第 2 讲 工程数据库[1]..

第2章工程数据的计算机处理工程数据的计算机处理方法：工程数据的计算机处理方法工程数据程序化程数据程序化将工程数据直接编写在应用程序中，在应用程序内部对数据进行查询、处理和计算，它包括数表程序化和线图程序化建立数据文件将数据建立成一个独立的数据文件并单独存储使它与应用程序分将数据建立成个独立的数据文件，并单独存储，使它与应用程序分开，需要时，通过应用程序来打开、调用和关闭数据文件，并进行相关处理建立数据库将工程数据存放在数据库中，根据需要通过应用程序来打开、调用和关闭数据库文件，并进行相关处理。

2.1 数表程序化CAD/CAM/CAPP中需要将各种表格数据和曲线图表编入程序预先存入计算机中以便设计时由程序自动检索和调程序预先存入计算机中，以便设计时由程序自动检索和调用，提高设计的自动化程度，这就涉及各种计算机数据处理技术 用数组的形式程序化数表理技术。

插值数表拟合公式化带轮包角系数表2.1.1 用数组的形式程序化数表将数表(含线图离散化而成数表)中的数据编入程序，存入一维、二维或多维数组，再根据已知条件自动检索存入维二维或多维再根据已知条件自动检索和调用所需数据带轮包角系数表查询数表的思路：用某种方法把数表的数据存储到计算机中，通常可存储到数组中，而后将已知参数（即输入参数）与数组元素逐一进行比较，找到匹配的或相近的数组元素，对其作一些必要处理后，即可获得正确的查询结果。

带轮包角系数表C语言程序代码如下:float fastserach(a)查询数表的思路：用某(){int i,n=10;float a,ai[10],ki[10];ai[10]=[100110120130140150160170a为待确定包角系数的包角种方法把数表的数据存储到计算机中，通常可ai[10]=[100,110,120,130,140,150,160,170,180,190]ki[10]=[0.73,0.78,0.82,0.86,0.89,0.92,0.95,09810105]存储到数组中，而后将已知参数（即输入参数）与数组元素逐一进行比0.98,1.0,1.05]for (i=0;i<n;i++)较，找到匹配的或相近的数组元素，对其作一些必要处理后即可获if (a ==ai[i])return ki[i];}些必要处理后，即可获得正确的查询结果。

Oracle数据库基本知识Oracle数据库基本知识Oracle Database，又名OracleRDBMS，或简称Oracle。

是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

本文为大家分享的是Oracle数据库的基本知识，希望对大家有所帮助!它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。

可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。

它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。

介绍ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。

比如SilverStream 就是基于数据库的一种中间件。

ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。

Oracle数据库最新版本为OracleDatabase 12c。

Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。

此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。

这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c 成为私有云和公有云部署的理想平台。

就业前景从就业与择业的角度来讲，计算机相关专业的大学生从事oracle 方面的技术是职业发展中的最佳选择。

其一、就业面广：ORACLE帮助拓展技术人员择业的广度，全球前100强企业99家都在使用ORACLE相关技术，中国政府机构，大中型企事业单位都能有ORACLE技术的工程师岗位，大学生在校期间兴趣广泛，每个人兴趣特长各异，不论你想进入金融行业还是电信行业或者政府机构，ORACLE都能够在你的职业发展中给你最强有力的支撑，成为你最贴身的金饭碗。

工程人必须知道的数据引言概述：在当今信息化的时代，数据已经成为工程领域中不可或缺的一部分。

工程人员必须了解数据的重要性以及如何有效地处理和分析数据。

本文将介绍工程人必须知道的数据，包括数据的定义和类型、数据采集和处理方法、数据分析和应用、以及数据安全和隐私保护。

一、数据的定义和类型1.1 数据的定义：数据是指以数字、文字、图像等形式表示的信息，它可以用来描述客观事物的属性、关系和变化。

1.2 数据的类型：数据可以分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指具有固定格式和组织结构的数据，如数据库中的表格数据；非结构化数据是指没有固定格式和组织结构的数据，如文本、图像和音频等。

二、数据采集和处理方法2.1 数据采集方法：数据采集是指获取和记录数据的过程。

常用的数据采集方法包括问卷调查、实地观察、传感器监测等。

工程人员需要根据具体需求选择适合的数据采集方法。

2.2 数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，以去除噪声、填补缺失值等。

常用的数据清洗和预处理方法包括去重、缺失值处理、异常值检测等。

2.3 数据存储和管理：为了方便后续的数据分析和应用，工程人员需要将数据存储在适当的数据库或数据仓库中，并进行合理的管理和维护，以确保数据的完整性和安全性。

三、数据分析和应用3.1 数据分析方法：数据分析是指通过统计学和机器学习等方法对数据进行挖掘和解释，以获取有价值的信息和洞察。

常用的数据分析方法包括描述统计分析、回归分析、聚类分析等。

3.2 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。

常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Python的Matplotlib等。

3.3 数据应用领域：数据在工程领域有广泛的应用，包括工程设计优化、生产过程控制、设备故障预测等。

工程人员需要根据具体应用场景选择合适的数据分析方法和工具。

四、数据安全和隐私保护4.1 数据安全性：工程人员在处理和存储数据时，需要采取一系列的安全措施，以防止数据泄露、篡改和丢失。

应用大数据技术的电力工程造价数据挖掘分析方法摘要：在信息化和数字化日益深入的今天，大数据技术的应用已成为推动工程造价管理优化的重要手段。

电力工程作为重要的基础设施建设领域，其造价数据的准确分析和挖掘对于项目的成功实施和经济效益具有重要意义。

通过大数据技术的应用，可以从庞大的电力工程造价数据中提取有价值的信息，发现其中的规律和趋势，为电力工程项目的决策和管理提供科学支持。

基于此，本文主要分析了应用大数据技术的电力工程造价数据挖掘分析方法。

关键词：大数据；电力工程；造价控制；数据挖掘分析方法中图分类号：F416.61文献标识码：B引言电力工程的建设与运营过程中，造价数据的准确分析和挖掘对于项目的成功实施和经济效益具有重要意义。

随着大数据技术的快速发展和应用，电力工程造价数据的挖掘分析也得到了广泛关注。

在电力工程造价控制与管理中，大数据和人工智能技术具有重要的应用价值。

通过大数据技术，可以实现电力工程数据的高效处理和分析，以制定更加准确的决策和策略。

1大数据技术概述大数据是一个很宽泛的概念，简单来说就是巨量数据的集合。

大数据技术从本质上讲，就是利用数据，挖掘价值，解决业务需求。

麦肯锡全球研究所对大数据技术给过一个较为合理的定义：大数据是在数据规模上大大超过传统数据库软件管理范围的数据集合。

大数据技术需要通过“存储”“计算”“智能”来对数据进行加工，进而实现数据的增值。

利用大数据其根本是对数据进行挖掘，对数据进行专业化处理和分析，充分利用数据规律性价值于预测分析和决策使用，提升分析准确性和决策的合理性。

大数据分析应用到工程造价管理体系以后，对造价精准性有非常显著的正面影响，既能够显著推动大数据技术在建筑造价体系中的广泛应用，同时也可以加快造价电算化体系的建设[1]。

2应用大数据技术的电力工程造价数据挖掘分析方法2.1数据收集和整理第一，数据来源电力工程造价数据的来源主要包括以下几个方面：（1）项目管理系统：电力工程项目通常有专门的项目管理系统，其中包含了项目的各项信息，包括造价数据。

第一章数据库系统概述P91．数据管理的主要内容是什么。

[难度↓]【解】数据管理是指数据的收集、整理、组织、存储、查询、维护和传送等各种操作，是数据处理的基本环节，是数据处理必有的共性部分。

2．从程序和数据之间的关系分析文件系统和数据库系统之间的区别和联系。

[难度↓↓]【解】文件系统中的文件是面向应用的，一个文件基本上对应于一个应用程序，文件之间不存在联系，数据冗余大，数据共享性差，数据独立性差；数据库系统中的文件不再面向特定的某个或多个应用，而是面向整个应用系统，文件之间是相互联系着的，减少了数据冗余，实现了数据共享，数据独立性高。

3．数据冗余是指各个数据文件中存在重复的数据，数据库系统与文件系统相比是怎样减少数据冗余的？[难度↓↓]【解】在数据库方式下，用户不是自建文件，而是取自数据库中的某个子集，它并非独立存在，而是靠数据库管理系统从数据库中映像出来，所以叫做逻辑文件。

由于用户使用的是逻辑文件，因此尽管一个数据可能出现在不同的逻辑文件中，但实际上的物理存储只可能出现一次，这就减少了冗余。

4．什么是数据库管理系统？简述DBMS的基本组成？。

[难度↓↓]【解】数据库管理系统（DBMS）是数据库系统的关键组成部分。

任何数据操作，包括数据库定义、数据查询、数据维护、数据库运行控制等都是在DBMS管理下进行的。

DBMS是用户与数据库的接口，应用程序只有通过DBMS才能和数据库“打交道”。

DBMS的组成：（1）语言编译处理程序；（2）系统运行控制程序；（3）系统建立、维护程序；（4）数据字典。

5．数据库系统与数据库管理系统的主要区别是什么？[难度↓↓]【解】数据库系统（DataBase System,DBS）是数据库应用系统的简称，是具有管理数据库功能的计算机系统。

数据库系统由计算机系统、数据库、DBMS、应用程序和用户组成。

数据库管理系统（DataBase Management System,DBMS）用于负责数据库的存取、维护和管理。

《数据库原理与应用》课程教学大纲一、课程基本信息（一）课程代码：（二）课程中文名称：数据库原理与应用（三）课程英文名称：Principle and Application of Database（四）课程性质：专业基础课程（五）适用专业：计算机科学与技术、软件工程、大数据与人工智能（六）开课单位：（七）教学时间安排：第 3学期（八）先修课程：计算机基础、高级语言程序设计（九）后续课程：网络程序开发、大数据技术原理及应用（十）学时、学分：32学时、2学分二、课程目标《数据库原理与应用》是计算机类各专业的必修课，是一门重要的专业基础课。

原理部分以数据库技术的实际应用为目标，重点讲述数据库的基础知识、基本原理和基本技术；应用部分以数据库应用开发为主，介绍数据库应用系统的设计方法、步骤和范例。

通过本课程学习，使学生在掌握数据库系统基本概念、原理的基础上，能熟练使用SQL语言在某一个具体的数据库管理系统上进行应用操作；掌握数据库原理、方法及步骤，具有数据库设计以及应用数据库管理系统的基本能力。

达成支撑专业学习成果相应的指标点。

课程目标对学生能力要求如下：课程目标1. 逐步掌握科学的学习方法，阅读并理解数据库相关教材、参考书和科技文献，不断地扩展知识面，增强独立思考的能力，更新知识结构。

课程目标2. 掌握关系代数语言的使用；能够熟练使用SQL语句进行数据操纵和数据定义。

课程目标3. 了解关系模型的基本概念；掌握关系数据库规范化理论，能够利用分解算法将关系模式进行合理的分解；掌握数据库设计方法和数据库系统维护的相关概念和应用。

课程目标4. 能够在MySQL平台环境和开发工具下使用SQL语句进行数据操纵和数据定义。

课程目标5. 具备良好的沟通、表达和团队协作能力。

三、教学内容与课程目标的关系第1章数据库系统的基本原理1.章节学时：1学时2.教学内容：（1）数据库系统概述（数据库系统概念；数据管理技术的产生和发展；数据库系统组成）。

高中信息技术基础必修教案二：数据库和数据分析随着信息化时代的发展，数据处理和分析逐渐成为各个领域中的重要环节。

在这一背景下，高中信息技术课程中的数据库和数据分析，也就显得尤其重要。

本文将从数据库和数据分析两个方面进行探讨。

一、数据库1.1 数据库的基础知识数据库是存储、组织和管理数据的系统，是现代信息技术的核心部分。

数据库主要包括数据、数据库管理系统（DBMS）和应用系统三个部分。

数据是数据库中最基本的元素，而DBMS则是管理数据的软件系统，负责处理数据的增删改查。

而应用系统则是建立在数据库之上，为实现具体务提供支持。

1.2 数据库的设计方法为了使数据库能够更好地支持应用系统，我们需要进行精心的设计。

在设计数据库时，需要先对数据进行抽象和建模。

将数据抽象成为实体和关系，在模型中进行建模，并进行实体关系图的设计，最终生成数据库的逻辑结构和物理结构。

1.3 数据库的管理数据库管理是数据库系统维护的基本任务，过程中，需要进行备份和恢复、安全控制、性能优化等方面的管理。

备份和恢复是数据库管理中非常重要的一部分，可以避免因硬件故障或人为错误而导致的数据丢失；安全控制对数据库中的数据进行访问控制和运行时的安全监控，保障数据的安全性；性能优化则是保障数据库系统高效稳定运行的关键。

二、数据分析2.1 数据分析的基本概念数据分析是指对数据进行收集、处理、整合、挖掘和推理，以获取有价值的信息和知识。

在数据分析中，我们使用各种分析工具和技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，以从数据中提取有用的信息和知识。

2.2 数据分析的实践应用数据分析的应用领域非常广泛，如金融、医疗、市场营销、生产制造等等。

在金融领域，我们可以使用数据分析来对客户信用评估、风险控制等方面进行分析；在医疗领域，我们可以使用数据分析来进行疾病诊断和治疗方案设计等；在市场营销中，我们可以使用数据分析来进行分析和推进营销策略。

2.3 数据分析的工具和技术在数据分析的过程中，我们需要使用各种工具和技术。

工程人必须知道的数据引言概述：在当今信息时代，数据扮演着至关重要的角色。

对于工程人员来说，了解和掌握数据的重要性以及相关的技术和方法是至关重要的。

本文将从五个大点出发，详细阐述工程人员必须知道的数据。

正文内容：1. 数据的定义和分类1.1 数据的定义：数据是指以特定形式记录的信息，可以是数字、文字、图像等形式。

1.2 数据的分类：数据可以分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指按照特定格式组织的数据，如数据库中的表格数据；非结构化数据是指没有特定格式的数据，如文本、图片等。

2. 数据采集和处理2.1 数据采集：数据采集是指从各种来源收集数据的过程。

工程人员需要了解不同的数据采集方法，如传感器采集、网络爬虫等。

2.2 数据处理：数据处理是指对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以便进行后续分析和应用。

工程人员需要熟悉数据处理的工具和技术，如数据清洗、数据转换、数据集成等。

3. 数据分析和挖掘3.1 数据分析：数据分析是指对数据进行统计、建模、预测等操作，以发现数据中的规律和趋势。

工程人员需要了解数据分析的基本方法和常用工具，如统计分析、机器学习等。

3.2 数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、关联和规律。

工程人员需要了解数据挖掘的算法和技术，如关联规则挖掘、聚类分析等。

4. 数据可视化4.1 数据可视化的重要性：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，使人们更好地理解和分析数据。

工程人员需要了解数据可视化的重要性，以便将分析结果有效地传达给相关人员。

4.2 数据可视化的方法：工程人员需要了解数据可视化的方法和工具，如图表绘制、交互式可视化等。

5. 数据安全和隐私保护5.1 数据安全：数据安全是指保护数据不被未经授权的人访问、篡改或泄露。

工程人员需要了解数据安全的基本概念和技术，如加密、访问控制等。

5.2 隐私保护：隐私保护是指保护个人信息不被滥用和泄露。

工程人员需要了解隐私保护的法律法规和技术手段，如数据脱敏、权限管理等。