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数据模型设计数据模型设计如果你⾯对的是⼀个糟糕的数据模型设计，想写出⾼效的SQL语句是不太可能的。当数据模型规范化没有使⽤正确的关联关系定义时，你会发现使⽤SQL语句从这些数据中获取有⽤的信息即使有可能也会是相当困难的。
本章介绍了⼀些基本的数据模型设计原则。如果你的数据库设计违反了本章中讨论的任何原则，应当找出问题所在并修复。如果数据库设计不在你的控制之下，⾄少也要能够理解你⾯对的问题是什么，然后再把你认为可⾏的⽅案解释给有设计权利的⼈。
你可以使⽤本章中提到的内容来解释，为什么很难或根本不可能使⽤SQL从数据库查询数据。即使你没办法改善设计，在SQL中也有其他变通的⽅法可以解决某些问题。
⼀、确保所有表都有主键
关系模型要求数据库系统能够区别表中的每⼀⾏，所以每张表都应该包含由⼀列或多列组成的主键。主键的值必须唯⼀且不能为空。如果缺少主键，过滤数据时就没办法确定到底是匹配⼀⾏还是零⾏。然⽽，创建没有主键的表是合法的。事实上，仅仅将⼀列或多列设置为⾮空且唯⼀并不意味着数据库引擎会更有效地使⽤这些列。必须通过在⼀列或多列上定义主键的⽅式明确地告知数据库引擎才⾏。此外，在没有定义主键的表之间创建模型关系通常是不可能或不可取的。
当表缺少主键时，会出现各种问题，⽐如重复数据、数据不⼀致、查询缓慢以及统计报告中信息不准确等！以图1-1中所⽰的Orders表为例。
在图1-1中，从计算机的⾓度来看，表中的值的确都是唯⼀的，但是有可能它们都属于同⼀个⼈，⾄少第1、2和4⾏（John A. Smith的变体）是相同的。虽然计算机处理数据的速度⽐任何⼈的⼤脑都快，但是在没有预先⼤量编程的情况下，计算机并不善于识别相同的数据。因此，即使我们可以把Customer列定义为表的主键，也不见得会是⼀个很好的设计，即便它满⾜了唯⼀性要求。
那么，什么样的列才能作为主键呢？主键应具有以下特征：唯⼀性值⾮空不可变（即值永不会被更改）尽可能简单（例如采⽤整数数据类型⽽不是浮点或字符类型，使⽤单列⽽不是多列）
什么是PDCAPDCA管理循环4个阶段8个步骤附案例分析PDCAPDCA管理循环的4个阶段8个步骤附案例分析PDCAPDCA管理循环（Plan-Do-Check-Act/PDCA）是一种广泛应用于质量管理和持续改进的循环模型。
它由美国质量管理专家沃尔特·A·斯霍哈特（Walter A. Shewhart）和日本的著名质量管理大师松下幸之助（Kaoru Ishikawa）等人提出，以提高组织的绩效和质量为目标。
本文将详细介绍PDCAPDCA管理循环的四个阶段和八个步骤，并通过案例分析加深对其运用的理解。
一、计划阶段（Plan）计划阶段是PDCA管理循环的起点，也是任务明确、目标设定和策划方案的阶段。
在这个阶段，我们需要明确目标，并确定改进和实施的计划。
下面是具体的四个步骤：1. 识别问题：首先，我们需要通过搜集数据和进行分析，明确组织当前面临的问题、挑战或不良现象。
2. 设定目标：在识别问题的基础上，制定明确的改进和质量目标。
目标需要具体、可量化，并与组织整体战略相一致。
3. 分析原因：在设定目标之后，我们需要找出导致问题或现象发生的根本原因。
使用问题分析工具，如鱼骨图、5W1H法等，帮助我们深入了解问题的来源。
4. 制定计划：在分析完原因后，制定对策和改进计划，明确改进措施、资源需求、时间安排等。
确保计划可行、可管理和可实施。
二、执行阶段（Do）执行阶段是根据计划落实和实施改进措施的阶段。
在这个阶段，我们需要确保计划按照预定目标实施，并收集相关数据进行跟踪和监控。
下面是具体的两个步骤：5. 实施计划：根据计划和安排，实施改进措施和活动。
清晰沟通，确保团队成员了解任务要求，并分配资源和职责。
6. 收集数据：在实施过程中，收集和记录与改进目标有关的数据，以便后续分析和评估。
三、检查阶段（Check）检查阶段是对执行结果进行评估和分析的阶段。
通过搜集和分析数据，我们可以了解到改进措施的有效性，并判断是否需要进一步改进。
不允许缺货、持时到货的确定型存储模型●模型假设条件：①货物需求量是连续、均匀的，即货物消耗速率R为常数；②每次订货费C2不变，单位存储费用C1不变，且都为常数；③单位时间进货速率为P；④每次进货批量Q不变；解析：当存储量降至0时开始进货，单位时间进货速率为P，进货的产品一部分满足当时的需要，剩余部分作为存储，存储量以P-R的速度增加，当进货t1时间后，此时存储量为（P-R）t1，以该存储量来满足需求。
当存储量降至0时，再开始生产，开始一个新的周期；设最大存储量为S，总周期时间为T，其中进货时间为进货t1，不进货时间t2，存储状态图如上所示。
存储模型：1）存储策略：一次进货的进货批量为Q，即问题的决策变量；2）优化准则：t1+ t2时间内，平均费用最小；3）费用函数●进货时间：1QtP● 最大存储量1()()P R QS P R t P-=-=● 不进货时间与总时间：2()()P R Q S P R Q P t R R PR--=== 12Qt t R+=● t1+ t2时间内平均存储费： 111()22c P R Q Sc P-=● t1+ t2时间内平均进货费：2212c c R t t Q=+ ● t1+ t2时间内总平均费用：12()()2c c RP R Q C Q P Q-=+4)最优存储策略。
对总平均费用求一阶导，令0dCdQ= ''12()()[]02c c R P R Q C Q P Q-=+=求得：*Q =允许缺货、瞬时到货的确定性存储模型● 模型假设条件①：顾客遇到缺货时不受损失或损失很小，顾客会耐心等待新的补充到来。
当新的补充一到，立即将货物交付给顾客。
这是允许缺货的基本假设，即缺货不会造成机会损失。
②货物需求量是连续、均匀的，即货物消耗速率R 为常数；③每次订货费C2不变，单位存储费用C1不变，单位缺货费为C3，且都为常数； ④每次进货批量Q 不变；设最大存储量为S ，则最大缺货量为Q －S ，每次订到货后立即支付给顾客的最大缺货量为Q －S ，总周期时间为T,其中补缺货时间为t1，缺货时间为t2，存储状态如上所示。
8个数字化决策模型English Answer:1. Predictive Analytics.Predictive analytics uses historical data to predict future events. This can be used to identify trends,forecast demand, and optimize business processes.2. Descriptive Analytics.Descriptive analytics describes past events and current conditions. This can be used to understand what has happened and why, and to identify opportunities for improvement.3. Prescriptive Analytics.Prescriptive analytics recommends actions to take based on data analysis. This can be used to make better decisions,improve efficiency, and reduce risk.4. Cognitive Analytics.Cognitive analytics uses artificial intelligence (AI) to understand and interpret unstructured data. This can be used to identify patterns, relationships, and insights that would be difficult or impossible to find manually.5. Big Data Analytics.Big data analytics involves the analysis of large and complex datasets. This can be used to uncover hidden patterns, trends, and insights that can help businesses make better decisions.6. Cloud Analytics.Cloud analytics is the use of cloud computing to perform data analysis. This can provide businesses with access to powerful computing resources and advanced analytics tools without having to invest in their owninfrastructure.7. Data Visualization.Data visualization is the process of presenting data in a graphical format. This can help businesses understanddata more easily and identify trends and patterns.8. Data Mining.Data mining is the process of extracting knowledge from large datasets. This can be used to identify patterns, trends, and relationships that would be difficult or impossible to find manually.Chinese Answer:1. 预测分析。
快速路交通事件持续时间预测模型杨超;汪超【期刊名称】《同济大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(041)007【摘要】According to the complexity and uncertainty of impact fact of traffic event duration on urban expressway,a new forecasting model using Bayesian Network and nonparametric regression for traffic incident duration was proposed.A sample database,provided by Shanghai Expressway Monitoring Center,was generated by noise reduction.The algorisms of structure learning and parameter learning were determined based on data characteristics,and the forecast results with non-parametric regression were obtained.Finally,the forecasting model was tested with new data and the results verified the accuracy of the model.%针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据；在分析样本数据特征基础上,确定了贝叶斯网络的结构学习方法与参数学习方法；对贝叶斯网络模型的结果用非参数回归算法生成持续时间预测值.最后,对模型预测精度进行了验证,发现模型预测效果较好.【总页数】5页(P1015-1019)【作者】杨超;汪超【作者单位】同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804;同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804【正文语种】中文【中图分类】U491【相关文献】1.基于多变量决策树交通事件持续时间预测模型 [J], 向红艳;金明2.基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计∗ [J], 杨超;李海霞3.城市快速路交通事件持续时间生存分析 [J], 杨文臣;张轮;施奕骋;杨涛4.城市快速路交通事件影响范围预测模型 [J], 肖恢翚;陆建;邱红桐;李亚平5.广州南沙港快速路视频交通事件智能检测系统应用探究 [J], 李锦豪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
8项目进度管理项目进度管理包括为管理项目按时完成所需的7个过程，具体为：(1)规划进度管理过程——制定政策、程序和文档以管理项目进度。
(2)定义活动过程——识别和记录为完成项目可交付成果而采取的具体行动。
(3)排列活动顺序过程——识别和记录项目活动之间的关系。
(4)估算活动资源过程——估算执行各项活动所需材料、人员、设备或用品的种类和数量。
(5)估算活动持续时间过程——根据资源估算的结果，估算完成单项活动所需工期。
(6)制定进度计划过程——分析活动顺序、持续时间、资源需求和进度制约因素，创建项目进度模型。
(7)控制进度过程——监督项目活动状态、更新项目进展、管理进度基准变更，以实现计划。
8.1规划项目进度管理规划项目进度管理是为实现项目进度管理制定政策、程序，并形成文档化的项目进度管理计划的过程。
8.1.1规划项目进度管理的输入1.项目管理计划2.项目章程3.组织过程资产4.事业环境因素8.1.2规划项目进度管理的工具与技术1.专家判断2.分析技术3.会议8.1.3规划项目进度管理的输出1.项目进度管理计划项目管理计划的组成部分，为编制、监督和控制项目进度建立准则和明确活动。
8.2定义活动工作包通常还应进一步细分为更小的组成部分，即活动。
活动就是为完成工作包所需进行的工作，是实施项目时安排工作的最基本的工作单元。
活动与工作包是1对1或多对1的关系，即有可能多个活动完成一个工作包。
定义活动过程就是识别和记录为完成项目可交付成果而需采取的所有活动。
其主要租用是，将工作包分解为活动，作为对项目工作进行估算、进度规划、执行、监督和控制的基础。
8.2.1定义活动的输入1.进度管理计划2.范围基准3.组织过程资产4.事业环境因素8.2.2定义活动的工具与技术1.分解2.滚动式规划一种迭代式规划技术，即近期要完成的工作在工作分解结构最下层详细些规划，而计划在远期完成的工作，在工作分解结构较高层粗略规划。
滚动式规划是一种渐进明细的规划方式，项目团啊对得意逐步完善规划。
用户在产品中的行为其实是个黑盒子，全行为路径是用全局视野看用户的行为轨迹，很多时候你会有意想不到的收获，在可视化的过程中有两个模型，一个是树形图、一个是太阳图，今天我们将继续解读八大数据分析模型之——全行为路径分析，让你快速直观看到用户如何在使用你的产品。
一、行为路径分析单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
单体洞察满足了我们对单个用户的特征洞察，用户分群满足了我们对全量用户或某一特征人群的洞察，而行为路径分析是对用户产生的行为数据的可视化分析模型，某一人群交叉行为路径分析模型，可以快速洞察到这一群体的行为特征。
常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。
在分析既定的行为路径转化时，我们会采用漏斗分析模型，你会看到用户在我们设定的路径中的每一步转化，比如从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率，从而对既定路径不断调优。
图1：注册转化漏斗但是，用户在产品内的行为路径可以说是个黑盒子，界面内的每一个按钮、信息都会影响用户的下一行为。
为此，我们需要拥有一个更高的视野去俯视用户的行为，打开这个黑盒子，而这一分析模型就是全行为路径分析模型。
二、全行为路径分析模型全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途，如对App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化等。
常用的全行为路径分析模型有两种：1、树形图图2：树形图如上图所示，从会话开始，每一行代表用户的一步。
树形图最多展示五步。
第一步是会话开始，第二步，用户通常会进行搜索课程、查看课程详情、注册、登录、开始付款。
从上图可以看出，在用户的使用中，绝大部分的用户打开app后会进行课程搜索。
你可能会问横向相加为什么不等于100%？如图示，转化率计算的是用户的每一次会话，同一个用户，可能上午进入app后进行了搜索，下午可能进入app后直接在首页进行了查看课程详情，同一个人在不同会话可能会有不同的行为。
