数据模型ppt课件
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《数据模型》课件
第三范式（3NF）
在2NF的基础上，消除传递依 赖，确保非主属性只依赖于主 键。
BCNF范式
更严格的规范化形式，确保所 有决定因素都是候选键。
数据模型的优化
索引优化
合理使用索引，提高数据查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据访 问。
分区优化
根据数据访问模式，将数据分区存储，提高 查询性能。
详细描述
根据数据抽象层次，数据模型可以分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型；根据使用范围，数据模型 可以分为通用数据模型和特定领域数据模型；根据面向对象的不同，数据模型还可以分为对象-关系数据模型、 关系数据模型和非关系数据模型等。
02
常见的数据模型
关系型数据模型
总结词
最常用、最成熟的数据模型
详细描述：关系型数据模型广泛应用于各种领域，如金融、电子商务、社交网络 、企业资源计划（ERP）系统等。它能够满足大量数据的存储、检索和管理需求 ，提供可靠的数据一致性和完整性保障。
面向对象数据模型
总结词
模拟现实世界的对象
VS
详细描述
面向对象数据模型是一种基于对象的模型 ，它模拟现实世界的对象和概念。在面向 对象数据模型中，对象由属性和方法组成 ，属性是对象的特征，方法定义了对象的 行为。面向对象数据模型支持继承和多态 等面向对象特性。
构。
逻辑设计
根据概念设计，构建出 具体的逻辑模型，包括 实体、属性、关系等。
物理设计
将逻辑模型映射到物理 存储，优化数据存储和
查询效率。
数据模型的规范化
第一范式（1NF）
确保每个列都是不可分割的最 小单元，消除重复组。
第二范式（2NF）
空间数据模型与数据结构ppt课件
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
关系模型
多边形和弧段的关系
多边形号 弧段号
弧段和结点的关系
P1
a1 a2 a3
弧段号 起点 终点
P2
a2 a5 a7
P3
a3 a6 a4
a1
N1
N2
a2
N3
我们生活的世界
8
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
9
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
P1 a2 a5
a4
8 a6
P2
a8
a3
a13 P5
P4
a15 a12
a16 a14
a20
P8
a22
P6
a18
a23 a21
16
a9 a7
P3 a11
a10
P7 a17
a19
P9
a24
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 于记录的数据模型：是把数据库定义为多种固 定格式的记录型，每个记录型由固定数量的域或 属性构成，每个域或属性具有固定的长度。
包括：层次模型、网络模型、关系模型
• 基于对象的数据模型：用于在概念和视图抽象级 别上的数据描述，具有相当灵活的结构和较强的 表达能力，允许明确地定义完整性约束。
第13章.数据建模PPT课件
20
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD 3. ERD建模
1. 简单情况下的ERD建模 2. 硬数据的ERD建模 3. 复杂情况下的ERD建模 4. ERD与过程模型
2021/3/12
2021/3/12
13
2.3 关系
存在于一个或多个实体之间的自然业务联系
所有的关系隐含地都是双向的
关系表达的不是实体物理上的联系（例如车与 车轮），而是逻辑上的链接（例如整体部分关 系）
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
14
2.3 关系
度数
参与关系的实体数量
一元关系 （递归关系）
雇员
模型建立：ERD 数据规范化 面向对象分析中的类图也可以建立数据描述模型
2021/3/12
3
1. 数据模型
概念数据模型（仅仅是概念） 规划
演化的数据模型 维护
分析
概念数据模型（概念＋属性） 逻辑数据模型
实现 物理数据模型
设计 规范化的逻辑数据模型
2021/3/12
4
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD
课 程
对 ...评 价
考 试
关联实体
实体间建立关系时的副产品
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
18
2. ERD表示法
实体 实体
弱实体
关联实体
关系 关系
属性 属性
子类型关系
标识符属性
多值属性
组合属性 导出属性
E1强制参与，E2可选参与 E1最多一个实例参与，E2最多N个实例参与
基数
E1 R
E2
数据分析模型ppt课件
1. 数据分析模型
现实生活中的数据：数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律？
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述，分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
（本书提高篇第7章）
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
344.8621（7） 361.0644 （5） 367.8969 （4） 358.2213（6） 368.5729 （3） 369.6175 （3） 336699..55881144（（22）） 337744..44003399（（11）） 337733..33995577（（11）） 366.0000（3） 366.0000 （4） 366.0000 （6） 372.2621（1） 368.8735 （2） 371.7543 （2） 361.1818（5） 355.4413 （6） 362.5143 （7） 362.0121（4） 354.5581 （7） 367.7366 （5）
现实生活中的数据：数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律？
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述，分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
（本书提高篇第7章）
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
344.8621（7） 361.0644 （5） 367.8969 （4） 358.2213（6） 368.5729 （3） 369.6175 （3） 336699..55881144（（22）） 337744..44003399（（11）） 337733..33995577（（11）） 366.0000（3） 366.0000 （4） 366.0000 （6） 372.2621（1） 368.8735 （2） 371.7543 （2） 361.1818（5） 355.4413 （6） 362.5143 （7） 362.0121（4） 354.5581 （7） 367.7366 （5）
数据模型PPT演示课件
接下页
教务管理系统
教学系统主要提供数据维护、选课和信息查询。 其中常见的查询有： 系统中各对象的基本信息查询。 查询指定班、系的学生信息（名单、人数等）。 查询学生的成绩、学分情况。 查询教师授课情况和学生选课情况…等等。
请画出E－R图。
教务管理 E-R图
系 1
包含
N 班级
1 包含
多对多联系（M:N）
对于实体集A中的每一实体，实体集B中有N个实 体(N ≥ 0)与之联系，对于实体集B中每一实体，实 体集A中有M个实体(M ≥ 0)与之联系。
实体联系模型(概念模型的表示方法)
反映实体集合及其联系的结构形式称为实体联 系模型。实体联系模型就是信息模型，它是现 实世界事物及其联系的抽象。
教师有工作证号、姓名、职称、电话等；学生 有学号、姓名、性别、出生年月等；班级有班号、 最低总学分等；系有系代号、系名和系办公室电话 等；课程有课序号、课名、学分、上课时间及名额 等。
每个学生都属于一个班，每个班都属于一个系， 每个教师也都属于一个 系。
接下页
教务管理系统
每个班的班主任都由一名教师担任。 一名教师可以教多门课，一门课可以有几位主 讲老师，但不同老师讲的同一门课其课序号是不同 的（课序号是唯一的）。 一名同学可以选多门课，一门课可被若干同学 选中。一名同学选中的课若已学完，应该记录有相 应成绩。 本单位学生、教师都有重名，工作证号、学号 可以作为标识。
缺点：查询效率低。
面向对象模型 优点：表达能力强 缺点：复杂
关系模型
在关系模型中，数据的逻辑结构就是二维表。 概念单一、清晰，无论是实体，还是实体间的
联系，都用关系来表示，用户易懂易用。 关系模型有严格的数学基础及在此基础上发展
教务管理系统
教学系统主要提供数据维护、选课和信息查询。 其中常见的查询有： 系统中各对象的基本信息查询。 查询指定班、系的学生信息（名单、人数等）。 查询学生的成绩、学分情况。 查询教师授课情况和学生选课情况…等等。
请画出E－R图。
教务管理 E-R图
系 1
包含
N 班级
1 包含
多对多联系（M:N）
对于实体集A中的每一实体，实体集B中有N个实 体(N ≥ 0)与之联系，对于实体集B中每一实体，实 体集A中有M个实体(M ≥ 0)与之联系。
实体联系模型(概念模型的表示方法)
反映实体集合及其联系的结构形式称为实体联 系模型。实体联系模型就是信息模型，它是现 实世界事物及其联系的抽象。
教师有工作证号、姓名、职称、电话等；学生 有学号、姓名、性别、出生年月等；班级有班号、 最低总学分等；系有系代号、系名和系办公室电话 等；课程有课序号、课名、学分、上课时间及名额 等。
每个学生都属于一个班，每个班都属于一个系， 每个教师也都属于一个 系。
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教务管理系统
每个班的班主任都由一名教师担任。 一名教师可以教多门课，一门课可以有几位主 讲老师，但不同老师讲的同一门课其课序号是不同 的（课序号是唯一的）。 一名同学可以选多门课，一门课可被若干同学 选中。一名同学选中的课若已学完，应该记录有相 应成绩。 本单位学生、教师都有重名，工作证号、学号 可以作为标识。
缺点：查询效率低。
面向对象模型 优点：表达能力强 缺点：复杂
关系模型
在关系模型中，数据的逻辑结构就是二维表。 概念单一、清晰，无论是实体，还是实体间的
联系，都用关系来表示，用户易懂易用。 关系模型有严格的数学基础及在此基础上发展
第五讲面板数据模型ppt课件
可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古 2002 年的收 入与消费规模还不如北京市 1996 年的大。图 9 给出该 15 个省级地区 1996 和 2002 年的 消费对收入散点图。6 年之后 15 个地区的消费和收入都有了相应的提高。
11000 10000
cp_bj
9000
(15-2)
其中 yit 为被解释变量（标量），Xit 为 k 1 阶解释变量列向量（包括 k 个回归量），
本例用对数研究更合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型
第 15 章 面板数据模型与应用 15.1 面板数据定义 15.2 面板数据模型分类 15.3 面板数据模型估计方法 15.4 面板数据模型的设定与检验 15.5 面板数据建模案例分析 15.6 面板数据模型的 EViews 操作 15.7 面板数据的单位根检验
15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。图 6 中每 一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时 间序列。图 7 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
11000 10000
cp_bj
9000
(15-2)
其中 yit 为被解释变量（标量），Xit 为 k 1 阶解释变量列向量（包括 k 个回归量），
本例用对数研究更合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型
第 15 章 面板数据模型与应用 15.1 面板数据定义 15.2 面板数据模型分类 15.3 面板数据模型估计方法 15.4 面板数据模型的设定与检验 15.5 面板数据建模案例分析 15.6 面板数据模型的 EViews 操作 15.7 面板数据的单位根检验
15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。图 6 中每 一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时 间序列。图 7 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
《数据模型》课件
逻辑模型
逻辑模型描述数据的逻辑结构，常用的逻辑模型是关系模型。通过关系模型， 我们可以清晰地定义和操作数据的关系。
物理模型
物理模型描述数据在计算机上的实现方式，例如数据表、索引和分区。物理 模型对于数据库的性能和存储优化至关重要。
数据建模步骤
1
概念设计
2
根据需求和目标，设计概念模型，包括实体、
《数据模型》PPT课件
欢迎来到《数据模型》PPT课件！在本课程中，我们将深入讨论数据模型的定 义、三个不同层次的模型以及数据建模的步骤和工具。
什么是数据模型
数据模型是定义数据的结构、约束和操作的框架。它分为概念模型、逻辑模 型和物理模型三个层次，用于描述和组织数据。
概念模型
概念模型用于描述问题域，并对数据进行概念概括。常用的概念模型工具包 括E-R图等，帮助我们理解和沟通数据的本质。
属性和关系。
3
物理设计
4
基于逻辑模型，设计物理模型，相关者沟通，确定数据建 模的需求和目标。
逻辑设计
将概念模型转化为逻辑模型，定义目标模式 和关系模式。
数据建模工具
ERwin
ERwin是一款功能强大的数据建模工具，支持概念、 逻辑和物理设计。
PowerDesigner
2 简单性
数据库应尽量简洁、清晰，避免过度复杂。
3 稳健性
4 可维护性
设计的数据库应具备稳定性和健壮性，能够处理 各种异常情况。
数据库设计应易于维护和扩展，方便后续的数据 库管理和优化。
结语
数据模型是数据库设计的重要基础。选择适合的数据建模工具，可以快速进 行数据建模，遵循数据库设计原则，设计出高质量的数据库。
PowerDesigner是一种流行的数据建模工具，拥有丰 富的功能和可视化界面。
数据模型与决策-管理科学导论ppt课件
城市交通规划
通过模拟城市交通流量和交通拥堵情况，优 化城市交通规划和道路设计。
金融风险管理
通过模拟金融市场波动和风险情况，评估和 管理金融风险。
能源管理
通过模拟能源生产和消耗情况，优化能源规 划和调度，降低能源成本和碳排放。
06
CATALOGUE
数据模型与决策的未来发展
数据模型与决策的新趋势和挑战
数据模型的基本元素
实体
数据模型中的基本单元，可以是具体或抽象的 事物。
属性
描述实体的特征或参数，例如人的姓名、年龄 等。
关系
实体之间的连接或交互方式，例如父子关系、同事关系等。
数据模型的分类
概念数据模型
用于描述现实世界中的事物和关系，如ER图 。
逻辑数据模型
描述数据之间的结构和规则，如关系模型。
• 模拟模型的定义：模拟模型是一 种通过数学、计算机或物理手段 对现实世界进行抽象和模拟的工 具。它通过建立数学模型或计算 机模型来模拟系统的行为和过程 ，以便更好地理解和预测系统的 性能和结果。
模拟模型的定义和特点
01
模拟模型的特点
02
模拟模型能够模拟真实世界的复杂系统，包括物理系统、工程系统、 经济系统和社会系统等。
物理数据模型
描述数据在计算机中的存储和访问方式，如 文件系统或数据库管理系统。
02
CATALOGUE
决策制定过程
决策的定义和重要性
总结词
决策是管理活动中最重要的环节之一，它决定了组织未来的发展方向和目标。
详细描述
决策是指组织或个人为了实现某种目标，根据现有信息和经验，对未来行动方案进行选择和决定的过 程。决策的正确与否直接影响到组织的发展和成败，因此决策在管理活动中具有至关重要的地位。
《数据模型与决策》课件
04
实际案例分析
案例一：基于数据模型的营销决策
总结词
通过数据模型分析市场趋势，制定有效的营销策略。
详细描述
利用大数据和统计模型分析消费者行为和市场趋势，预 测未来市场需求，制定个性化的营销策略，提高销售业 绩和市场占有率。
总结词
优化营销预算分配。
详细描述
通过数据分析确定各营销渠道的投资回报率，合理分配 营销预算，提高营销效果和投资回报率。
03
未来还需要加强数据安全和隐 私保护等方面的研究，以保障 数据的安全性和可靠性。
数据模型与决策的实际应用价值
数据模型与决策在企业管理 中具有重要的应用价值，可 以帮助企业进行科学决策和
优化资源配置。
数据模型与决策还可以帮助 企业提高市场竞争力，如通 过数据分析发现市场趋势和 消费者需求，制定更加精准
总结词
提升客户满意度和忠诚度。
详细描述
通过数据模型分析客户反馈和行为数据，了解客户需求 和期望，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
案例二：基于数据模型的金融风险评估
总结词
利用数据模型评估贷款违约风险。
01
02
详细描述
通过分析历史数据和信贷信息，利用统计模 型和机器学习算法评估贷款违约风险，为金 融机构提供风险预警和决策支持。
数据模型在决策中的作用
数据模型为决策提供数据支持
通过建立数据模型，将原始数据转化为有价值的信息，帮助决策者 更好地理解数据，从而做出更准确的决策。
数据模型提高决策效率
数据模型可以对大量数据进行处理和分析，快速得出结果，提高决 策效率。
数据模型降低决策风险
通过数据模型的预测和模拟功能，可以预测未来趋势，帮助决策者 提前做好准备，降低决策风险。
UML数据建模PPT课件
• 实现对象类间的多对多关联。
• 需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多对多的关联 转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射为关系数据库中的一个 关联表，用来映射关联对象。在新增的关联表中设置一个标识符作为主 键，加入两个外键分别指向初始关联的两个关系模式表的主键。
第4章 数据建模
第8页/共73页
• 第三种方法是每个类映射为单个表，每张表中的对象标识符都设为超类的类表中 的对象标识符，在子类的类表中，对象标识符既是主键又是外键。这种方法将创 建过多的表，增加数据库访问时间。
第4章 数据建模
第10页/共73页
10
4. 组合关系映射
• 组合关系是一种特殊的聚集关系，表示“contains-a”关系。向关系模式的映射 可以参照聚集关系。此时整体和部分的所有关系存在很强相互依赖和—致的生命周 期(共生死)，子类(部分)映射成的子表的外键不能为空。
3. 间的关系的集合。
4. 创建域包(domain package)和域(domain)。域可以理解成某一特定的数据 类型，它起的作用和VARCHAR2、NUMBER等数据类型类似，但域是用户定 义的数据类型。
第4章 数据建模
第16页/共73页
16
5. 创建数据模型图(data model diagram)。表、视图等可以放在数据模型图中， 类似于类放在类图中一样。
第4章 数据建模
第3页/共73页
3
• 面向对象系统的类模型向关系数据库模式转换的映射方式主要包括两方面的映射： • 一种是对象类的映射。 • 另一种是类之间关系的映射。
第4章 数据建模
第4页/共73页
4
4.1.1 对象类映射
• 对象类映射主要是指对象标识、属性类型和类三个方面的映射。
• 需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多对多的关联 转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射为关系数据库中的一个 关联表，用来映射关联对象。在新增的关联表中设置一个标识符作为主 键，加入两个外键分别指向初始关联的两个关系模式表的主键。
第4章 数据建模
第8页/共73页
• 第三种方法是每个类映射为单个表，每张表中的对象标识符都设为超类的类表中 的对象标识符，在子类的类表中，对象标识符既是主键又是外键。这种方法将创 建过多的表，增加数据库访问时间。
第4章 数据建模
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4. 组合关系映射
• 组合关系是一种特殊的聚集关系，表示“contains-a”关系。向关系模式的映射 可以参照聚集关系。此时整体和部分的所有关系存在很强相互依赖和—致的生命周 期(共生死)，子类(部分)映射成的子表的外键不能为空。
3. 间的关系的集合。
4. 创建域包(domain package)和域(domain)。域可以理解成某一特定的数据 类型，它起的作用和VARCHAR2、NUMBER等数据类型类似，但域是用户定 义的数据类型。
第4章 数据建模
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5. 创建数据模型图(data model diagram)。表、视图等可以放在数据模型图中， 类似于类放在类图中一样。
第4章 数据建模
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3
• 面向对象系统的类模型向关系数据库模式转换的映射方式主要包括两方面的映射： • 一种是对象类的映射。 • 另一种是类之间关系的映射。
第4章 数据建模
第4页/共73页
4
4.1.1 对象类映射
• 对象类映射主要是指对象标识、属性类型和类三个方面的映射。
几种常见的空间数据模型PPT教学课件
➢ 属性数据：存储在结点属性表NAT中，它包含3个标 准数据项。ARC#, Cover#, Cover_ID。
2020/10/16
10
ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
数据组织
✓ 弧段
➢ 位置数据：Cover#,Cover-ID，FNODE#，TNODE#，LPOLY#， RPOLY#，坐标串,存储在ARC文件中。
➢ 属性数据：存储在结点属性表AAT中，它包含7个标准数据项。 Cover#，Cover_ID，FNODE#，TNODE#，LPOLY#，RPOLY#， LENGTH 。
2020/10/16
11
ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
数据组织
✓ 控制点 ➢ 存储于tic文件中。
数据组织
✓ 标示点
➢ 位置数据：Cover#，Cover_ID，和X，Y，存储在LAB 文件中。
➢ 属性数据：存储在PAT文件中，包含四个基本的数据 项，Area，Perimeter，cover#和Cover-ID。
✓ 结点
➢ 位置数据：不明显地存储，而是作为弧段的起始结 点和终止结点存储在ARC文件中。Cover#, Cover_ID。
基本存储单元。一个Coverage存储指定区域内地理要素
的位置、拓扑关系及其专题属性。每个Coverage一般只
描述一种类型的地理要素（一个专题Theme）。位置信
息用X,Y表示，相互关系用拓扑结构表示，属性信息用
二维关系表存储。
GIS
2020/10/16
RDBMS
ID 几何空间数据 存储子系统
9
ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
2020/10/16
10
ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
数据组织
✓ 弧段
➢ 位置数据：Cover#,Cover-ID，FNODE#，TNODE#，LPOLY#， RPOLY#，坐标串,存储在ARC文件中。
➢ 属性数据：存储在结点属性表AAT中，它包含7个标准数据项。 Cover#，Cover_ID，FNODE#，TNODE#，LPOLY#，RPOLY#， LENGTH 。
2020/10/16
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ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
数据组织
✓ 控制点 ➢ 存储于tic文件中。
数据组织
✓ 标示点
➢ 位置数据：Cover#，Cover_ID，和X，Y，存储在LAB 文件中。
➢ 属性数据：存储在PAT文件中，包含四个基本的数据 项，Area，Perimeter，cover#和Cover-ID。
✓ 结点
➢ 位置数据：不明显地存储，而是作为弧段的起始结 点和终止结点存储在ARC文件中。Cover#, Cover_ID。
基本存储单元。一个Coverage存储指定区域内地理要素
的位置、拓扑关系及其专题属性。每个Coverage一般只
描述一种类型的地理要素（一个专题Theme）。位置信
息用X,Y表示，相互关系用拓扑结构表示，属性信息用
二维关系表存储。
GIS
2020/10/16
RDBMS
ID 几何空间数据 存储子系统
9
ARC/INFO数据模型 地理相关模型（Coverage）
《数据模型与决策》课件
通过分析交易数据和用户行为， 识别和预防潜在的欺诈行为，保 护金融机构的资产安全。
基于市场数据和风险评估，为投 资者提供最佳的投资组合配置建 议。
推荐系统领域
协同过滤模型
通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐与其兴趣相似的物品 或服务。
内容过滤模型
根据物品的内容特征和用户的历史行为，为用户推荐与其兴趣相关 的物品或服务。
特征工程
根据业务需求和数据特点，选择和构造对模型预测性 能有利的特征。
特征筛选
去除冗余、无关或低质量的特征，提高模型效率和准 确性。
特征转换
对特征进行转换，如归一化、标准化、离散化等，以 适应模型需求。
模型训练与优化
模型评估
使用测试数据集对模型进行评估，分析模型 的性能和误差。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，得到初步 模型。
决策树模型
分类决策树
通过递归地将数据集划分为更小的子集来预测 分类结果。
回归决策树
用于预测连续目标变量的值，而不是分类结果 。
集成学习决策树
通过结合多个决策树模型来提高预测精度和稳定性。
神经网络模型
前馈神经网络
将输入数据传递给隐藏层，然后输出 结果。
循环神经网络
能够处理序列数据，并记忆先前状态 的信息。
ERA
数据模型定义
总结词
数据模型是用于描述数据、数据关系以及数据操作的抽象表示。
详细描述
数据模型是通过对现实世界的数据和数据关系的抽象，建立一个结构化的模型，以便更好地组织、管理和处理数 据。它提供了一种通用的语言和框架，用于描述数据的属性、关系和操作。
数据模型分类
总结词
数据模型可以根据不同的分类标准进行划分。
数据模型ppt课件
年级 2005 2005 2005
…
关系数据模型的数据结构（续）
▪ 关系（Relation）
一个关系对应通常说的一张表
▪ 元组（Tuple）
表中的一行即为一个元组
▪ 属性（Attribute）
表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名
▪ 主码（Key） 表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
精选编辑ppt
2.3 最常用的数据模型
❖ 非关系模型
▪ 层次模型(Hierarchical Model) ▪ 网状模型(Network Model)
❖关系模型(Relational Model) ❖面向对象模型(Object Oriented Model） ❖对象关系模型(Object Relational Model)
精选编辑ppt
一、关系数据模型的数据结构
❖ 在用户观点下，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表，它由行和列
组成。
属性
学生登记表
元组
学号 2005004 2005006 2005008
…
姓名 王小明 黄大鹏 张文斌
…
年龄 19 20 18 …
性别 女 男 女 …
系名 社会学 商品学
法律 …
精选编辑ppt
▪ 域（Domain） 属性的取值范围。
▪ 分量 元组中的一个属性值。
▪ 关系模式 对关系的描述 关系名（属性1，属性2，…，属性n） 学生（学号，姓名，年龄，性别，系，年级）
精选编辑ppt
关系数据模型的数据结构（续）
❖ 关系必须是规范化的，满足一定的规范条件
最基本的规范条件：关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项,
▪ 查询 ▪ 插入 ▪ 删除 ▪ 更新
《数据业务模型》课件
持业务决策和创新。
案例三：物流行业的数据业务模型
总结词
物流行业数据业务模型的挑战和解决方案
详细描述
物流行业的数据业务模型涉及运输、仓储、配送等多个 环节。由于物流行业的复杂性和动态性，数据业务模型 需要具备高效的数据处理和实时分析能力，以应对不断 变化的物流需求和市场环境。同时，物流行业的数据业 务模型还需要关注数据安全和隐私保护的问题，以确保 业务的正常运行和客户的信任。
02 数据业务模型的构建
数据源的选择与整合
数据源的多样性
选择多种数据源，包括内部数据 、外部数据和市场数据，确保数 据的全面性和多样性。
数据质量评估
对每个数据源进行质量评估，确 保数据的准确性和可靠性，以满 足数据业务模型的需求。
数据整合策略
制定数据整合策略，将不同来源 的数据进行整合，形成统一的数 据视图，便于后续的数据分析和 建模。
数据模型的建立与优化
数据模型设计
根据业务需求和数据分析目标，设计合适的 数据模型，包括实体关系模型、时间序列模 型等。
模型参数调整
根据实际数据和业务需求，调整模型参数，优化模 型性能，提高模型的预测准确性和稳定性。
模型评估与验证
对建立的数据模型进行评估和验证，通过对 比实际数据和预测数据，评估模型的性能和 准确性。
05 案例分享
案例一：电商行业的数据业务模型
总结词
电商行业数据业务模型的特点和挑战
详细描述
电商行业的数据业务模型涉及商品管理、订单处理、库存管理等多个方面。由于电商行 业的快速发展和竞争激烈，数据业务模型需要具备高度的灵活性和可扩展性，以适应不 断变化的市场需求和业务模式。同时，电商行业的数据业务模型还需要面对数据安全和
案例三：物流行业的数据业务模型
总结词
物流行业数据业务模型的挑战和解决方案
详细描述
物流行业的数据业务模型涉及运输、仓储、配送等多个 环节。由于物流行业的复杂性和动态性，数据业务模型 需要具备高效的数据处理和实时分析能力，以应对不断 变化的物流需求和市场环境。同时，物流行业的数据业 务模型还需要关注数据安全和隐私保护的问题，以确保 业务的正常运行和客户的信任。
02 数据业务模型的构建
数据源的选择与整合
数据源的多样性
选择多种数据源，包括内部数据 、外部数据和市场数据，确保数 据的全面性和多样性。
数据质量评估
对每个数据源进行质量评估，确 保数据的准确性和可靠性，以满 足数据业务模型的需求。
数据整合策略
制定数据整合策略，将不同来源 的数据进行整合，形成统一的数 据视图，便于后续的数据分析和 建模。
数据模型的建立与优化
数据模型设计
根据业务需求和数据分析目标，设计合适的 数据模型，包括实体关系模型、时间序列模 型等。
模型参数调整
根据实际数据和业务需求，调整模型参数，优化模 型性能，提高模型的预测准确性和稳定性。
模型评估与验证
对建立的数据模型进行评估和验证，通过对 比实际数据和预测数据，评估模型的性能和 准确性。
05 案例分享
案例一：电商行业的数据业务模型
总结词
电商行业数据业务模型的特点和挑战
详细描述
电商行业的数据业务模型涉及商品管理、订单处理、库存管理等多个方面。由于电商行 业的快速发展和竞争激烈，数据业务模型需要具备高度的灵活性和可扩展性，以适应不 断变化的市场需求和业务模式。同时，电商行业的数据业务模型还需要面对数据安全和
数据统计分析模型课件
应用场景
数据统计分析模型广泛应用于金融、 医疗、电商、制造业等领域。
优化方法
通过对模型的参数进行调整、特征选 择和增加训练数据，可以优化模型的 性能和效果。
02
线性回归模型
模型原理
线性回归模型的原理是利用自 变量与因变量的关系，建立一 个最优的线性回归方程，从而
预测因变量的值。
线性回归模型假设因变量和 自变量之间存在一种线性关 系，即因变量的变化可以由 自变量的变化线性表示。
习机器的泛化能力。
02
核心概念
支持向量是离决策边界最近的样本点，而支持向量机就是通过求解最优
化问题来找到这个决策边界。
03
核函数
通过非线性映射将输入空间映射到一个高维的特征空间，使得数据在高
维空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基核等
。
模型建立
01
02
03
04
数据预处理
对原始数据进行清洗、标 准化和归一化等预处理操 作，以提高模型的准确性 。
通过最小化预测误差的平方和 ，得到最优的线性回归方程。
模型建立
数据清洗
对数据进行清洗，去除异常值 、缺失值和重复值。
建立模型
利用选择的自变量建立线性回 归模型。
收集数据
收集与问题相关的数据，包括 自变量和因变量。
特征选择
选择与因变量相关的自变量。
模型评估
使用适当的评估指标对模型进 行评估，如均方误差(MSE)、 均方根误差(RMSE)等。
模型评估与优化
准确率评估
使用测试集评估模型的准确率。
k值优化
通过交叉验证等方法，选择最佳的k值。
距离度量优化
尝试不同的距离度量方法，如马氏距离等。
数据统计分析模型广泛应用于金融、 医疗、电商、制造业等领域。
优化方法
通过对模型的参数进行调整、特征选 择和增加训练数据，可以优化模型的 性能和效果。
02
线性回归模型
模型原理
线性回归模型的原理是利用自 变量与因变量的关系，建立一 个最优的线性回归方程，从而
预测因变量的值。
线性回归模型假设因变量和 自变量之间存在一种线性关 系，即因变量的变化可以由 自变量的变化线性表示。
习机器的泛化能力。
02
核心概念
支持向量是离决策边界最近的样本点，而支持向量机就是通过求解最优
化问题来找到这个决策边界。
03
核函数
通过非线性映射将输入空间映射到一个高维的特征空间，使得数据在高
维空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基核等
。
模型建立
01
02
03
04
数据预处理
对原始数据进行清洗、标 准化和归一化等预处理操 作，以提高模型的准确性 。
通过最小化预测误差的平方和 ，得到最优的线性回归方程。
模型建立
数据清洗
对数据进行清洗，去除异常值 、缺失值和重复值。
建立模型
利用选择的自变量建立线性回 归模型。
收集数据
收集与问题相关的数据，包括 自变量和因变量。
特征选择
选择与因变量相关的自变量。
模型评估
使用适当的评估指标对模型进 行评估，如均方误差(MSE)、 均方根误差(RMSE)等。
模型评估与优化
准确率评估
使用测试集评估模型的准确率。
k值优化
通过交叉验证等方法，选择最佳的k值。
距离度量优化
尝试不同的距离度量方法，如马氏距离等。
数据、模型与决策-管理科学导论PPT课件
02
03
预测市场趋势
个性化营销
通过大数据分析，企业可以预测 市场趋势，提前做好战略规划和 布局。
大数据分析能够深入了解消费者 需求和行为，为企业提供个性化 营销策略，提高销售效果。
人工智能在管理中的应用
自动化流程
01
人工智能技术可以自动化处理大量重复性工作，提高工作效率。
智能决策支持
02
人工智能可以通过数据分析和模式识别，为管理者提供智能化
课程目标
1
掌握数据、模型与决策的基本概念和原理。
2
学会运用数据和模型进行决策的方法和技巧。
3
培养分析和解决实际问题的能力，提高管理效率。
02
数据在决策中的作用
数据收集与整理
数据收集
确定数据来源，设计数据收集方案， 确保数据的全面性和准确性。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、分类、编 码和整合，使其满足分析需求。
• 总结词：风险决策分析方法包括风险偏好分析、敏感性分析、决策树等，这些 方法可以帮助决策者更好地理解和评估风险，从而做出更明智的决策。
• 详细描述：风险偏好分析用于确定决策者的风险偏好程度，敏感性分析用于评 估方案对不确定性的敏感程度，决策树则用于表示和分析多阶段决策问题。
多属性决策分析
• 总结词：多属性决策分析是一种基于多个属性或准则的决策方法，通过综合评 估不同方案在不同属性下的表现，选择最优方案。
详细描述
投票法是最简单也是最常用的群 决策方法，一致矩阵法则通过将 问题分解为多个子问题，逐一解 决，最终达成共识；德尔菲法则 通过匿名反馈的方式反复征询专 家管理科学中的前沿话题
大数据分析在管理中的应用
01
数据分析驱动决策
相关主题
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
———数据建模最后发展成为数据的存储方式（数
据字典
中的定义）
• 业务功能建模：用户的最终需求。
———业务功能建模最后发展成为应用程序
产生高效的应用程序的前提是良好的数据模型。
（正如10 平方米的房间无法成为会议厅一样，一个糟糕的数
据模型也无法产生高质量的应用。)
精品课件
6
2.1 信息的三个世界
一、客观现实世界 ——存在于人脑之外的客观存在的事物及其相互联系。
MPS例外信 息 1
销售订单 n
m
参照
n
1
n
m
MPS
n
m 参照
制造技术 数据
m
RCCP
MRP例外信 息
制造技术 1 数据
参照
n
1
n
n m
MRP
m
n
1 组成
n MRP独立需 求
CRP m
1 采购计划
下达 1
车间作业 m 计划
m
n
对应
n 工序进度 计划
负荷
精品课件
1
编 号
名 称
电
院
话
1
组成
授课
工
号
学期
5、属性(Attribute)
——对实体的特征的描述。 6、域(Domain)
——属性的取值范围。
精品课件
9
2.1 信息的三个世界
8、联系(Relation) ——多个实体之间的关联。
三、数据世界
——是对信息世界中的有关信息进一步加工、编码及格式化 等具体处理，然后以一定的格式存储于计算机中。也是对数 据库管理系统(DBMS)中的数据的逻辑描述。 概念包括：
数据描述包括：
精品课件
12
2.1 信息的三个世界
1、位(bit) ——二进制的一个单位称为位，位上只能为0/1。
2、字节(Byte)：8个位是一个字节，可以存放对应的ASCII码 的一个字符。
3、字(word)：由若干个字节组成一个字。一个字所包含的二 进制的位数称为字长。计算机字长是不一样的，8位、16位、 24位、32位。
脱
计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分 析
数据、数据之间的联系；
- 概念模型必须转换成逻辑模型，才能在DBMS中实
精品课件
17
精品课件
14
三个世界之间的关系
客观事物及其联系
抽象
信息
数据化
数据
构成 现实世界
概念模 型
信息世界
逻辑模 型
数据世界
精品课件
15
2.2 概念模型
概念（数据）模型（Conceptual Data Model）
———面向现实世界建模
———主要用来描述现实世界的概念化结构
，与具
体的DBMS无关；
- 现实世界的事物经过人脑的抽象，提取出对用
户有用的信息，经过组织、整理和加工形成现
实世
界和计算机世界之间的中间模型；
- CDM只关心现实世界中的事物、事物特征、联系
，
完全没有与具体计精品算课件机及其相关的任何概念；16
2.2维护人员、用
户
之间相互理解的共同语言；
-
CDM能让数据库的设计人员在设计的初始阶段摆
精品课件
10
2.1 信息的三个世界
1、数据项(data item) ——字段(Field),标记实体属性的可以命名的最小单位。 2、记录(record) ——数据项的集合，也称为元组(tuple)。 3、文件(File) ——同一给定类型记录的集合。文件记录的组织和存储方式 分为：顺序文件、索引文件、直接文件和倒排文件。
4、块(block)：内存储器和外存储器交换信息的最小单位， 又称为物理快或物理记录。256字节、512字节、1024字节。
5、卷(volume)：一台输入输出设备所能装载的全部信息。
精品课件
13
2.1 信息的三个世界
四、三个世界之间的关系 1、概念模型 ——是按用户的观点来对数据和信息进行建模的，是用户和 数据库设计人员之间交流的工具。 2、逻辑模型 ——面向数据库的逻辑结构，也称为逻辑数据模型。是按计 算机系统的观点来对数据建模，涉及计算机系统和数据库管 理系统。包括：网状模型、层次模型和关系模型。
如：人；数据库课程；正式用的计算机；几何中“点”，“线”不能严格地定义 实体。
2、实体集(Entity Set)
——具有相同类型和相同特征(或属性)的实体集合。
精品课件
8
2.1 信息的三个世界
3、实体类型(Entity Type) ——用实体名及其属性名集合来抽象和刻画的同类实体成为 实体类型。 4、实体标识符(Identifier) ——能够唯一地标识每一个实体的属性或属性集。
精品课件
3
第二章 数据模型
数据库是数据库系统的核心，而数据库 是依据一定的数据模型来建立现实世界 中事物及事物之间的联系的。将客观存 在的事物以数据的形式存储到计算机中， 需要经历对现实生活中事物特性的认识、 概念化到计算机数据库里的具体表示的 逐级抽象过程。
精品课件
4
为什么要建立数据模型（Data Model）： • 象盖大楼的设计图一样，DM可使所有的
教学管理
学生管理
学号
姓名
课程类 别
课程名
教师管理
教师号
课程名
授课类 别
学时数
精品课件
课程管理
学号
姓名
课程类 别
课程名 成绩
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2.1 信息的三个世界
二、信息世界(概念世界)
——现实世界在人脑中的反映，是对客观事物及其联系的一 种抽象描述，即用数据来描述。
主要概念： 1、实体(Entity)
——现实世界中区别于其他对象的无形事件或有形物体。
姓
m
名
m
小 区
楼 栋
教师 生
日
讲授课程号
住
址
孩
职
房
子
称
号
精品课件
n
课程
n
课号 课程名 课类别
成绩
选修
学号
m 学生
姓名 生日 性别
班级
2
isbn type
page
Begin date
type id
Books
writebook
name Authors
year
price
birthplace
county
city
4、数据库 ——比文件更大的数据组织形式。
精品课件
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2.1 信息的三个世界
5、关键字(Key) ——唯一标识每一条记录的字段或字段集,也称键码。与实体 标志符对应。
物理数据模型：对数据的物理描述，面向计算机物理表示的 模型。 ——指数据在存储设备上的存储方式，物理数据是实际存放 在计算机存储设备上的数据，也可称为物理记录。
项目参与者都有一个共同的数据标准 • 避免出现问题再解决（边干便改的方式） • 可及早发现问题 • 加快应用开发速度
精品课件
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模型的概念
模型——对客观事物、现象、过程或系统的简化描述。
所有的数据库系统都要为它所要描述的世界建立模型：
• 数据建模：描述组织数据的框架结构。
如：楼房住户-数据；房间规格-数据模型