括投影、选择条件表达、数据排序、使用临时表等。 对EDUC数据库实现以下查询： ①求计算机系的学生学号和姓名； SELECT sno,sname from student1 where sdept='CS'; ②求选修了课程的学生学号； SELECT distinct sno from sc where cno is not null; ③求选修C1 (数学)课程的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩的降序排列， 如果成绩相同则按学号的升序排列； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.doczj.com/doc/706173135.html,o=https://www.doczj.com/doc/706173135.html,o and cname='数学' order by grade desc,sno asc; ④求选修课程C1 (数学)且成绩在80－90（85）之间的学生学号和成绩，并将成绩 乘以系数0.75 输出； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.doczj.com/doc/706173135.html,o=https://www.doczj.com/doc/706173135.html,o and cname='数学'and grade between80 and 85; ⑤求计算机系（CS）和数学系（IS）的姓张的学生的信息； SELECT* from student1 where sdept in('CS','IS')and sname like'张%'; ⑥求缺少了成绩的学生的学号和课程号。 SELECT sc.sno,cno from student1,sc where student1.sno=sc.sno and grade is null; ⑦将2000以后的成绩大于90分的学生成绩存入永久成绩表；将2000年以前的成绩 存入临时成绩表中。 2.连接查询操作 对EDUC数据库实现以下查询： ①查询每个学生的情况以及他（她）所选修的课程； SELECT student1.*,https://www.doczj.com/doc/706173135.html,o from student1,sc where student1.sno=sc.sno; ②求学生的学号、姓名、选修的课程名及成绩； SELECT student1.sno,student1.sname,https://www.doczj.com/doc/706173135.html,ame,sc.grade from student1,sc,course1
多元统计分析实例 院系:商学院 学号: 姓名:
多元统计分析实例 本文收集了2012年31个省市自治区的农林牧渔和相关农业数据,通过对对收集的数据进行比较分析对31个省市自治区进行分类.选取了6个指标农业产值,林业产值.牧业总产值,渔业总产值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积. 数据如下表: 一.聚类法
设定4个群聚,采用了系统聚类法.下表为spss分析之后的结果.
Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 内蒙 5 -+ 吉林 7 -+ 云南 25 -+-+ 江西 14 -+ +-+ 陕西 27 -+-+ | 新疆 31 -+ +-+ 安徽 12 -+-+ | | 广西 20 -+ +-+ +-------+ 辽宁 6 ---+ | | 浙江 11 -+-----+ | 福建 13 -+ | 重庆 22 -+ +---------------------------------+ 贵州 24 -+ | | 山西 4 -+---+ | | 甘肃 28 -+ | | | 北京 1 -+ | | | 青海 29 -+ +---------+ | 天津 2 -+ | | 上海 9 -+ | | 宁夏 30 -+---+ | 西藏 26 -+ | 海南 21 -+ | 河北 3 ---+-----+ | 四川 23 ---+ | | 黑龙江 8 -+-+ +-------------+ | 湖南 18 -+ +---+ | | | 湖北 17 -+-+ +-+ +-------------------------+ 广东 19 -+ | | 江苏 10 -------+ | 山东 15 -----------+-----------+ 河南 16 -----------+
教学主题数据分类汇总 一、教材分析 本节课是本册书的第一章第四节，主要内容是熟悉数据分类汇总的应用。 本节课的主要目标是： 1、掌握基本的数据排序功能。 2、掌握数据的分类汇总。 二、学生分析 学生经过之前的学习，已经初步认识了电子表格，学习了表格中公式的相关知识，这些知识与技能为本节的学习打下了良好的基础。学生很少或从未接触分类汇总的知识，对此次的学习是有一定的兴趣，但是由于学生的学习受到学生个体的知识水平与抽象思维的影响，因此在学习过程中对知识的理解会存在不同程度的困难。 三、教学目标 （一）、知识与技能 1、掌握基本的数据排序功能。 2、掌握数据的分类汇总。 （二）、方法与过程 1、掌握数据的处理—排序、分类汇总； 2、培养学生自主学习、协作学习的能力； 3、培养学生的动手操作、综合实践的能力； 4、培养学生的信息处理能力。 （三）、情感态度与价值观 培养学生尊重科学、应用科学的意识。 四、教学环境 □简易多媒体教学环境□交互式多媒体教学环境√网络多媒体环境教学环境□移动
学习√其他 五、信息技术应用思路（突出三个方面：使用哪些技术？在哪些教学环节如何使用这些技术？使用这些技术的预期效果是？）200字 本节课主要应用任务驱动法、协作学习法、演示法三大方法展开课程，通过对学生们提出相应的问题引出本节课，引发学生的兴趣，从而引出本节课的“先排序、后汇总”的内容学习。通过学生们的自主学生加深本节课知识点的印象。 六、教学流程设计（可加行） 教学环节 （如：导入、讲授、复习、训练、实验、研讨、探究、评价、建构）教师活动学生活动 信息技术支持（资源、 方法、手段等） 一、创设情境，呈现任务1、教师投影“××社区网上 购物调查表”，让学生阅 读教材第13页的情境和 任务。 2、提问：大家准备通过什么 方法完成任务的？ 提问：大家想知道跟简单的 方法吗？今天我们将要学习 在电子表格中进行分类汇 总，使表格数据更直观。 1、学生阅读教材。 学生回答提问，发表 自己的意见。 资源：电子教材 方法：任务驱动 二、数据排序1、在进行数据分类之前，需 要做一些准备工作，那就是 对数据排序。 2、演示数据排序操作： （1）打开“网上购物调查 表”。 （2）单击数据区域的任意单 1、学生观看演示。 2、学生练习，体会在 排序中选择不同的主 要关键字所产生的不 同排序结果。 3、学生演示。 电子白板 PPT课件
实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引
建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：
建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：
多元统计分析方法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
多元统计分析概述 目录 一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15)
一、引言 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互
数据库原理实验报告 实验三数据查询 班级：××× 姓名：××× 学号：××× 数据查询 一、[实验目的] 1．掌握SQL的单表查询操作
2．掌握SQL的连接查询操作 3．掌握SQL的嵌套查询操作 4．掌握SQL的集合查询操作 二、[实验内容] 本实验的主要内容是： 1．简单查询操作。包括投影、选择条件表达，数据排序，使用临时表等。 2．连接查询操作。包括等值连接、自然连接、求笛卡儿积、一般连接、外连接、内连接、左连接、右连接和自连接等。 3．在SQL Server查询分析器中，使用IN、比较符、ANY或ALL和EXISTS操作符进行嵌套查询操作。 4．组合查询与统计查询。 (1)分组查询实验。该实验包括分组条件表达、选择组条件的表达方法。 (2)使用函数查询的实验。该实验包括统计函数和分组统计函数的使用方法。 (3)组合查询实验。 (4)计算和分组计算查询的实验。 三、[实验方法] 1．将查询需求用Transact-SQL语言表示。 2．在SQL Server查询分析器的输入区中输入Transact-SQL查询语句。 3．设置查询分析器结果区为Standard Execute(标准执行)或Execute to Grid方式。 4．发布执行命令，查看查询结果；如果结果不正确，进行修改，直到正确为止。 5 查询分析器的主要作用是编辑Transact-SQL，将其发送到服务器，并将执行结果及分析显示出来(或进行存储)。查询分析功能主要是通过测试查询成本，判断该查询是否需要增加索引以提高查询速度，并可以实现自动建立索引的功能。 图5- 错误！未定义书签。SQL Server 2000查询分析器 查询分析器的界面如图5- 错误！未定义书签。所示。在查询生成器中的左边窗口是对象浏览器，其中按树结构列出了数据库对象；右上方是SQL代码区域，用于输入SQL的查
师学院数学与计算机科学学院 《数据库》实验报告 实验序号：07 实验项目名称：数据查询 学号2014210758 姓名邹业安专业、班级14信科 实验地点222 指导教师褚万军时间2017.6.07 一、实验目的及要求 ?掌握从简单到复杂的各种数据查询。包括：单表查询、多表连接查询、嵌套查询、集合查询。 ?掌握用条件表达式表示检索条件。 ?掌握用聚合函数计算统计检索结果。 二、实验设备（环境）及要求 1、环境要求： 硬件：PC（PII以上，128M以上存）、因特网接入； 软件：在SQL Server 2000中 三、实验容与步骤 1、一般简单查询 （1）不带条件的查询指定字段（考虑去掉和不去掉重复值两种情况）。select distinct 学号 from 选课 select 学号 from 选课
(2)查询某个表中的所有记录查询教师表中的所有记录 (3)使用单个条件的简单查询查询成绩大于50的学生的学号select 学号 from 选课where 成绩>50
（4）使用多个条件（AND关系）的查询 select工资 from教师 where工资>200 and工资<500 （5）使用多个条件（OR关系）的查询 select工资 from教师 where工资<200 or工资>500 （6）使用多个条件（混合AND和OR关系）的查询 select*from学生 where (院系='2'and生源='')or(院系='6'and生源='') （7）使用带NOT运算的查询
where not (生源='') （8）使用BETWEEN???AND???的查询 select * from 选课 where 成绩 between 86 and 93 （9）使用NOT???BETWEEN???AND???的查询select * from 选课 where 成绩 not between 76 and 93 （10）使用LIKE运算符的字符串匹配查询。
实验二企业销售数据的分类汇总分析实验2-1 “北风”贸易公司客户特征分析 实验目的 ?理解数据分类汇总在企业中的作用与意义； ?掌握数据透视表工具的基本分类汇总功能； ?掌握建立分类汇总数据排行榜、生成时间序列、绘制pareto曲线图、计算各地区客户分布、统计各地区客户的平均销售额和大宗销售时间序列的方法和步骤。 实验环境 ? microsoft office access 2003； ? microsoft office query 2003； ? microsoft office excel 2003。 实验内容：“北风贸易”公司客户经理希望能获得有关客户特征的分类汇总数据，以便根据客户的特点，预测未来的销售情况、制订有关销售的策略。 客户经理希望能够利用数据透视表完成以下的汇总工作： 1. 按照销售额汇总客户各年度销售排行榜，按照从大到小的方式排列，并且列出各客户在各类别上的销售额。 实验步骤: (1).首先创建数据源:启动Microsoft Query程序,执行”文件/新建”命令,按下图所示设置好数据源名字和相关定义,即完成了数据源的创建.
(2).打开EXCEL，执行“数据/导入处部数据/新建数据库查询”命令，在Microsoft Query中数据的整理。 （导入的数据源数据）
（按销售额从大到小汇总客户各年度销售排行榜） （3）列各客户在各类别上的销售额：从Microsoft Query中导入数据，再进行分类汇总，以下为所操作的过程图。 （导入的相关数据）
（各客户在各类别上的销售额） 对以上图的一些说明：图中共有93个客户，产品类别共有是一直到BY列。
实验三：数据查询实验 一、实验目的 了解在企业管理器或查询分析器中执行数据查询的方法；掌握SQL Server Query Analyzer中简单查询、连接查询、嵌套查询操作方法。 二、实验内容 1、使用企业管理器进行查询（验证性，了解部分） （1）查询数据表的全部数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，这时将显示该表的全部数据。 （2）使用SELECT语句查询数据表的数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能输入不同的SQL命令。执行时单击工具栏按钮“运行”即可。 （3）学习和使用QBE查询 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏条件窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能选择QBE查询条件，执行时单击工具栏按钮“运行”即可。若单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，则在SQL窗格中会显示自动生成的对应SQL语句。 2、使用查询分析器进行查询（验证性） （1）查询Student表中所有学生的学号、姓名和性别。 SELECT Sno, Sname, Ssex FROM Student （2）可以用“*”来选取数据表的全部列 例如：查询Student表中所有学生的基本情况。 SELECT * FROM Student （3）在查询结果中增加计算列，还可修改数据列的显示名称。 例如：查询Student表中所有学生的学号、姓名、性别和出生年份。 SELECT Sno 学号, Sname 姓名, Ssex 性别, Year(GetDate()) - Sage 出生年份 FROM Student （4）使用WHERE子句，可以选择满足条件的部分记录 例如：查询成绩在85～90分之间的学生情况。
空间数据查询和空间数据分析的具体功能分类？ 空间定位查询 由图形查询到属性 按点定位查询 按矩形区域查询 按椭圆区域查询 按多边形区域查询 如查询在某个面内有几个点 、 空间关系查询 通过拓扑关系和空间运算进行的查询 邻接查询：查询目标邻接的点、线、面目标 含查询：查询面目标所包含的点、线、面目标 穿越查询：查询线目标所相交的点、线、面目标 缓冲区查询：查询目标一定距离范围内的点、线、面目标 如面面查询，查询与某个多边形相邻的多边形的个数 空间属性查询 由属性查询到图形 支持标准的SQL查询语言 Select 属性项集合From 属性表集合Where 条件集合 如查询地块面积为1.5的业主名字 select 业主名字，面积 from Parcel, Qwner where Parcel.PIN= Owner.PIN and Parcel.Area= 1.5 空间组合查询 定位与属性组合查询 关系与属性组合查询 定位与关系组合查询 定位、关系和属性组合查询 如查询某地块中有几个面积为1.5的点 空间数据分析 形态分析 形态特征是空间物体的重要特征之一，在空间分析中，对空间物体的形态分析随空间物体维数的改变而不同 一般地说，空间物体可以简单地分为零维、一维、二维、三维，形态分析是对物体的几何特征的分析 零维物体的形态是没有意义的 一维物体的形态分析指长度、曲率、方向特征 二维物体的形态分析指面积、周长、重心及平面延展性等 三维物体的形态分析主要有表面积、体积、坡度、坡向等 叠加分析
叠加分析是GIS最重要的功能之一 是将各种不同的地理要素分类（层）存储和表述，由计算机自动将它们迭置起来进行分析如在叠加区域内，只有参与迭加的地理要素都为真时，该区域才为真；若参与迭加的地理要素中有一个为假，则该区域为假 点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形与多边形叠加 邻域分析 邻域分析包括两个方面的内容：一是通过给定位置查询其邻域中的有关要素情况，这在GIS 中通常归结为“缓冲区”分析，有点、线、面缓冲区分析 其二是从给定位置的某现象“值”去推算其给定邻域相关变量的值，在这GIS中通常归结为“插值式逼近” 连接分析 连接分析涉及的内容较多，主要就是通视分析、径流分析、日照分析和多边形合并 通视分析简单地说就是在地面上给定一点，计算出位于该点可以见到的全部区域 径流分析就是地表谷地、水流的路径 日照分析就是太阳照射的影子分析 多边形合并单地说就是将若干个小多边形合并成一个大多边形 网络分析 将地理空间抽象成一个二维欧氏平面，以一定的规则和连线分布其间，就构成了地理网络现实地理空间中许多地理事物都可以直接或经过适当的变换形成地理网络 例如铁路、公路、通讯线路、生产过程、经济的流量、人口迁移路线、自然系统中的物质流、能量流和信息流等，都可以表示成相应的点之间的连线 由此构成现实世界中多种多样的地理网络。对地理网络进行分析，就可得到一些很有意义的结果 网络分析的应用主要包括三个方面：路径分析和资源分配 分布分析 分布分析就是空间统计分析，基于空间数据进行非空间数据（专题）的分类 将地图要素划分成一些简单的连通区域，如行政区划，每个区域用一个简单的数学函数表示一种专题主要属性的变化 根据所表示地理现象的不同，区域可以对应不同类型的属性函数，如人口分布图、经 济状况分布图、工业分布图、文化分布图、历史分布图等
精品资料 一、对我国30个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析 1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况进行考察。因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。现从２０１０年的调查资料中
２、将数据进行标准化变换：
３、用Ｋ－均值聚类法对样本进行分类如下：
分四类的情况下，最终分类结果如下： 第一类：北京、上海、浙江。 第二类：天津、、辽宁、、福建、甘肃、江苏、广东。 第三类：浙江、河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、四川、云南。 第四类：山西、青海、宁夏、新疆、重庆、贵州、陕西、湖南、广西、江西、。从分类结果上看，根据２０１０年的调查数据，第一类地区的农民生活水平较高，第二类属于中等水平，第三类、第四类属于较低水平。 二、判别分析 针对以上分类结果进行判别分析。其中将新疆作作为待判样本。判别结果如下:
**. 错误分类的案例 从上可知，只有一个地区判别组和原组不同，回代率为96%。 下面对新疆进行判别： 已知判别函数系数和组质心处函数如下： 判别函数分别为：Y1=0.18x1 +0.493x2 + 0.087x3 + 1.004x4 + 0.381x5 -0.041x6 -0.631x7 Y2=0.398x1+0.687x2 + 0.362x3 + 0.094x4 -0.282x5 + 1.019x6 -0.742x7 Y3=0.394x1-0.197x2 + 0.243x3-0.817x4 + 0.565x5-0.235x6 + 0.802x7 将西藏的指标数据代入函数得：Y1=-1.08671 Y2=-0.62213 Y3=-0.84188 计算Y值与不同类别均值之间的距离分别为：D1=138.5182756 D2=12.11433124 D3=7.027544292 D4=2.869979346 经过判别，D4最小，所以新疆应归于第四类，这与实际情况也比较相符。 三，因子分析： 分析数据在上表的基础上去掉两个耕地面积和农村固定资产投资两个指标。经spss软件分析结果如下:
数据库数据查询实验报告和答案 韶关学院学生实验报告册实验课程名称：数据库技术与应用实验项目名称：数据库的数据查询实验类型（打√）：（基础?、综合、设计）院系：专业班级：姓名学号：指导老师：韶关学院教务处编制一、实验预习报告内容预习日期：10月10月22日（星期二第七八节）实验同组人：如有实验数据表格，学生在实验预习时应画好实验数据表格，供实验时填写数据（本页如不够，可另附相同规格的纸张）。 指导教师批阅及签名签名：年月日三、实验报告内容9月24日实验报告内容原则上应包含主要实验步骤、实验数据计算（实验操作）结果、实验结果（疑问）分析等项目。 实施内容：一、根据实验要求完成实验：（写明步骤和截图）1、在数据库studentsdb中，新建表studentdb_info，curriculum，grade。 并输入相应的数据，如图1、2和3所示。 图1图2图32、在studentsdb数据库中，使用下列SQL语句将输出什么？（1）selectcount(*)fromgrade结果如图4所示：图4（2）selectsubstring(学生姓名,1,2)fromstudent_info结果如图5所示：图5（3）selectupper(kelly)结果如图6所示：图6（4）selectreplicate(kelly,3)结果如图7所示：图7（5）selectsqrt(分数)fromgradewhere分数>=85结果如图8所示：图8（6）select2,3,power(2,3)结果如图9所示：图9（7）selectyear（getdate()）,month(getdate()),day(getdate())结果如图10所示：图102、在studentsdb数据库中使用select语句近基本查询。 （1）在student_info表中，查询每个学生的学号、姓名、出生日
《数据分类汇总》教学设计 单位： 姓名： 联系电话：
获取信息的渠道 一、案例背景信息 １．模块：信息技术 ２．年级： ３．所用教材版本：（请在教材版本前的括号内打“√”） （）教育科学出版社（√）中国地图出版社（）广东教育出版社 （）浙江教育出版社（）上海科教出版社 ４．学时数： 非上机时间15分钟，上机操作时间30分钟，其他活动（如：实地调查、访谈、课下调研等），请指出活动方式：课前实地调查，大约用60 分钟 二、教学设计 （一）教学目标：使学生了解数据库的概念，初步掌握建立工作表数据库的条件和工作表数据库的有关概念。 知识与技能： （1）学会分类汇总的“分类”方法及“汇总”方式。 （2）结合生活实际理解分类汇总的方法。 过程与方法： （1）掌握工作表数据库的分类汇总等操作并能熟练运用。 （2）在小组配合与学生个体活动相结合的学习过程中，结合对学习过程和成果进行认真的评价，进一步提升合作学习的能力和获取信息的素养。 情感态度与价值观： 通过师生间的交流，给学生以方法、以鼓励；通过自主实践让学生享受成就感，树立自信心；通过各小组互相帮助来增强学生的团结、协作意识 （二）内容分析 1、本节的作用和地位： 《统计数据表格》是初中信息技术教材“第二单元探秘电子表格”中的第三节内容。本节之前学生已经初步掌握了初识WPS、如何建立工作表、工作表的基本操作以及工作表数
据的运算等知识的运用。本节内容是学生在已有工作表基础知识之上的延伸，并贯穿了WPS 以后整个的教学，是学生进一步顺利、快捷操作EXCEL的重点，是本章的重点内容之一，也是本章的难点之一，也是形成学生合理知识链的一个必要环节。 2、本节主要内容介绍 本节课的重点和难点都是工作表数据库的分类汇总。通过应用多媒体辅助教学软件，在帮助学生自行探究知识的同时，培养学生的分析能力、探索能力，提高学生各方面综合能力，从而突破了教学难点。 3、重点难点分析： （1）教学重点： 数据分类汇总的操作方法 （2）教学难点： 汇总的注意点和汇总的方式 （3）重难点突破： 力求通过个人、小组、教师帮助等不同的教学途径，上机实践强化练习突出本课的重点，通过完成任务，结合对于学生易出现的失误反复提醒，对于共性问题从学生的角度分析解决，从而突破本课的难点。 （三）学生分析 本课的教学对象为初中一年级学生。爱表现、具有一定的分析、解决问题能力。教师除组织常规教学外，更多的要在设计教学过程中，抓住学生感兴趣的问题、利用学生爱表现的特点，通过试一试，比一比，将知识融入到活动中，并充分给予鼓励和肯定。请部分学生把操作过程演示给全班同学看，让学生试有回报，比有收获。学生学习计算机的兴趣不同，水平也高低不一，个性特征更是多样化的，教师必须开放教学资源，开放教学思想，在教学中给每个学生以重要感和成就感。 （四）教学策略设计 1．教学方法设计 本课选用讲授法、任务驱动、小组合作等教学方法。 2.教学资源： (1)．硬件资源：多媒体网络教室（投影仪或网络广播等）。 (2)．软件资源：WPS程序。
第五章 空间数据查询与分析 本章主要讲述了空间数据查询和空间数据分析以及数字地面模型的相关知识。空间数据查询内容包括空间数据查询的含义，各种查询方式、查询结果的显示方式；空间数据查询应用。空间数据分析的内容包括空间数据分析基础即空间几何量算；空间数据分析方法即缓冲区分析、叠加分析、空间数据再分类、网络分析、空间插值、统计分类分析；，空间数据分析的应用。在本章的第三节介绍了数字地面模型（DTM）和数字高程模型(DEM)的概念，DEM的数据的采集及表示方法，DEM的应用及地形分析。 第一节 空间数据查询 空间数据的查询是地理信息系统的一项重要功能，查询是用户与系统交流的途径，它可以向人们提供与地理空间、时间空间相关的空间数据，或者是与其关联的属性数据。目前大多数成熟的商品化地理信息系统软件的查询功能都能完美地实现对空间实体的简单查找，如根据鼠标所指的空间位置，系统可查找出该位置的空间实体和空间范围（由若干个空间实体组成）以及它们的属性，并显示出该空间对象的属性列表，并可以进行有关统计分析。 1 空间数据查询的含义 空间数据查询首先是给出查询条件，然后系统经过空间量算，或在空间数据库和与其相联的属性数据库中快速检索返回满足条件的内容。 查询是GIS用户最经常使用的功能，用户提出的很大一部分问题都可以通过查询的方式解决，查询的方法和查询的范围在很大程度上决定了GIS的应用程度和应用水平。 通过数据查询可以定位空间对象，提取对象信息，为地理信息系统的高层次空间分析奠定基础。GIS数据查询包含了图形和属性的双向查询以及基于时间要素的图形、属性联合查询。 2 空间数据查询的方式 2．1 基于空间关系查询 空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。用户往往希望地理信息系统提供一些更能直接计算空间实体关系的功能，如用户希望查询出满足如下条件的旅游景点： 86
多元统计分析重点宿舍版 第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等） 多元统计分析应用 选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析， ④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析 ⑤横贯数据：{因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析相依模型(变量测度)：因子分析，聚类分析 多元统计分析方法 选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据） 2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别（非测量型）变量，数值型（测量型）变量 3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型 4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，多因变量模型，多层因果模型 第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性 第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤 主成分定义：何谓主成分分析 就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 ：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序 主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换，转换为一组不相关的变量Y1，Y2，…YP 。（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使Y1具有最大方差，称为第一主成分；Y2具有次大方差，称为第二主成分。依次类推，原来有P 个变量，就可以转换出P 个主
滨江学院 题目数据库实验报告（一） 学生姓名 学号 系部电子工程系 专业通信工程 指导教师林美华 二Ｏ一三年十二月十八日
实验一数据库的定义实验 本实验需要2学时。 一、实验目的 要求学生熟练掌握和使用SQL、SQL Server企业管理器创建数据库、表、索引和修改表结构，并学会使用SQL Server 查询分析器接收语句和进行结果分析。 二、实验内容 1 创建数据库和查看数据库属性。 2 创建表、确定表的主码和约束条件。为主码建索引。 3 查看和修改表结构。 4 熟悉SQL Server企业管理器和查询分析器工具的使用方法。 三、实验步骤 1 基本操作实验 (1) 使用企业管理器按教材中的内容建立图书读者数据库。 （2）在企业管理器中查看图书读者数据库的属性，并进行修改，使之符合要求。 （3）通过企业管理器，在建好的图书借阅数据库中建立图书、读者和借阅3个表，其结构为； 图书（书号,类别,,作者,书名,定价,作者）. 读者(编号，,单位,性别,)． 借阅(书号,读者编号,借阅日期) 要求为属性选择合适的数据类型，定义每个表的主码.是否允许空值和默认值等列级数据约束。 （4）在企业管理器中建立图书、读者和借阅3个表的表级约束．每个表的主码约束．借阅表与图书表间、借阅表与读者表之间的外码约束，要求按语义先确定外码约束表达式．再通过操作予以实现．实现借阅表的书号和读者编号的惟一性约束：实现读者性别只能是“男”或“女”的Check(检查)约束。 2 提高操作实验 (一) 将教材中用SQL描述的建立学生--课程操作．在SQL Server企业管理器中实现。库中表结构为： 学生（学号,,年龄,性别,所在系）． 课程（课程号,课程名,先行课）． 选课（学号,课程号,成绩） 要求: 1)建库、建表和建立表间联系。， 2)选择合适的数据类型。 3)定义必要的索引、列级约束和表级约束． 四、实验方法 l创建数据库 （1）使用企业管理器创建数据库的步骤 1)从“开始”菜单中选择；“程序”“Microsoft SQL2000”“企业管理器”.
第五章空间查询与空间分析 学习要求：掌握1、GIS的数据查询的基本知识 2、GIS空间分析模型及其算法 §5.1 空间数据的查询 一、空间数据查询的含义 数据查询是GIS的一个非常重要的功能，定位空间对象、提取对象信息，是地理信息系统进行高层次空间分析的基础。 二、空间数据查询的方式 1、基于属性数据的查询： 2、基于图形数据的查询： 3、图形与属性的混合查询 4、模糊查询： 5、自然语言空间查询： 6、超文本查询 7、符号查询 三、查询结果的显示方式 查询结果的显示环境参数 1、显示方式（the display mode）
有5种显示方式用语多次查询结果的运算：刷新、覆盖、清除、相交和强调。 2、图形表示（the graphical presentation） 用于选定符号、图案、色彩等。 3、绘图比例尺（the scale of the drawing） 确定地图显示的比例尺（内容和符号不随比例尺变化）。 4、显示窗口（the window to be shown） 确定屏幕上显示窗口的尺寸。 5、相关的空间要素（the spatial context） 显示相关的空间数据，使查询结果更容易理解。 6、查询内容的检查（the examination of the content） 检查多次查询后的结果。 §5.2 空间数据的统计分析 讲述空间数据统计分析中基本统计量的计算和常用统计数据的分类分级算法。 一、属性数据的集中特征数 反映属性数据集中特性的参数有： 频数：变量在各组出现或发生的次数； 频率：各组频数与总频数之比； 平均数：反映了数据取值的集中位置；
基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究 摘要 本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题，从而能更深的理解多元统计分析这门课程，并熟悉SPSS软件的一些基本操作。 关键词：多元回归分析，因子分析，判别分析，SPSS
第一章 多元线性回归分析 1.1 研究背景 消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型，而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，其所建立的方程必与实际有较大的偏离。本文综合考察影响消费的主要因素，如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等，采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法，对消费支出的多元线性回归模型进行研究，找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。 1.2 问题提出与描述、数据收集 按照经济学理论，决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。为了符合我国经济发展的不平衡性的现状，本文主要研究农村居民的消费支出模型。文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出（单位：元），自变量为农村居民人均纯收入X 1（单位：元）、商品零售价格定基指数X 2（1978年的为100）、消费价格定基指数X 3（1978年的为100）、家庭恩格尔系数X 4（%）、人均住宅建筑面积X 5（单位：m 2）。本文取1900年至2009年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴）列于附录的表一中。 1.3 模型建立 1.3.1 理论背景 多元线性回归模型如下： εββββ+++++=p p X X X Y ...... 22110 Y 表示因变量，X i （i=1，…，p ）表示自变量，ε表示随机误差项。 对于n 组观测值，其方程组形式为 εβ+=X Y 即
课程名称数据库原理 实验序号 2 实验项目数据查询 实验地点 实验学时实验类型验证性 指导教师实验员 专业班级 学号姓名 年月日 成绩：A 教师该学生本次实验的内容丰富，完成的操作步骤详细具体，实验结果正确，在实验报告的填写中态度十分严谨，对数据分析有自己的见解。
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 实验准备：在实验一的基础上（包括数据库的建立、定义表和添加表内容）进行实验，下面分别为depts表、students表、courses表、reports表。 一、简单的选择与投影查询 1、无条件查询 1.1查询全体学生的详细记录。这是一个无条件的选 择查询，其命令为： 其命令为： select * from students 运行结果如右图，显示整张表的内容。 1.2查询全体学生的姓名(Sname)、学号(Sno)、所在系 (dno)。这是一个无条件的投影查询，其命令为： select sname,ssex from students 运行结果如右图，显示了表中的三列。 1.3查询全体学生的姓名(Sname)、出生年份及学号 (Sno)。其命令为： select sno,sname,2017-sage as birth from students 运行结果如右图，显示了三列内容。
1.4查询全体学生的姓名、出生年份和学号，要求用小写 字母表示学号中的字母。其命令为： select sname,'birth:' title,YEAR(GETDATE())-sage birthyear,LOWER(sno) lsno from students 运行结果如右图，显示了四列内容。 1.5查询选修了课程的学生学号。其命令为： select distinct sno from reports 运行结果如右图，distinct短语是为了消去查询结果中的重复值。 2、条件查询 （1）比较条件 1.1查询d03系全体学生的学号(Sno)和姓名(Sname)。其命令为： select sno,sname from students where dno='d03' 运行结果如右图，显示了d03系的全体学生姓名与学号。 1.2查询所有年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage >= 18 and sage <=20 运行结果如右图，共有5名在18岁到20岁的学生。 （2）谓语条件 2.1查询年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage between 18 and 20 运行结果如右图，结果与比较条件的结果一样。 2.2查询年龄不在18-22岁之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其 命令为： select sno,sage from students