第二章实体-联系模型(概念数据库设计) 2. 1数据库设计过程 2. 2基本概念 2. 2. 1 1976年，P.P.S.Chen 提出E-R模型(Entity-Relationship Model ),用E-R图来描述概念模型。 观点：世界是由一组称作实体的基本对象和这些对象之间的联系构成的。 2. 2. 2基本概念 (1)实体(En tity):客观存在并可相互区分的事物叫实体。如学生张三、工人李四、计算机系、数据库概论。 (2)属性(Attribute):实体所具有的某一特性。一个实体可以由若干个属性来刻画。例如，学生可由学号、姓名、年龄、系、年级等组成。
(4)域(Domain):属性的取值范围。例如，性别的域为(男、女)，月份的
域为1到12的整数。 （5） 实体型（Entity Type ）:实体名与其属性名集合共同构成实体型。例， 学生（学号、姓名、年龄、性别、系、年级）。注意实体型与实体（值）之间的 区别，后者是前者的一个特例。如学生（9808100，王平，21，男，计算机系，2） 是一个实体。 （6） 实体集（Entity Set ）:同型实体的集合称为实体集。如全体学生。 联系（Relatio nship ）:实体之间的相互关联。如学生与老师间的授课关系， 学生与学生间有班长关系。联系也可以有属性，如学生与课程之间有选课联系， 每个选课联系都有一个成绩作为其属性。同类联系的集合称为联系集。 （7）元或度（Degree ）:参与联系的实体集的个数称为联系的元。如学生选 修课程是二元联系，供应商向工程供应零件则是三元联系。 用椭圆表示实体 的属性 （8）码（Key ）: A 、 候选码：关系中的某一属性或属性组的值能唯一地标识一个元组，称该 属性或属性组为候选码。 B 、 主码：一个关系有多个候选码，从中选定一个用来区别同一实体集中的 不同实体，称作主码。一个实体集中任意两个实体在主码上的取值不能相同。 如学号是学生实体的码。通讯录（姓名，邮编，地址，电话， Email ，BP ） C 、 外码： 用矩形表示实体集，在框 写上实体名 VI 课程 姓名 用无向边■把 实体与其属 性 连接起来 学号 系别 课程名 选修 学生 成绩 将参与联系的实体用线 段连接 j ——V 用菱形表示实体「亍 的联系 先修课 主讲老师
第2章数据库系统的数据模型 第二章数据库系统的数据模型 本章主要内容 数据库是个具有一定数据结构的数据集合，这个结构是根据现实世界中事物之间的联系来确定的。在数据库系统中不仅要存储和管理数据本身，还要保存和处理数据之间的联系，这种数据之间联系与就是实体之间的联系。研究如何表示和处理这种联系是数据库系统的一个核心问题，用以表示实体以及实体之间联系的数据库的数据结构称为数据模型。本章将着重介绍一下概念模型、层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等数据库系统的数据模型的基本概念和设计方法，为后面的数据库设计打下基础。 2.1 数据模型概述 数据模型(Data Model)是对现实世界数据特征的抽象，是用来描述数据的一组概念和定义。 为了把现实世界的具体事物抽象、组织为某一DBMS现实世界支持的数据模型，通常首先把现实世界中的客观对象抽象 认识抽象为概念模型，然后把概念模型转换为某一DBMS支持的数 据模型，这一过程如图2,1所示。概念数据模型:信息世界 数据模型按不同的应用层次可划分为两类: 转换 (1)概念数据模型(又称概念模型) 是一种面向客观世界、面向用户的模型，独立于计算逻辑数据模型:DBMS支持的数据模型机系统的数据模型，完全不涉及信息在计算机中的表示，
只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。概念模型是按用户的观点对数据建模，是用户和数据设计人员之间进行交流的工具，主要是用于数据库设计。例如E,R模型、扩充E,R模型属于这一类模型。 (2)逻辑数据模型(又称数据模型) 是一种直接面向数据库系统的模型，主要用于DBMS的实现。例如层次模型、网状模型、关系模型均属于这一类模型。这类模型有严格的形式化定义，以便于在计算机系统中实现。 2.1.1 数据模型的基本组成 数据模型是现实世界中的事物及其间联系的一种抽象表示，是一种形式化描述数据、数据间联系以及有关语义约束规则的方法。通常一个数据库的数据模型由数据结构、数据操作和数据的约束条件三个部分组成。 (1)数据结构 是指对实体类型和实现间联系的表达实现。它是数据模型最基本的组织部分，规定了数据模型的静态特性。在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型，例如，采用层次型数据结构、网状型数据结构、关系型数据结构的数据模型分别称为层次模型、网状模型和关系模型。 (2)数据操作 是指对数据库进行的检索和更新(包括插入、删除和修改)两类操作。它规定了数据模型的动态操作。 (3)数据的约束条件 数据的约束条件是一组完整性规则的集合，它定义了给定数据模型中数据及其联系应具 1 有的制约和依赖规则。以确保数据库中数据的正确性、有效性和相容性。
学年论文：海洋时空数据模型研究现状 学院：海洋学院 专业：海洋技术 姓名：钱为 学号：10053212
海洋时空数据模型研究现状 钱为 <天津科技大学海洋学院海洋技术专业天津 300457 ） 【摘要】21世纪是海洋的世纪，海洋的开发与利用促进了海洋科学研究的蓬勃 发展并对海洋时空信息服务提出了更高的要求.本文主要对已有的时空数据模型、进行了评述，指出了各种模型的优点以及存在的问题。在此基础上，说明了海洋时空数据模型研究进展与现状。说明了海洋时空数据模型在实际中的应用， 以及其在海洋领域的不可或缺的地位。 关键词:海洋，时空数据模型，海洋时空数据模型 【 abstract 】 21 century is the century of sea, Marine development and use of promoting the vigorous development of the Marine scientific research and information service on ocean space and time put forward higher request. This paper focuses on the existing space time data model, are reviewed in this paper, and points out the various advantages of the model and the existing problems。 Based on this, that the Marine space time data model research progress and status. That the Marine space time data model in real application, and the important of it. Keywords: Marine, space time data model, Marine space time data model 1：引言 时态地理信息系统( TGIS> 是一种采集、存储、管理、分析与显示地学对象随时间变化信息的计算机系统。建立合理、完善、高效的时空数据模型是实现时态GIS 的基础和关键，以便有效地组织、管理和完善时态地理数据、属性、空间和时间语义，实现重建历史状态，跟踪变化，预测未来。目前，关于时空数据模型的研究大多都是基于陆地应用的，海洋数据由于其测量方式以及自身因素等方面的原因，使其具有不同于陆地上数据的独特之处。因此，现有的各种时空数据模型都不能很好地符合海洋领域的需要，必须根据海洋数据独有的特点建立起合适海洋时空数据模型。海洋时空数据模型建模理论为海洋地理信息系统发展提供理论基础，同时也为“数字海洋”的建设提供的科学依据。本文评析了现有各种基于陆地应用的时空模型不足之处，并对海洋时空数据模型的研究进展进行了综述，着重对ArcGIS 海洋数据模型进行介绍，在此基础上，对其时空数据组织方法进行了改进，并通过在“数字海洋”原型系统工程中进行应用对其进行验证，解决了一定的实际问题。 2：时空数据模型与海洋时空数据模型
第!"卷第!期#$%&!"'()*!''''''''重庆工商大学学报 自然科学版 +,-$./01./234-.$%5671.3778.19& (:;<41=> ''''''''!?@!年!月A 3B*!?@! ''文章编号 @CD!E ?FGH !?@! ?!E ??KI E ?F 某基础数据库数据分布特点及模型算法 刘智宾@ 李磊磊@ 许'楠! @*济南军区D!!I@部队 济南!F??!" !*济南军区司令部直属工作部 济南!F??!" ''收稿日期 !?@@E ?F E K@ 修回日期 !?@@E ?"E ?C* ''作者简介 刘智宾 @"G?L 男 山东滨州人 讲师 硕士 从事作战数据库研究* ''摘'要 分布式数据库是构建基础数据服务的主要技术 而数据分布的科学性直接决定数据库的稳定性和服务效率 文章从数据分布的基本策略入手 系统分析了某基础数据库的应用特点 总结出数据分布的基本原则 并对分割式数据分布策略模型进行改进 以启发式算法为基础形成对特定复本数和分布地域的混合式数据分布模型算法 关键词 数据库 数据分布 算法 ''中图分类号 2[K@@*@KK*@文献标志码 N 数据分布是指分布式数据库中数据根据需要划分成逻辑片段 按某种策略将这些片段分散地存储在各个节点上"作为基础数据服务提供者 该数据库所涉及的内容和数据庞大 提供服务地理范围广"因此 怎么能使该数据库占用最少的网络资源 又能充分发挥其最佳效能 是该数据库数据分布的一个关键问题" @'分布式数据库数据分布的基本策略 目前来说 数据分布的基本策略有集中式 分割式 复制式和混合式I 种" @ 集中式"集中式是数据片段全部安放在同一节点上 这种分布策略跟集中式数据库没有差别 因此不进行过多论述" ! 分割式"分割式是指所有数据只有一份 它被分割成若干片段 每个片段被指派在某个特定节点上"这种分布策略可充分利用各节点上的存储设备 当部分节点出现故障时其余部分仍可运行 但是当节点被破坏后没有数据副本 因此也不能进行恢复" K 复制式"复制式是指在每个节点上都有一个完整的数据副本"这种分布策略可靠性高 响应速度快 数据库恢复也较容易 但是要保持每个节点上数据的同步修改 需要付出高昂的通信代价"另外 系统数据容量只是所有节点中容量最小的一个" I 混合式"混合式是指将数据分为若干子集 每个子集安置在不同的节点上 每个子集都在不同的节点存储有副本 但每个节点均不存储数据库所有数据"这种分布策略是分割式与复制式的结合 同时兼顾了两者的优点 但也包括了两者的复杂性"
1.2.3 最常用的数据模型 最常用的数据模型包括四种： 注1：非关系模型在20世纪70-80年代很流行，现在逐步被关系模型取代。 注2：下面讲的数据模型都是指逻辑上的数据模型，即用户眼中看到的数据范围。 一、层次模型 定义： ①有只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点； ②根以外的其他结点有且只有一个双亲结点。 代表产品：IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统。 1. 数据结构 基本结构 ①用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系。 ②每个结点表示一个记录类型（实体），结点之间的连线表示记录类型间一对多的父子联系，这种联系只能是父子联系。 ③每个记录类型可包含若干个字段（属性）。
图1.12 教员学生层次数据库模型 图1.13 教员学生层次数据库的一个值 多对多联系在层次模型中的表示 ①必须首先将其分解成一对多联系。 ②分解方法有两种：冗余结点法和虚拟结点法。 图1.14(a) 一个学生选课的多对多联系
图1.14(b) 冗余结点法将多对多联系转化为一对多联系 图1.14(c) 虚拟结点法将多对多联系转化为一对多联系 2. 数据操作与完整性约束 数据操作：查询、插入、删除和修改。 完整性约束： ①插入：如果没有相应的双亲结点值就不能插入子女结点值。如：图1.13中，若新调入一名教师，在未分配到某个教研室以前，不能将新教员插入到数据库。 ②删除：如果删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除。如：图1.9中，若删除网络教研室，需要首先删除属于网络教研室的所有教师的数据。 ③修改：应修改所有相应记录，以保证数据的一致性。如：图1.14(b)中，若一个学生要改姓名，则两处学生记录值均要修改。 3. 存储结构
基于过程的面向对象时空数据模型数据组织方法 李景文1a,1b, 邹文娟1a,1b, 田丽亚 2 ,农佳捷3，苏浩3 (1a.桂林理工大学土木与建筑工程学院，桂林541004；1b.广西空间信息与测绘重点实验室，桂林541004；2.湛江市规划勘测设计院，湛江524000；3.广西科技信息网络中心，南宁530012)摘要：在分析现有时空数据模型和面向对象方法的基础上，提出了基于过程的面向对象时空数据模型，该模型能反映时空对象的演变过程，以及在这个过程中产生的事件因果联系，并且通过过程语义和面向对象思想两者的结合较好地解决了时空动态数据的组织、存储和查询问题。 关键词：时空数据模型；过程；面向对象；数据组织 中图分类号:文献标识码：文章编号： 0 引言 随着时态GIS应用的不断推广，时空数据模型已成为国内外众多学者的研究热点。Peuquet和Duan提出了基于事件的时空数据模型[1]，该模型能较好地反映地理现象状态改变的因果关系，有利于时空分析，但难以表达事件的历史回溯和动态反演；舒红等提出了基于对象的时空数据模型[2]，该模型能隐式地表达对象的几何与拓扑关系的动态变化，但是也难以解决诸如引起对象变化的原因、发展程度、变化趋势等问题；张丰等提出了基于过程的时空数据模型[3]，该模型重点表达了参与变化的时空对象和时空过程以及变化的因果联系、演变和约束关系，但在表达与分析突发事件或离散过程的地理实体或现象时具有一定的应用局限性。本文从时空语义建模的角度出发，以过程语义和面向对象为基础，构建了基于过程的面向对象时空数据模型，研究和探讨了基于该模型的时空数据组织和时空查询，表达了时空语义并实现了在语义层面上的数据共享[4]，同时实现了时空对象在时间特征、空间特征和属性特征上的统一表达和管理以及在时间轴上的无缝描述。 1空间对象变化的过程语义描述 基于过程语义的时空数据模型[5]，将过程对象作为完整的表达载体，该类模型采用分级的思想对“过程→状态”进行提取，然后回溯复原“状态→过程”，从而提供给对象变化更丰富的时空语义和更完整的动态表达。 1.1状态、事件、过程的相互关系 状态是在特定的时间里，空间实体客观存在的形式，表达对象相对恒定的过程。空间对象的存在是指在其生命周期内从出生时态到死亡时态之间的相对稳定的一个过程，空间对象的产生和死亡是一个瞬间状态，空间对象的存在是一个相对稳定的状态[6]。 事件是空间对象在时间维上从一个状态到另一个状态的质变过程，每个事件代表一个状态变化。一个事件的发生一定有唯一的开始时间和结束时间，而一个时间段或时间点可对应多个事件。因此事件在时间维上的顺序表达了空间对象变化的时空过程。 过程是基于分类或抽象所得到的逻辑上相连的事件序列。过程实质上是时间轴上相邻两个状态间的时空对象细化而成的多个具有特殊意义的操作，这些操作导致对象从量的变化到质的变化。 状态（S-State）、事件（E-Event）及过程（P-Process）之间的关系如图1和图2所示： 收稿日期：2010-9- 基金项目：广西自然科学基金重点项目(桂科自2011GXNSFD018003)；广西科学研究与技术开发计划项目(桂科能0992030-1、10100018-2)；. 作者简介：李景文(1971-)，男，博士，教授，从事GIS理论和应用方面的研究。E-mail:lijw2008@https://www.doczj.com/doc/fd8585807.html,
第二章实体-联系模型（概念数据库设计） 2．1 数据库设计过程 2．2 基本概念 2．2．1 1976年，P.P.S.Chen提出E-R模型（Entity-Relationship Model），用E-R图来描述概念模型。 观点：世界是由一组称作实体的基本对象和这些对象之间的联系构成的。2．2．2 基本概念 （1）实体(Entity)：客观存在并可相互区分的事物叫实体。如学生X三、工人李四、计算机系、数据库概论。 （2）属性(Attribute)：实体所具有的某一特性。一个实体可以由若干个属性来刻画。例如，学生可由学号、XX、年龄、系、年级等组成。 （4）域(Domain)：属性的取值X围。例如，性别的域为（男、女），月份的
域为1到12的整数。 （5）实体型(Entity Type)：实体名与其属性名集合共同构成实体型。例，学生（学号、XX、年龄、性别、系、年级）。注意实体型与实体（值）之间的区别，后者是前者的一个特例。如学生(9808100，王平，21，男，计算机系，2)是一个实体。 （6）实体集(Entity Set)：同型实体的集合称为实体集。如全体学生。 联系(Relationship)：实体之间的相互关联。如学生与老师间的授课关系，学生与学生间有班长关系。联系也可以有属性，如学生与课程之间有选课联系，每个选课联系都有一个成绩作为其属性。同类联系的集合称为联系集。 （7）元或度（Degree）：参与联系的实体集的个数称为联系的元。如学生选修课程是二元联系，供应商向工程供应零件则是三元联系。 （8）码(Key)： A、候选码：关系中的某一属性或属性组的值能唯一地标识一个元组，称该属性或属性组为候选码。 B、主码：一个关系有多个候选码，从中选定一个用来区别同一实体集中的不同实体，称作主码。一个实体集中任意两个实体在主码上的取值不能相同。如学号是学生实体的码。通讯录（XX，邮编，地址，，Email，BP） C、外码： D、全码：关系模型中所有属性组是这个关系模式的候选码，称为全码。
数据库系统与数据模型简介 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、数据库系统及其组成 1、数据库系统的概念 数据库系统（Database System）是用于组织和存取大量数据的管理系统，方便多用户使用计算机软硬件资源组成的系统。它与文件系统的重要区别是数据的充分共享、交叉访问以及应用（程序）的高度独立性。 2、数据库系统的组成 数据库系统由计算机系统、数据库、数据库管理系统、应用程序和用户组成。 ⑴、计算机系统 计算机系统是指用于数据库管理的计算机硬件资源和基本软件资源。其中，硬件资源包括CPU、大容量内存（用于存放操作系统、数据库、数据库管理系统、应用程序等）、直接存取的外部存储设备（硬盘）；软件资源包括操作系统、应用程序。 ⑵、数据库 什么是数据库？数据库是提供数据的基地。它能保存数据，并让用户从它那里访问有用的数据。数据库是数据处理的新技术，也是一项先进的软件工程。 数据库中的业务数据，是以一定的组织方式存储在一起的、相互有关的数据整体。数据库中保存的数据是相关数据，是一种相对稳定的中间数据。为了便于管理和处理这些数据，将这些数据存入数据库时，必须具有一定的数据结构和文件组织形式（顺序文件、索引文件）。 “相关数据”、“一定的组织形式”和“共享”是关系型数据库的三个基本要素。 ⑶、数据库管理系统
数据库管理系统（Database Management System，DBMS）包括面向用户的接口功能和面向系统的维护功能两大方面。前者为用户存取数据提供必要的手段，包括处理能力。后者为数据库管理者提供数据库的维护工具，具体包括数据库定义、数据装入、数据库操作、控制、监督、维护、恢复、通信等。 数据库管理系统通常由以下三部分组成：数据库描述语言（DLL）、数据库操作（DML）或查询程序、数据库管理例行程序。 总之，信息的集合是数据库，而数据库管理系统的软件则可用于完成信息的存储和检索。 ⑷、应用程序和用户 数据库管理员（DBA）是系统工作人员，负责对整个数据库系统进行维护。 应用程序员是后台专业用户，对数据库进行检索、插入、删除或更新。 非程序员是终端用户，通过联机终端设备，由基本命令组成的询问语言对数据库进行检索、插入、删除或更新等操作。例如，话务员、管理员、质检员。 二、数据模型 1、数据模型基本概念 数据模型是数据库系统的核心，是对客观事物及其联系的数据的描述，即实体模型的数据化。数据模型是表示实体与实体之间联系的模型。 2、数据模型类型 当前，流行的数据模型有：关系、层次、网状三种数据模型。 ⑴、关系数据模型 关系数据模型是新的DBMS，将数据简单地表示为一个或多个表格的内容。它是由表格形式体现的，这种“表”在数学上称为关系。表中的每一行称为记录，每个记录由若干字段组成：一个记录描述一个事物，它的各个字段是该事物各种性质的描述。在关系数据库中，这些字段称为属性。 ⑵、层次数据模型 层次数据模型，也称为树状模型，是一个以记录类型为结点的有根的定向树。 层次数据模型的特点为：有而且仅有一个实体，向上不与任何实体联系，称为根；有若干实体，向下不与任何实体联系，称为叶；其余的实体，向下可以与任何实体联系，但向上只与唯一的一个实体联系（一对多联系），称为中间节点。根节点在最高层，即第一层。同一层上的节点之间没有联系。具有这些特点的数据结构，称为层次结构。例如大学行政组织结构。典型例子是IBM的IMS。
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：
数据模型与数据库系统结构 1.数据 为了了解世界，研究世界和交流信息，我们需要描述各种事物，用自然语言来描述虽然很直接，但是过于烦琐，不便于形式化，更不利于计算机去表达，为此，我们常常只抽取那些感兴趣的事物特征或属性来描述它。 例如：XX今天下课回到寝室，跟室友说，啊，兄弟们，我单身了！！~~~~准备请大家吃顿饭庆祝一下~~~~ 大家好奇的问 他叫小雪，21岁，是医护系的，护理专业和我是老乡，遵义人。 我们可以从胡锋的描述中获取到以下一条记录，小雪今年21岁遵义人是医护系护理专业的学生，那这种描述事物的符号记录我们称为数据。 数据有一定的格式，例如姓名在中国而言一般是4个汉字的字符（某些少数民族），性别呢是一个汉字字符，等等，那这些我们称为数据的语法，而数据的含义是数据的语义。我们通过解释、推论，归纳，分析和综合等等方法，从数据中获得有意义的内容称为信息。因此，数据是信息存在的一种形式，只有通过解释或处理才能成为有用的信息。 一般来说，数据库中的数据具有以下两个特征 1）数据的静态特征 包括数据的基本结构，数据间的联系和对数据取值范围的约束 学生管理的例子
在学生基本信息中包括：学号，姓名，性别，出生日期，专业，家庭地址。 这些都是学生所具有的基本特征，是学生数据的基本结构。 学生选课信息中包括：学号，课程号，考试成绩等信息，其中选课信息和学生基本信息中的学号是有一定关联的，即选课信息中的学号所能选取的值必须在学生基本信息中的学号取值范围之内，只有这样，学生选课信息中所描述的学生选课情况才是有意义的。 说白一点，也就是这个学生要存在，他才会有选课信息。这个就是数据之间的联系。 最后，我们再来看看什么是数据取值范围的约束 例如，人的性别一项取值只能是男或女，课程的学分一般是大于0的整数值，而我们的考试成绩一般在0~100分范围内等，这些都是对某个列的数据取值范围进行的限制，目的是在数据库中存储正确的，有意义的数据，这就是对数据取值范围的约束 2）数据的动态特征 数据的动态特征是指对数据可以进行的操作以及操作规则。 对数据库数据的操作主要是有查询数据和更改数据，更改数据一般又包括对数据的插入，删除和修改 通常我们将数据的静态特征和动态特征的描述称为数据模型三要素。即描述数据时要包括数据的基本结构，数据的约束条件和定义在数据
数据分布拟合检验的数学模型 摘 要 假设检验的基本思想，讨论当总体分布为正态时，关于其中未知参数的假设 检验问题，可能遇到这样的情形，总体服从何种理论分布并不知道，要求我们直 接对总体分布提出一个假设 。 一般的各种检验法, 是在总体分布类型已知的情况下, 对其中的未知参数 进行检验, 这类统计检验法统称为参数检验. 在实际问题中, 有时我们并不能 确切预知总体服从何种分布, 这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进 行推断, 以判断总体服从何种分布。 这类统计检验称为非参数检验. 解决这类问题的工具之一是英国统计学家 K. 皮尔逊在1900年发表的一篇文章中引进的——2χ检验法。 关键词：数据检验 分布拟合 2χ检验法 一、问题重述 ①、问题背景： 自1965年1月1日至1971年2月9日共2231天中，全世界记录到里氏震 级4级和4级以上地震计162次，统计如下： 相继两次地震记录表： 8 6681017263150403935343029252420191514109540出现的频率间隔天数--------x 试检验相继两次地震间隔的天数X 服从指数分布(=α0.05)。
在概率论中，大家对泊松分布产生的一般条件已有所了解，容易想到，每年 的次数，可以用一个泊松随机变量来近似描述。也就是说，我们可以假设每年爆 发战争次数分布X 近似泊松分布。 现在的问题是：上面的数据能否证实X 具有泊松分布的假设是正确的？ ②、检验法的基本思想 检验法是在总体X 的分布未知时, 根据来自总体的样本, 检验总体分布的 假设的一2χ种检验方法。具体进行检验时，先提出原假设: 0H : 总体X 的分布函数为)(x F 然后根据样本经验分布和所假设的理论分布之间的吻合程度来决定是否接 受原假设。 这种检验通常称作拟合优度检验. 它是一种非参数检验. 一般地, 我们总 是根据样本观察值用直方图和经验分布函数, 推断出总体可能服从的分布, 然 后作检验. 1、 通过提出的方案和计算来决定给出数据分布拟合检验的数学模型的的 情况。 2、 对此模型和方案进行评价和推广。 二、模型的假设 ①、检验法的基本原理和步骤 1) 提出原假设: 0H :总体X 的分布函数为)(x F 如果总体分布为离散型, 则假设具体为 0H :总体X 的分布律为 ,2,1,}{===i p x X P i i 如果总体分布为连续型, 则假设具体为 0H :总体X 的概率密度函数).(x f 2) 将总体X 的取值范围分成k 个互不相交的小区间, 记为k A A A ,,2,1 ，如可 取为： );,(],(,],,(],,(11,22110k k k k a a a a a a a a ---
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：
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题
NBA选秀系统数据库模型 一、需求分析 （1）、可行性需求分析 需求分析是指准确了解和分析用户的需求，这是最困难、最费时、最复杂的一步，但也是最重要的一步。需求分析是整个设计过程的基础，它决定了以后各步设计的速度和质量。进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。 NBA作为世界上水平最高的篮球俱乐部联盟，深受广大篮球爱好者的追捧，而一年一度的NBA 选秀活动，更成为球迷关注的焦点。作为专门的NBA选秀数据库，一定会满足大众的信息需求。（2）具体的系统信息 选秀系统信息包括三个方面，其具体功能如下： A．新秀球员信息：包括球员姓名、年龄、籍贯、身高、顺位以及司职位置；新秀球员信息功能包括对球员信息的录入、删除和查询，以及被那个球队选中、选秀信息等。 B．NBA球队信息：包括球队名称、所在城市、上赛季战绩、球队主教练；NBA球队信息功能还包括对球队信息的录入、删除和查询，以及所选新秀、选秀信息等。 C．选秀信息：选秀信息包括新秀姓名、签约球队、入队时间、合同时间、合同金额、有无保障；选秀信息功能还包括各项数据的录入、删除和查询。 （3）具体的软件信息 在开发过程中，按照软件工程的步骤，从设计到开发采用了面向对象的思想和技术，采用了SQL SERVER 2008数据库服务器，运用c/s技术，使得本系统可以方便的和其他子系统进行数据交换。同时，注意从软件的图形应用界面上优化软件质量，使得本系统具有很强的可操作性。 二、概念结构设计 概念结构设计是指对用户的需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，是整个数据库设计的关键。 根据各种信息的内容以及它们之间的关系，该数据库系统的E-R图如下：
时空数据分析算法及其应用研究
时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析 KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测 函数[3]可表示为 Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1） 其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此 类推，得到k 个权函数k 1，k 2，?，k k ，满足 k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2） KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。 K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN 分类器构建实例。KNN 的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。
第9章实体-联系模型 实体-联系（E-R）模型是数据库设计者、编程者和用户之间有效、标准的交流方法。它是一种非技术的方法，表达清晰，为形象化数据提供了一种标准和逻辑的途径。E-R模型能准确反映现实世界中的数据以及在用户业务中的使用情况，它提供了一种有用的概念，允许数据库设计者将用户对数据库需求的非正式描述转化成一种能在数据库管理系统中实施的更详细、准确的描述。因此，用E-R模型建模是数据库设计者必须掌握的重要技能。这种技术已广泛应用于数据库设计中。 9.1 E-R模型的基本概念 E-R模型是用于数据库设计的高层概念数据模型。概念数据模型独立于任何数据库管理系统（DBMS)和硬件平台，该模型也被定为企业数据的逻辑表示。它通过定义代表数据库全部逻辑结构的企业模式来辅助数据库设计，是一种自顶向下的数据库设计方法，是数据的一种大致描述，由需求分析中收集的信息来构建。E-R模型是若干语义数据模型中的一种，它有助于将现实世界企业中的信息和相互作用映射为概念模式。许多数据库设计工具都借鉴了E-R模型的概念，E-R模型为数据库设计者提供了下列几个主要的语义概念。 ●实体：指用户业务中可区分的对象。 ●联系：指对象之间的相互关联。 ●属性：用来描述实体和联系。每个属性都与一组数值的集合（也称为值域）相对应，属性的取 值均来自该集合。 ●约束：对实体、联系和属性的约束。 9.1.1 实体 实体是现实世界中独立存在的、可区别于其他对象的“对象”或“事物”。实体是关于将被收集的信息的主要数据对象。一个实体一般是物理存在的对象，如人、汽车、商品、职工等。每个实体都可以有自己的属性。下面是实体的一些例子： 在E-R模型中，实体是存在于用户业务中抽象且有意义的事物。这些事物被模式化成可用属性描述的实体。实体之间存在多种联系。 1．实体（或实体集）与实体实例 实体（entity，也称为实体集）是一组具有相同特征或属性的对象的集合。在E-R模型中，相似的对象被分到同一个实体中。实体可以包含物理（或真实）存在的对象，也可以包含概念（或抽象）存在的对象。每个实体用一个实体名和一组属性来标识。一个数据库通常包含许多不同的实体，实体的一个实例表现为一个具体的对象，比如一个具体的学生。E-R模型中的“实体”对应关系数据库中的一张表，实体的实例对应表中的一行记录。 2．实体的分类 实体可以分为强实体和弱实体。强实体（strong entity，也称为强实体集）指不依赖于其他实体而存在的实体，比如“职工”实体。强实体的特点是：每个实例都能被实体的主键唯一标识。弱实体（weak entity，也称为弱实体集）指依赖于其他实体而存在的实体，比如“职工子女”实体，该实体必须依赖于“职工”实体的存在而存在。强实体有时也称为父实体、主实体或者统治实体，弱实体也称为子实体、依赖实体或从实体。在E-R模型中，一般用单线矩形框表示强实体，用双线矩形
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。 【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。 【2】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组