信息和数据的含义及其关系

信息和数据的含义及其关系
信息和数据的含义及其关系

信息和数据的含义及其关系:

信息:事物运动状态变化和特征的反映。

数据:客观事物记录下来可鉴别的符号。

关系:信息采用数据表示、数据是信息的载体。数据可转换为信息。共同点:数据和信息都直接反映客观事物。

区别:数据是放映信息的一种形式,但不是唯一形式,不能把任何情况下的数据等同于信息本身。

财务信息的含义及其生成的过程:

财务信息:可以对财务活动规律进行直接描述,并可在人们之间进行交流、传播和利用知识。

会计核算生成财务信息包括两个过程,既财务信息的日常加工过程——主要是通过填制和审核会计凭证和登记账簿,形成账簿记录;财务信息的再加工过程——主要是以账簿记录为基础,通过进一步分类、汇总、浓缩或扩充,并以财务报表的形式,形成一个比较完备的财务信息体系,达到对外发送的要求。财务信息的日常加工再加工,是一个连续、循环,并不断完善和提高的过程,都是会计核算形成财务信息不可或缺的重要过程。

比较分析法的含义及要注意的问题:

比较分析:将实际达到的数据同特定的各种标准相比较,从数量上确定其差异,并进行差异分析或趋势分析的一种分析方法。

比较分析要注意的问题:指标内容范围和计算的方法要一致。计量标准会计政策和会计处理方法要一致。时间单位和长度要一致。企业类型经营规模和财务规模目标要一致。

比率分析法的含义及作用:

定义:利用财务比率,包括一个单独的比率或者一组比率,以表明某一方面的业绩、状况或能力的分析。

作用:由于比率是由密切联系的两个或两个以上相关数字计算出来的,所以通过比率分析,往往可以利用一个或几个比率就可以独立地揭示和说明企业某一方面的财务状况和经营业绩,或者说明一方面的能力。

因素分析法的含义及特征:

定义:确定影响因素、测量影响程度、查明指标变动原因的分析方法。

特征:要按照影响因素同综合性经济指标之间的因果关系,确定影响因素。计算过程假设性。因素替代顺序性。

财务报表分析要注意的问题:

要弥补财务报表提供信息的局限性。使用比较分析法或比率分析法必须和实际情况相结合。经营业绩的评价要恰当。

收益性分析的含义及意义:

收益性分析:对企业通过资产经营能够取得多大收益的能力进行分析评价和预测。

意义:促进企业提高资产管理水平。促进企业改善资产结构,提高资金运用效果。促进企业扩大经营规模。促进企业增强市场竞争能力。

企业经营与收益的关系:

企业经营活动目标、范围和内容的调整变化会引起收益结构发生变化,反之,通过收益结构的分析,又可以了解企业的市场营销战略、发展战略和技术创新战略等是否合理,有无创新。

共同比损益表含义及作用

定义:也叫总体结构损益表,简称共同比损益表。是用百分比数字编制的,用以提供损益表各项目与主营业务收入之间的对比关系。

作用:可以将原本不宜比较的绝对数转换为同一基础上的数据,以便于比较。将报告期与前一期或前几期的共同比损益表加以比较中可以看出各项目共同比数字的变化,据此找出导致报告期利润构成较前期发生变动的主要项目是那些。

利润增减变动的原因:

表层原因:构成项目

深层原因:内部管理(主观);外部环境(客观):国际经济环境、国家宏观政策、法律法规、市场机制、市场需求和价格、商品自身的周期性。

获利能力的含义及重要性:

获利能力:企业运用其所支配的经济资源,开展某种经营活动,从中赚取利润的能力。

重要性:投资人:一个不能获利、甚至赔本的经营项目对投资人的投资会构成严重威胁。债权人:企业是否具有较强的获利能力以及获利能力的发展趋势乃是保证中长期贷款人利益的基础所在。

政府:税收的大部分来自于企业单位,企业获利能力强,就意味着实现利润多,对政府税收贡献大。

企业:获利能力强弱、经济利益大小,直接关系到企业员工的切身利益。

成本费用分析的作用和意义:

作用:是取得收入的前提条件、是保证企业产品或服务质量的必要条件、是企业持续经营的必要条件。

意义:为成本考核提供依据、为未来成本预测和计划提供依据、促使企业改善经营管理,提高成本管理水平,增强市场竞争能力。

产品成本分析的含义及目的:

含义:是对报告期已完工产品的生产成本情况所进行的分析。

目的:考核企业各项生产费用发生的升降情况,企业全部产品、各项主要产品、可比产品以及不可比产品成本计划的执行情况。

主要产品单位成本分析的目的:

查明这些主要单位成本变化的具体原因,落实影响因素及其影响程度以及哪些因素是积极的,那些因素则出了问题。查看成本变化趋势,考核技术经济指标执行情况。

制造费用的含义及分析的目的:

含义:产品生产企业为生产产品或提供劳务而发生的各项间接性生产耗费。

目的:对制造费用进行分析,就是要查明制造费用预算(计划)的执行情况怎样,超支或解决的原因是什么。哪些问题是主观原因所致,有无不可控因素发生导致费用增加的现象等,以便落实责任、考核奖罚、指定改进措施,促进成本管理工作水平的提高。

资产流动性含义及对短期偿债能力的影响:

资产流动性:企业资产变换为现金的速度。

对短期偿债能力的影响:在权责发生制下,企业有赢利并不足以说明具有短期偿债能力。因为偿还到期债务要以货币资金支付,而企业的利润与企业实际持有的现金有一定的差距。资产负债表的结构及特征:

1、左边为资产,右边为负债和所有者权益。资产总额等于负债加所有者权益合计数。

2、资产内部各个项目按照各项资产的流动性大小或变现能力强弱进行排列。

3、负债和所有者权益按照权益顺序进行排列。负债是第一顺序,所有者权益属于剩余权益。

4、负债内部各个项目按照每个项目偿债紧迫性而依此排列,由近至远。

5、所有者权益内部各个项目按照各项目的稳定程度排列。稳定性强在前

流动比率的含义及局限性:

含义:流动动比率:说明偿还到期债务保障程度,标准2:1。

局限性:1、较高的流动比率仅仅说明企业有足够的可变现资产用来还债,但不足以表明有足够的现金还债。

2、从合理利用资金的角度而言,各行业、各个不同企业应根据自身的情况和行业特点,确定一个流动比率的最佳点。

3、当企业用流动资产偿还流动负债或通过增加流动负债来购买流动资产时,流动比率计算公式的分子分母将等量地增加或减少,并造成流动比率本身的变化。

流动比率速动比率现金比率的关系:

1、以全部流动资产作为偿付流动负债的基础是流动比率,有假象性。

2、扣除变现能力较差的存货和不能变现的待摊费用作为偿付流动负债的基础是速动比率,弥补流动比率不足。

3、以现金资产作为偿付流动负债基础是现金比率,仅在面临财务危机时使用,作用力度较小。

融资结构的含义及分析的目的、类型特征、及结构调整的方法:

含义:也称资本结构,企业由不同渠道取得的资金间的构成比重关系。主权资本融资和负债融资比重。

目的:1、债权人目的:判断债权到期偿还保证程度。

2、投资人目的:判断终极风险与可获得的财务杠杆利益。

3、经营者目的:优化融资结构降低融资成本。

4、政府部门:判断是否可以进入有限制领域进行经营。

5、往来企业:判断支付能力和供货能力。

类型:保守型、中庸型、风险型。

(1)保守型:采取主权资本融资,是低风险高成本的融资结构。

(2)中庸型:主权资本和负债融资根据资金用途决定,长期资产资金由主权资本和长期负债融资,流动资产资金由流动负债融资。

(3)风险型:采取负债融资,流动负债也被大量长期资产占用。

融资结构调整:

(1)存量调整:直接调整:发行可转换债券、优先股转换为普通股。间接调整:先归还短期债务再贷入长期负债。

(2)流量调整:负债比率过高时提前归还旧债,发行股票加大主权资本融资,负债比率过低时效益好追加贷款,效益差回购流通股注销。

融资结构弹性的含义及类型:

融资结构弹性:随着经营和理财变化,适时调整和改变的可能性。

类型:(1)弹性融资:可随时清欠、退还和转换的融资,主要是流动负债、未分配利润。(2)刚性融资:不能随时清欠、退还和转换的融资,主要是主权资本融资。

(3)半弹性融资:介与两者之间,主要是长期负债融资。

资产结构的含义及类型:

含义:各种资产比例关系。

种类:资产变现速度及其价值转移结构、资产占用形态结构、资产占用期限结构。

资产结构分析的意义:

1、对管理者:优化资产结构、改善财务状况、加速资金周转

2、对所有者:判断财务的安全性、资本的保值程度、资产的收益能力。

3、对债权人:判明物资保证程度和安全性。

各类资产风险结构的含义及优缺点:

1、保守型:增加无风险底风险资产比重,减少高风险资产比重。

优点:资产拥有足够的流动性和变现能力、有足够的存货保证生产销售。

缺点:流动资产占用大量资金,不利于加速资金周转、增大机会成本、资金利润率较低。

2、中庸型:无风险资产、低风险资产和风险资产比重均衡。

优点:流动资金占用合理、资金周转加快、资金机会成本降低、资金利润率上升。

缺点:风险较保守型要大。

3、风险型:尽可能减少流动资产的比重。

优点:流动资产占用减少、资金周转加快、资金机会成本减少、提高资金利润率。

缺点:资产流动性和变现能力较弱、难以应付到期债务和临时性突发现金支付的需要。流动资产比率的含义及对企业的影响:

含义:流动资产占总资产的比例关系。

对企业的影响:流动资产比率越高,说明企业流动资产在总资产中所占比重越大,即企业资产的流动性和变现能力越强,企业的偿债能力无疑也越强,企业承担风险的能力也越强;但从获利能力的角度看,过高的流动资产比率并非好事。

流动资产与固定资产比率的含义及合理比率的选择:

含义:流动资产或固定资产占总资产的比例关系。

合理比率的选择:(1)经营性质:手工操作所需固定资产少、机器为主所需固定资产多。(2)经营规模:规模扩大流动资产比重下降固定资产比重提高。

(3)风险态度:固定资产比重大增加经营风险,过多流动资产增加机会成本、降低获利能力。

现金流量的含义及现金流量表的产生:

含义:流入量和流出量的差额,现金净流量。

产生:前身是资金来源运用表既财务状况变动表。由于以营运资金为基础,体现变现较快的资产和期限较短的负债之间的差额,在资产中包括存货和应收账款,具有不确定性和不稳定性,所以重视现金流量的问题。

现金流量分析及现金流量信息的作用:

对创造现金能力、对偿债能力和支付能力、对收益质量、对投资活动筹资活动作出评价。现金流量结构分析的含义及意义:

含义:(可以分为现金流入结构、现金流出结构和现金净流量结构。)以这三类结构中某一类或一类中某一个项目占其总体的比重所进行的分析,也称比重分析。

意义:可以具体了解现金主要来自哪里,主要用往何处,以及净流量是如何构成的,并可以进一步分析个体对总体所产生的影响,发生的原因和变化的趋势,有利于对现金流量作出准确的判断和评价。

现金流量比率分析的含义及意义:

现金流量比率:现金流量与其他项目数据比所得的值。

意义:利用现金流量与其他于其有密切联系的项目数据比相比得出的比率。就可以从更加广泛的角度和多个方面对企业的财务状况、效绩和能力作出评价。所以在财务报告分析中占有重要的地位。

综合分析的含义及意义:

综合分析:将各项财务分析指标作为一个整体,系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价,说明企业整体财务状况和效益的好坏。

分析意义:将企业偿债能力、营运能力、获利能力及发展趋势等各项指标有机结合起来,

作为一套完整的体系、相互配合,作出系统地综合评价,才能从总体意义上把握企业财务状况和经营情况的优劣。

杜邦分析的含义及特点:

含义:利用主要财务比率指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价。

特点:通过集中主要的财务比率之间的相互关系,全面、系统、直观的反映出企业的财务状况,从而大大节省了财务报表使用者的时间。

杜邦分析的含义及作用:

含义:利用主要财务比率指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价。

作用:可以了解企业财务状况的全貌以及各项财务分析指标间的结构关系,可以查明各项主要财务指标增减变动的影响因素及存在问题。为决策者优化经营结构和理财结构,提高企业偿债能力和经营效益提供了基本思路。

综合系数分析的含义及程序:

综合系数分析:把流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率、主权资本周转率用线性关系结合起来,并分别给定各自的分数比重,然后通过与标准比率进行比较,确定各项指标的得分及总体指标的累计分数,从而对企业的财务状况作出综合评价。

程序:(1)选定财务状况的比率指标。(2)确定重要性系数。(3)确定财务比率标准值和实际值。(4)关系比率=实际值/标准值(5)计算综合系数=重要系数×关系比率(6)汇总综合系数

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,

数据库设计理论

数据库的设计理论 第一节,关系模式的设计问题 一概念: 1. 关系模型:用二维表来表示实体集,用外键来表示实体间的联系,这样的数据模型,叫做关系数据模型。 关系模型包含内涵和外延两个方面: 外延:就是关系或实例、或当前值。它与时间有关,随时间的变化而变化。(主要是由于元组的插入、删除、修改等操作引起的) 内涵:内涵是与时间独立的,它包括关系属性、以及域的一些定义和说明。还有数据的各种完整性约束。 数据的完整性约束分为静态约束和动态约束。 静态约束包括数据之间的联系(称为数据依赖),主键的设计和各种限制。 动态约束主要定义如插入、删除和修改等操作的影响。 通常我们称内涵为关系模式。 2. 关系模式:是对一个关系的描述,二维表的表头那一行称为关系模式,又称为表的框架或记录类型。 关系模式的定义包括:模式名、属性名、值域名和模式的主键。关系模式仅仅是对数据特征的描述。 关系模式的一般形式为R ( U , D , DOM , F ) R 是关系名。 U 是全部属性的集合。 D 是属性域的集合。 DOM 是U 和D 之间的映射关系,关系运算的安全限制。 F 是属性间的各种约束关系,也称为数据依赖。

关系模式可以表示为: 关系模式(属性名1,属性名2 ,……,属性名n ) 示例:学生(学号,姓名,年龄,性别,籍贯)。 当且仅当U 上的一个关系r 满足 F 时,r 就称为关系模式R(U,F)上的一个关系,R是关系的型,r 是关系的值,每个值称为R 的一个关系。 关系数据库模式: 一个数据库是由多个关系构成的。 一个关系数据库对应多个不同的关系模式,关系数据库模式是一个数据库中所有的关系模式的集合。它规定了数据库的全局逻辑结构。 关系数据库模式可以表示为: S = { Ri < Ui , Di , DOM , Fi > | i = 1,2,…, n } 3. 关系子模式 关系子模式是用户所用到的那部分数据的描述。 外模式是关系子模式的集合。 4. 存储模式 存储模式及内模式。 关系数据库理论的主要内容: (1)数据依赖。数据依赖起着核心的作用。 (2)范式。 (3)模式的设计方法。 如何设计一个合理的数据库模式: (1)与实际问题相结合。 泛关系模式:把现实问题的所有属性组成一个关系模式 泛关系:泛关系模式的实例称为泛关系。 泛关系模式中存在的问题: a 数据冗余 b 更新异常, c 插入异常 d 删除异常。

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英,数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说,理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师,或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论,又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢? 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑,部分原因是数学基础的问题。有一些术语,大多数程序员理解为一种含义,而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统,了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语,我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容,并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容,所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现,尽管这超出了本书的范围,但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节,仅仅给出一个概述。更进一步的内容,参看第一章提到的参考书目。 在本章中,我们将会看到下列内容: ?关系模型——考察相关的技术术语:我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的,E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中,我们将从SQL Server 的角度出发,考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样,SQL Server 与关系模型有很多共性的东西,但

从信息到知识

从信息到知识 院(系)名称: 专业名称: 学生姓名: 学号: 二○一三年四月

摘要 从信息到知识的转化主要经历四个步骤,数据、信息、知识到智慧。认清这四者之间的概念和关系。本文分析、归纳了数据、信息、知识和智慧的定义,提出了对这些概念的认识了解,并对他们之间的关系进行了详细分析。本文认为数据通过接受、记忆转化为信息,信息通过分析思考变为知识,而知识通过集成、内化为智慧。 关键词:数据;信息;知识;智慧 从信息到知识 1.数据、信息、知识与智慧的含义 从图中我们可以看到,数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息,知识和智慧的源泉。 关于数据的定义,比较典型的我们可以看到以下几种: 1.数据是对现实生活的理性描述,尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实,是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示,以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。以下介绍一个关于数据、信息、知识到智慧的实例: 信息系统角度的传统划分——数据努力/价值 Effort/ Value 数据 Data 信息 Informa 知识 Knowled 企业智慧 Corporate Wisdom 时间 Time

乔纳森?吴(Jonathan Wu) (1)数据。例如,一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据,包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据,为更高层次的理解奠定了基础。 表1.1 交易数据实例 货物名称数量价格日期登记号店员ID会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000001 213 1209 信息系统角度的传统划分——信息 (2) 信息。例如,不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息,包括货物种类、数量和价格等。通过计算每种货物的销售额,就可以进行货物销售额排序。 表1.2 数据积聚形成信息 货物名称数量价格销售总额啤酒265 6.85 1815.25 谷物430 3.90 1677.00 面包850 1.59 1351.50 牛奶1100 1.20 1320.00 尿布200 4.99 998.00 信息系统角度的传统划分——分析 (3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的,同时,将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值,这就是进行信息分析的意义。例如,可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析,可以得到有价值的分析结果,尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响,而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。 表1.3 对信息的分析 货物名称时期1时期2时期3时期4数量价格销售总额啤酒35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物110 110 100 110 430 3.90 1677.00

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase,DB):长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS 4.数据库系统(DataBase System,DBS) 数据模型 数据模型(data model)也是一种模型,是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类:概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模,完全不涉及信息在计算机中的表示,主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物,也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构,由实体名及其属性名集合表示。如:实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中,事物内部以及事物之间是有联系的,这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系(各属性)和实体型之间的联系(各实体集)。有一对一,一对多,多对多等。 第二类:逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型(数据模型的一种,最重要的一种) 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?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。 ?码(Key):表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain):一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。

第4章+关系数据库设计理论答案

第4章关系数据库设计理论 选择题答案: (1) A (2) B (3) B (4) A (5) D (6) B (7) C (8) B (9) B (10) C (11) D (12) A (13) D (14) D (15) B (16) B (17) D (20) C (21) C (23) A (26) B (27) B (28) B (29) B (30) B (31) D (33) B B D 一、选择题: 1. 为了设计出性能较优的关系模式,必须进行规范化,规范化主要的理论依据是()。 A. 关系规范化理论 B. 关系代数理论C.数理逻辑 D. 关系运算理论 2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据,根据这个理论,关系数据库中的关系必须满足:每一个属性都是()。 A. 长度不变的 B. 不可分解的 C.互相关联的 D. 互不相关的 3. 已知关系模式R(A,B,C,D,E)及其上的函数相关性集合F={A→D,B→C ,E→A },该关系模式的候选关键字是()。 A.AB B. BE C.CD D. DE 4. 设学生关系S(SNO,SNAME,SSEX,SAGE,SDPART)的主键为SNO,学生选课关系SC(SNO,CNO,SCORE)的主键为SNO和CNO, 则关系R(SNO,CNO,SSEX,SAGE,SDPART,SCORE)的主键为SNO和CNO,其满足()。 A. 1NF B.2NF C. 3NF D. BCNF 5. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={ C→P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },关系模式W的一个关键字是()。 A. (S,C) B. (T,R) C. (T,P) D. (T,S) 6. 关系模式中,满足2NF的模式()。 A. 可能是1NF B. 必定是1NF C. 必定是3NF D. 必定是BCNF 7. 关系模式R中的属性全是主属性,则R的最高范式必定是()。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 8. 消除了部分函数依赖的1NF的关系模式,必定是()。 A. 1NF B. 2NF C. 3NF D. BCNF 9. 如果A->B ,那么属性A和属性B的联系是()。 A. 一对多 B. 多对一C.多对多 D. 以上都不是 10. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个,而主关键字有()。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 11. 候选关键字的属性可以有()。 A. 多个 B. 0个 C. 1个 D. 1个或多个 12. 关系模式的任何属性()。 A. 不可再分 B. 可以再分 C. 命名在关系模式上可以不唯一 D. 以上都不是 13. 设有关系模式W(C,P,S,G,T,R),其中各属性的含义是:C表示课程,P表示教师,S表示学生,G表示成绩,T表示时间,R表示教室,根据语义有如下数据依赖集:D={ C→P,(S,C)→G,(T,R)→C,(T,P)→R,(T,S)→R },若将关系模式W分解为三个关系

关系数据库的基本概念应用

★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型(Data Models):在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 2.数据模型应满足三方面要求:能比较真实地模拟现实世界;容易为人所理解;便于在计算机上实现。 3.数据模型:按计算机的观点对数据建模,主要用于DBMS的实现。一般有层次,网状,关系三种。 4.矩形:表示实体集;菱形:表示联系集;线:连接实体集与联系集或属性与实体集;椭圆:表示属性;下划线:主码属性。 5.常用数据模型:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构:邻接法:前序穿线树;链接法:用指针表示层次关系(子女-兄弟链接法,层次序列链接法)。(众) 7.网状模型存储结构:链接法:用指针表示层次关系(单链,双链,环链等)。(S_XH,C_KCH) 8.关系模型中,关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境,支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix,Solaris运行在许多RISC工作站和服务器

上,Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色:交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成:进程控制块,正文段和数据段。Unix系统中,输入/输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成,有很多职责:定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站,应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中,首先要做的是尽早执行选择运算。

大数据概念

大数据概念 大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety (多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。 应用学科:计算机,信息科学,统计学 适用领域范围: BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+, 人工智能 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 意义 现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面: 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

大数据概述及基本概念

考试:大数据概述及基本概念 试卷年份:2015年 题量:10题 答题时间:分钟 总分:100分 合格线:60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是() A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案:D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门,都可称作()部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案:C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指() A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案:A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有() A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案:A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种,分别为() A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案:A B C 6 【多选】“大数据”的特点是() A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案:A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据()

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台,数据也就没有了载体() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确 9 【判断】可视化是给机器看的,数据挖掘就是给人看的() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确

DIKW数据信息知识智慧

在数据的世界里,为了信息,为了知识,为了智慧,最终目标,应该是真正和有意义生活。 这个世界上,失败的人除了天分太差之外,只有以下几点,懒,方向不对,方法不对,没有坚持。你是哪一种呢? 方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等,而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍,理解它。 DIKW体系 中文名 DIKW体系 定义 关于数据信息知识及智慧的体系 作用 常用于资讯科学及知识管理. 提出 简介 DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”,智慧层加入“什么时候才用”。如此,DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理. 历史 这个模型可以追溯于所写的诗-《岩石》(The Rock)。在首段,他写道:“知识中的智慧我们在那里丢失?资讯中的知识我们在那里丢失?”(Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information)。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章-“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼(Milan Zeleny)及(Russell .L. Ackoff)不断的扩展。 应用 DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析: 原始观察及量度获得了资料。 分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题,譬如:谁?什么?哪里?什么时候?为什么?资讯是信息,意味着有听众及目的。

数据库原理课后题答案

第1章 1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 答:(1)数据:描述事物的符号记录成为数据。数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是不可分的。 (2)数据库:数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按照一定的数据模型组织。描述和储存,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。 (3)数据库系统:数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成,一般由数据库、数据库管理系统(及其开发人具)、应用系统、数据库管理员构成。 (4)数据库管理系统:数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件,用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。DBMS的主要功能包括数据定义功能、数据操作功能、数据库的建立和维护功能。 6.试述数据库系统三级模式结构,这种结构的优点是什么 答:数据库系统的三级模式机构由外模式、模式和内模式组成。 外模式,亦称子模式或用户模式,是数据库用户(包括应用程序员和最终用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。 模式亦称逻辑模式,是数据库中全体数据呃逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的内部逻辑结构,通常是模式的子集。 内模式,亦称存储模式,是数据在数据库内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别,它对数据的具体组织留给DBMS管理,使用户能逻辑抽象地处理数据,而不必关心数据在计算机中的表示和存储。 为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换,数据库系统在这三级模式之间提供了两层映像:外模式∕模式映像和模式∕内模式映像。正是这两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 7.定义并解释下列术语。 外模式:亦称子模式或用户模式,是数据库用户(包括应用程序员和最终用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。 内模式:亦称存储模式,是数据在数据库内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述。 模式:亦称逻辑模式,是数据库中全体数据逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的内部逻辑结构,通常是模式的子集。 DDL:数据库定义语言,用来定义数据库模式、外模式、内模式的语言。 DML:数据操纵语言,用来对数据库中数据进行查询、插入、删除和修改的语句。 8.什么叫数据与程序的物理独立性什么叫数据与程序的逻辑独立性为什么数据库系统具有数据与程序的独立性 答:数据与程序的逻辑独立性:当模式改变时(例如增加新的关系、新的属性、改变属

数据库的基本概念

1.关系的基本操作:选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句:declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性: (1)可串行性的调度:多个事务的并发执行是正确的,当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 (2)可串行性:是并发事务调度的准则。按照这个准则,一个给定的并发调度,当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性:原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图: Create view <视图名称>[(列名)[,(列名)]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论: 7.范式: (1)第二范式:若R∈1NF,且每一个非主属性完全依赖于码,则R∈2NF (2)第三范式:非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 (1)创建角色:create role <角色名> (2)给角色授权:create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么:实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性:实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义: (1)写锁:又称“排它锁”,若事物T对数据对象A加上X锁,则只允许T读取和修改A,其他任何事物都不能对A加任何类型的锁,直到T释放A上的锁。 (2)读锁:又称“共享锁”,若事物T对数据对象A加上S锁,则事物T可以读A但不能修改A,其他事物只能对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁。 简答: 1.关系模式:判断是第几范式,分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性(外键取值的几种情况)P49例题1,例题2,例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 (1)需求分析(2)概念结构设计(3)逻辑结构设计(4)物理结构设计 (5)数据库实施(6)数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 (1)概念:事物T对某个数据对象操作之前,先向系统发出申请,对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制,在事物T释放它的锁之前,其他的事物不能更新此数据对象。 (2)作用:解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。

关系数据库设计理论练习题(答案)

第四章关系数据库设计理论练习题 一、选择题 1、关系规范化中的删除操作异常是指 A、不该删除的数据被删除. B、不该插入的数据被插入; C、应该删除的数据未被删除; D、应该插入的数据未被插入. 2、关系数据库规范化是为解决关系数据库中()问题而引入的。 A、插入异常、删除异常和数据冗余; B、提高查询速度; C、减少数据操作的复杂性; D、保证数据的安全性和完整性。 3、假设关系模式R(A,B)属于3NF,下列说法中()是正确的。 A、R一定消除了插入和删除异常; B、R仍可能存在一定的插入和删除异常; C、R一定属于BCNF; D、A和C都是. 4、关系模式的分解 A、唯一 B、不唯一. 5、设有关系W(工号,姓名,工种,定额),将其规范化到第三范式正确的答案是() A、W1(工号,姓名),W2(工种,定额); B、W1(工号,工种,定额),W2(工号,姓名); C、W1(工号,姓名,工种),W2(工种,定额); D、以上都不对. 6、设学生关系模式为:学生(学号,姓名,年龄,性别,平均成绩,专业),则该关系模式的主键是() A、姓名; B、学号,姓名; C、学号; D、学号,姓名,年龄. 7根据数据库规范化理论,下面命题中正确的是() A、若R∈2NF,则R∈3NF B、若R∈1NF,则R不属于BCNF C、若R∈3NF,则R∈BCNF D、若R∈BCNF,则R∈3NF 8、关系数据库设计理论中,起核心作用的是 A、范式; B、模式设计; C、函数依赖; D、数据完整性. 9、设计性能较优的关系模设称为规范化,规范化的主要理论依据是() A、关系规范化理论; B、关系运算理论;

大数据的概念

大数据的概念、算法及应用 一、大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 大数据带来的数学问题 在数学上来看,计算机中存在不断变大的数据集,不存在绝对的大数据,计算机中的所有数据集都是有限集合。 ?大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 ?大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 ?大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 ?大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加 ?大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难 ?大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择 大数据的特征 ?稠密与稀疏共存:局部稠密与全局稀疏 ?冗余与缺失并在:大量冗余与局部缺失 ?显式与隐式均有:大量显式与丰富隐式 ?静态与动态忽现:动态演进与静态关联 ?多元与异质共处:多元多变与异质异性 ?量大与可用矛盾:量大低值与可用稀少 目前大数据的外延 大数据规模大小是一个不断演化的指标: 当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标: 地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内 回到顶部 二、大数据悖论 大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后,当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学,将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽,用之不竭”的特性,在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值,在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于,大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势,在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用,依然局限于历史和实时数据的关联分析,局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程,恰恰是理论和方法

数据-信息-知识-智慧分析与对比

数据,信息,知识,智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代,知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士(Peter F. Drucker)和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理( Knowledge Management, KM )是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用,来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问,我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻,我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据,转换为信息和知识,才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。

由于数据,信息,知识与智慧四者之间有着密切的相关性,他们常被混淆使用。本文将重点对数据,信息,知识与智慧进行分析和对比。 一。数据 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实,是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如,一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数,而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软,硬件的发展,计算机的应用领域的扩大,数据的含义也扩大了。例如,当今计算机可以处理的图象,声音等,它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示,以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如,水的温度是100℃,礼物的重量是500克,木头的长度是2米,大楼的高度时100层。在这些表述中:水,温度,100℃,礼物,重量,500克,木头,长度,2米,大楼,高度,100

(完整版)郑州大学数据库原理终极总结版

第一章数据库系统基本概念 数据库(Database,简称DB),是一个有结构的、集成的、可共享的、统一管理的数据集合。数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS)是用来管理数据库的一种商品化软件。 ●所有访问数据库的请求都由DBMS来完成的。 ●DBMS提供了操作数据库的许多命令(语言),即SQL语言。 DBMS 的主要功能: ●数据定义的功能。DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language,DDL)。通过DDL, 可以方便地定义数据库中的各种对象。如定义Students表结构。 ●数据操纵的功能。DBMS提供数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML)。通过 DML,实现数据库中数据的基本操作。如向Students表中插入一行数据。 ●安全控制和并发控制的功能。如控制非法用户访问数据库。 ●数据库备份与恢复的功能。对数据库进行定义备份,以便数据库遭遇意外时,能恢复。数据库系统 数据库系统的组成:数据库由若干张相互关联的表格组成。 数据库系统各个部件之间的关系 ●用户与数据库应用(即应用程序)交互; ●应用程序与DBMS交互; ●DBMS访问数据库中的数据,返回给应用程序; ●应用程序按用户的习惯显示得到的数据。 数据库系统管理数据特点: ●数据是集成的、共享的。--数据库系统中所有的数据都集中存储在一个数据库中。 ●数据重复小。 ●数据独立性好。--应用程序不依赖任何数据的结构与访问技术。 ●数据结构化,易于按用户的视图表示。 模式:就是数据的一种抽象描述。 数据库的三级模式:外模式、概念模式、内模式。 1.内模式是数据库中数据的存储结构、存储方法、存取策略等的描述,也称物理模式、存 储模式。 2.概念模式是数据库中数据的逻辑结构的描述,也称模式、概念结构。 3.外模式是单个用户用到的数据逻辑结构的描述,通常也称视图、子模式。 ?一个数据库只有一个内模式,一个概念模式,但可以有多个外模式。 ?实际的物理数据库与内模式对应,用户使用外模式。

数据库原理及应用(课后练习)---第4章 关系数据库设计理论

第4章关系数据库设计理论第4章关系数据库设计理论 习题 一、选择题 1、C 2、B 3、C 4、C 5、A 6、B 7、A 8、B 9、D 10、B 二、填空题 1、数据依赖主要包括_函数_依赖、_多值_依赖和连接依赖。 2、一个不好的关系模式会存在_插入异常_、_删除异常_和__修改复杂_等弊端。 3、设X→Y为R上的一个函数依赖,若_对任意X的真子集X’,均无X’→Y 存在__,则称Y完全函数依赖于X。 4、设关系模式R上有函数依赖X→Y和Y→Z成立,若_Y不包含于X_且_Y→X不成立_,则称Z传递函数依赖于X。 5、设关系模式R的属性集为U,K为U的子集,若_K→U为完全函数依赖_,则称K 为R的候选键。 6、包含R中全部属性的候选键称_主属性_。不在任何候选键中的属性称__非主属性_。 7、Armstrong公理系统是_有效__的和_完备__的。 8、第三范式是基于_函数_依赖的范式,第四范式是基于_多值_依赖的范式。 9、关系数据库中的关系模式至少应属于_第一_范式。 10、规范化过程,是通过投影分解,把_一个范式级别较低的_的关系模式“分解”为_若干个范式级别较高__的关系模式。 111

数据库原理及应用 112 三、简答题 1、解释下列术语的含义:函数依赖、平凡函数依赖、非平凡函数依赖、部分函数依赖、完全函数依赖、传递函数依赖、范式、无损连接性、依赖保持性。 解: 函数依赖:设关系模式R (U ,F ),U 是属性全集,F 是U 上的函数依赖集,X 和Y 是U 的子集,如果对于R (U )的任意一个可能的关系r ,对于X 的每一个具体值,Y 都有唯一的具体的值与之对应,则称X 函数决定Y ,或Y 函数依赖于X ,记X →Y 。我们称X 为决定因素,Y 为依赖因素。当Y 不函数依赖于X 时,记作:X Y 。当X →Y 且Y →X 时,则记作:X ?Y 。 平凡函数依赖:当属性集Y 是属性集X 的子集时,则必然存在着函数依赖X →Y ,这种类型的函数依赖称为平凡的函数依赖。 非平凡函数依赖:如果Y 不是X 子集,则称X →Y 为非平凡的函数依赖。 完全函数依赖与部分函数依赖:设有关系模式R (U ),U 是属性全集,X 和Y 是U 的子 集,X →Y ,并且对于X 的任何一个真子集X ',都有X 'Y ,则称Y 对X 完全函数依赖(Full Functional Dependency ),记作X ?→?f Y 。如果对X 的某个真子集X ',有X '→Y ,则称Y 对X 部分函数依赖(Partial Functional Dependency ),记作X ?→? p Y 。 传递函数依赖:设有关系模式R (U ),U 是属性全集,X ,Y ,Z 是U 的子集,若X →Y (Y X ),但Y X ,又Y →Z ,则称Z 对X 传递函数依赖(Transitive Functional Dependency ),记作:X ?→? t Z 。 范式:在关系数据库的规范化过程中,为不同程度的规范化要求设立的不同的标准或准则称为范式(Normal Form )。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF 。在第一范式中满足进一步要求的为第二范式(2NF),其余以此类推。R 为第几范式就可以写成R ∈xNF (x 表示某范式名)。 当把某范式看成是满足该范式的所有关系模式的集合时,各个范式之间的集合关系可以表示为:5NF ?4NF ?BCNF ?3NF ?2NF ?1NF 。 一个低一级范式的关系模式,通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合,这种过程就叫规范化。 无损连接性:设R (X ,Y ,Z ),X 、Y 、Z 为不相交的属性集合,如果有X →Y 、X →Z ,则有R (X ,Y ,Z )=R[X ,Y]∞R[X ,Z],其中R[X ,Y]表示关系R 在属性(X ,Y )上的投影,即R 等于两个分别含决定因素X 的投影关系(分别是R[X ,Y]与R[X ,Z])在X 上的自然连接,这样便保证了关系R 分解后不会丢失原有的信息,这称作关系分解的无损连接性。 依赖保持性:设有关系模式R (U ,F ),Z ?U ,则Z 所涉及到的F 中所有函数依赖为F

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