大数据的库设计地典型案例
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析(一)
数据仓库技术在农业领域中的应用案例分析概述：数据仓库技术作为一种管理大规模数据、支持决策的重要手段，逐渐在各个行业得到应用。
本文将重点探讨数据仓库技术在农业领域中的应用案例，并分析其在提升农业生产效率、促进农业可持续发展等方面的作用。
案例一：智能农业决策支持系统智能农业决策支持系统利用数据仓库技术，对大量的农业数据进行存储、管理和分析，为农业决策提供科学依据。
该系统利用传感器和物联网技术采集土壤湿度、气象数据、作物状况等多维数据，通过数据仓库技术对数据进行整合和分析，为农民提供全面的农业决策支持。
通过对历史数据的比对分析，该系统能够提供准确的作物生长预测、灌溉、施肥等建议，帮助农民提高作物产量并减少资源浪费。
案例二：农产品供应链追溯系统农产品供应链追溯系统利用数据仓库技术对农产品的生产、加工、运输、销售等环节进行全程追溯与管理。
该系统通过收集农产品的基本信息、质量检测数据、生产加工记录等数据，建立数据仓库，实现对农产品溯源的可靠管理。
通过数据仓库技术的支持，该系统可以快速定位问题，准确查找与回溯农产品相关的批次和生产环节，避免食品安全事故的发生，并保障消费者的合法权益。
案例三：农业大数据分析平台农业大数据分析平台是一个基于数据仓库技术的农业数据分析与预测平台。
该平台利用数据仓库技术对农业数据进行一体化管理，并结合机器学习、人工智能等技术，进行数据挖掘与分析，为农业生产提供预测和决策支持。
通过对历史数据的分析，该平台可以预测天气变化、病虫害发生趋势等，为农民提供及时的农业生产指导，提高农业生产效益。
结语：数据仓库技术在农业领域的应用给农业生产带来了巨大的改变。
智能农业决策支持系统、农产品供应链追溯系统和农业大数据分析平台等案例的成功应用，不仅提高了农业生产效率，还促进了农业可持续发展。
随着技术的不断发展和数据的不断积累，相信数据仓库技术在农业领域的应用将进一步深入，为农业现代化和农村振兴做出更大的贡献。
物流仓储中的大数据应用案例
物流仓储中的大数据应用案例近年来，随着信息技术的快速发展和智能化水平的提升，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
作为物流行业的重要组成部分，物流仓储也开始大力借助大数据技术来提升运营效率和管理水平。
本文将介绍一些物流仓储中的大数据应用案例，以展示大数据在物流仓储领域的潜力和价值。
一、智能仓库管理大数据在物流仓储中的应用最直观的体现在智能仓库管理方面。
通过采集仓库内各种传感器、监控摄像头等设备的数据，结合大数据分析与处理技术，可以实现对仓库运营情况的全面监控和管理。
例如，利用大数据技术可以对仓库的货物存储情况、库存余量、货物流动状况等进行实时监测，并根据数据分析结果进行仓库内物品摆放优化、货物调配等决策，提高仓库运营效率，降低成本。
二、智能物流调度物流调度是保证货物准时送达的重要环节。
大数据应用可以帮助物流企业优化物流调度策略，提高物流配送效率。
通过收集分析车辆、货物、司机等数据，可以实现对物流调度过程的全程监控和优化。
例如，利用大数据技术可以实时监测配送车辆的位置、交通状况、配送路线等信息，并根据数据分析结果及时调整配送计划，降低路程时间和燃料成本，提高配送效率和质量。
三、供应链预测与优化供应链是物流仓储中的一个重要环节，涉及到多个环节和各种复杂因素。
利用大数据技术，可以对供应链中的各个环节进行分析和预测，帮助企业优化供应链管理，提高运营效率。
例如，通过收集分析历史订单数据、销售数据、库存数据等，可以建立供应链模型，预测产品需求量变化趋势，提前采购和备货，减少库存积压和产品滞销的风险，优化供应链运作。
四、客户需求分析物流仓储中的客户需求分析是提供优质服务的重要环节。
通过大数据分析客户的历史订单数据、物流运输数据、反馈评价等，可以深入了解客户的需求特点和偏好，制定个性化服务策略，提升客户满意度。
例如，通过大数据分析，可以发现某些商品在某个区域有较大的市场需求，物流企业可以根据这一数据为该区域的客户提供更加优质的物流服务，提高市场占有率和业务口碑。
大数据在地质资源勘查中的典型案例
一、概述地质资源勘查是指利用各种地质学方法和技术，对地球内部的各种矿产资源进行系统的、科学的、综合的调查、勘探和研究的活动。
地质资源的勘查是保障国家资源安全和经济发展的重要保障。
随着科技的不断发展，大数据技术已经在地质资源勘查中得到了广泛的应用，为地质资源的勘查和评价提供了全新的思路和方法。
二、大数据在地质资源勘查中的应用1. 数据采集与存储在地质资源勘查中，大数据技术可以帮助勘查人员进行大规模、全面、快速、精准的地质数据采集。
通过各种传感器和设备，可以实时获取地质资源的各种数据，包括地质构造、地下水位、矿藏分布等信息。
大数据技术还可以帮助地质勘查单位对这些海量的数据进行高效的存储和管理，确保数据的完整性和安全性。
2. 数据处理与分析大数据技术在地质资源勘查中还可以对采集到的海量数据进行高效的处理和分析。
通过数据挖掘、人工智能等技术手段，可以从海量的地质数据中发现隐藏的规律和趋势，为勘查人员提供更多、更准确的地质信息。
这些信息可以帮助勘查人员更好地理解地质构造、分布规律，为后续的勘查工作提供科学依据。
3. 资源评价与预测大数据技术还可以帮助地质资源勘查单位进行资源评价和预测。
通过建立地质资源数据库、地球信息系统等评台，可以将多源、多种类型的地质数据整合起来，为资源的合理开发提供决策支持。
大数据技术还可以利用历史数据和模型预测的方法，对未来地质资源进行趋势分析和预测，为资源的长期规划和管理提供科学依据。
三、大数据在地质资源勘查中的典型案例1. 云南省地质勘查局利用大数据技术进行区域地质调查云南省地质勘查局利用大数据技术建立了全省地质信息系统，整合了传统的地质调查数据、航空遥感数据、卫星遥感数据等多种数据源。
通过对这些数据进行深度挖掘和分析，成功发现了多处潜在的矿产资源点，为云南省的地质资源勘查工作提供了重要的科学依据。
2. 阿尔及利亚石油公司利用大数据技术优化油田勘探和开发阿尔及利亚石油公司利用大数据技术对油田地质数据进行了全面的数字化处理和分析。
大数据经典案例
大数据经典案例在当今数字化时代，大数据已经成为了企业发展的重要支撑。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业可以更好地了解市场趋势、用户需求，从而做出更加精准的决策。
下面，我们将介绍一些大数据经典案例，展示大数据在不同领域的应用和作用。
首先，我们来看一家知名的电商企业。
这家企业利用大数据技术，对用户的浏览、搜索、购买等行为进行跟踪和分析，从而实现了个性化推荐和精准营销。
通过大数据分析，他们可以根据用户的兴趣和偏好，向其推荐更加符合其需求的商品，提高了用户的购买转化率和满意度。
其次，大数据在金融领域也有着重要的应用。
一家银行利用大数据分析技术，对客户的信用记录、贷款申请、消费行为等数据进行挖掘和分析，从而实现了风险控制和精准营销。
通过大数据分析，银行可以更加准确地评估客户的信用风险，降低不良贷款率，同时也可以根据客户的需求和偏好，推出更加符合其需求的金融产品，提高了客户满意度和忠诚度。
另外，大数据在医疗健康领域也有着重要的应用。
一家医疗科研机构利用大数据分析技术，对患者的病历、病情数据、基因信息等进行挖掘和分析，从而实现了个性化诊疗和精准治疗。
通过大数据分析，医疗机构可以更加准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案，提高了治疗效果和患者的生存率。
最后，大数据在城市管理领域也有着重要的应用。
一座智慧城市利用大数据分析技术，对城市的交通流量、环境污染、能源消耗等数据进行挖掘和分析，从而实现了智能交通管理、环境保护和能源节约。
通过大数据分析，智慧城市可以更加有效地优化交通流量，减少环境污染，提高能源利用效率，改善了城市居民的生活质量。
综上所述，大数据在电商、金融、医疗健康、城市管理等领域都有着重要的应用和作用。
通过对海量数据的收集、分析和应用，大数据可以帮助企业和机构更好地了解市场和用户，做出更加精准的决策，实现智能化、个性化和精准化服务，推动各行业的发展和进步。
随着大数据技术的不断发展和完善，相信大数据在未来会有着更加广阔的发展空间和应用前景。
互联网大数据分析的商业应用案例
互联网大数据分析的商业应用案例随着互联网的快速发展，大数据分析成为了商业领域中的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而实现商业价值最大化。
本文将介绍几个互联网大数据分析的商业应用案例，展示大数据分析在不同行业中的实际应用。
1. 电商行业：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其成功的一大原因就是其个性化推荐系统。
亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览记录、评价等数据，利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推荐。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的购物体验，还能够增加销售额和用户忠诚度。
2. 金融行业：花旗银行的风险管理金融行业对风险管理的要求非常高，而大数据分析可以帮助金融机构更好地识别和管理风险。
花旗银行利用大数据分析技术，对客户的交易数据、信用记录、社交媒体数据等进行分析，以识别潜在的欺诈行为和风险。
通过及时发现和应对风险，花旗银行能够保护客户的资金安全，提高业务的可持续发展能力。
3. 零售行业：沃尔玛的供应链优化沃尔玛是全球最大的零售商之一，其供应链的优化是其成功的关键之一。
沃尔玛利用大数据分析技术，对销售数据、库存数据、供应商数据等进行分析，以实现供应链的优化。
通过准确预测需求、优化库存管理和供应商选择，沃尔玛能够提高产品的供应能力，降低成本，提高客户满意度。
4. 健康医疗行业：谷歌的疾病预测谷歌利用大数据分析技术，对搜索数据、社交媒体数据、医疗记录等进行分析，以预测疾病的爆发和传播趋势。
通过分析用户的搜索行为和症状描述，谷歌能够提前发现疾病的爆发，并向用户提供相关的健康信息和建议。
这种疾病预测系统可以帮助政府和医疗机构及时采取措施，防止疾病的传播和扩散。
5. 交通运输行业：优步的动态定价优步是一家以共享经济模式运营的打车平台，其成功的一大原因就是其动态定价系统。
优步利用大数据分析技术，对司机的位置、乘客的需求、交通状况等进行实时分析，以确定合理的车费定价。
国外园林大数据应用例子
国外园林大数据应用例子近年来，随着大数据技术的迅猛发展，其在各行各业的应用也越来越广泛。
园林行业作为人类改善生活环境的重要领域之一，也开始应用大数据技术来优化园林规划、设计和管理。
下面将介绍几个国外园林大数据应用的例子。
例子1：纽约市中央公园的大数据应用纽约市中央公园是全球知名的城市公园之一，其占地面积广阔，是众多市民和游客休闲娱乐的场所。
为了更好地管理和规划公园，纽约市利用大数据技术收集和分析游客的行为数据。
公园管理者通过安装传感器和摄像头等设备，收集游客的进出时间、热点区域集中度、游客对不同设施的使用偏好等数据。
通过对这些数据的分析，管理者可以更好地了解游客的行为习惯，进一步优化公园的设施布局和服务。
例子2：荷兰阿姆斯特丹市的绿化计划荷兰阿姆斯特丹市一直以其独特的城市规划和绿化环境而闻名于世。
为了改善和保护城市的绿化环境，阿姆斯特丹市政府利用大数据技术开展了绿化计划。
他们通过无人机和卫星图像等技术手段，对城市中的树木分布、绿地面积和植物物种进行高精度的测绘和监测。
这些数据不仅为城市规划者提供了重要参考，还帮助市政府进行精确的绿化管理和植物种植决策，从而保护和扩大城市的绿化面积。
例子3：英国伦敦的交通与园林数据融合伦敦作为全球重要的城市之一，其园林规划与交通规划有密切的联系。
为了更好地规划和管理城市的绿化空间，伦敦市政府将交通与园林数据进行融合。
他们通过分析交通流量、公共交通线路和绿化空间的分布情况，确定了一系列的绿化路线和景观走廊。
这些绿化路线在一定程度上缓解了城市的交通压力，同时提供了更多的绿化环境，为市民和游客创造了更好的休闲空间。
例子4：澳大利亚悉尼市的园林景观设计澳大利亚悉尼市作为国际大都市，其城市园林景观设计也应用了大数据技术。
市政府将城市景点、公园、绿地以及建筑物等大量地理信息输入到大数据分析平台中，通过分析市民和游客的旅游需求和行为，以及各个景点的访问流量，帮助设计师更好地规划和设计园林景观。
大数据十大经典案例(2024)
引言概述：本文将介绍大数据领域的十个经典案例，并探讨它们在不同领域的应用，这些案例涵盖了金融、医疗、零售、交通和市场营销等领域。
通过详细阐述这些案例，读者将了解到大数据技术对于提高业务效率和创新的重要性。
正文内容：1.金融领域的大数据案例1.1.金融风控：通过大数据分析大量的用户数据，金融机构可以更好地评估借贷风险，提高风控能力，降低违约概率。
1.2.欺诈检测：利用大数据技术，金融机构能够快速发现可疑的交易模式，及时采取措施避免欺诈行为。
2.医疗领域的大数据案例2.1.个性化医疗：利用大数据分析患者的基因数据和病历资料，医疗机构可以根据个体差异制定个性化的治疗方案，提高医疗效果。
2.2.疾病预测：通过分析大规模的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式，提前预测患者可能的健康问题，及早干预治疗。
3.零售领域的大数据案例3.1.消费者行为分析：通过对消费者购买记录和行为数据的分析，零售商可以了解消费者的偏好和购买习惯，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
3.2.库存管理优化：通过对销售数据和库存数据的分析，零售商能够做出更准确的库存预测，减少库存积压和缺货现象，提高利润率。
4.交通领域的大数据案例4.1.交通流量优化：通过对车流量和道路状况的实时数据进行分析，交通管理部门可以合理调度交通信号灯和路线规划，减少交通拥堵。
4.2.共享交通：通过运用大数据技术，共享交通平台可以更好地预测和满足乘客需求，实现更高效的交通资源利用。
5.市场营销领域的大数据案例5.1.目标市场定位：通过对大量市场数据的分析，企业可以了解不同市场的消费者需求和趋势，从而精确地定位目标市场。
5.2.营销策略优化：通过对市场活动和广告效果的追踪分析，企业可以优化营销策略，提高广告投放的回报率。
总结：通过对这十个大数据经典案例的分析，我们可以看到大数据技术在各个领域的广泛应用。
它不仅能够提高业务效率，降低风险，还能够促进创新和发展。
随着技术的进步和数据规模的增加，大数据将在未来发挥越来越重要的作用。
建筑行业中的大数据分析应用案例
建筑行业中的大数据分析应用案例随着科技的不断进步，大数据分析已成为现代社会发展的重要趋势。
在建筑行业中，大数据分析的应用也越来越广泛。
本文将介绍一些建筑行业中的大数据分析应用案例及其重要性。
1. 建筑设计在建筑设计中，大数据分析可以帮助设计师更好地了解建筑所在位置的地形、气象、交通情况等信息，从而更准确地预测建筑面临的各种环境问题。
比如，通过数据分析可以得出一个地区的气候数据，以便优化建筑的设计和材料选择，从而提高建筑的能源效率。
此外，大数据分析还可以对建筑进行模拟设计，比如建筑模拟风、雨、雪的情况下的表现等，以帮助设计师更好地了解建筑的性能和耐久性。
2. 建筑材料大数据分析可以帮助建筑材料制造商更好地研究和生产材料。
比如，通过对原材料的分析和预测，可以更好地控制质量和成本，并减少生产中的浪费。
此外，大数据分析还可以对材料进行实验，从而更好地了解材料的性能和耐久性，以提高产品的质量和可靠性。
3. 建筑施工大数据分析在建筑施工中也有广泛的应用。
比如，在施工前，需要对各个环节进行调研和预测，以便更好地掌握建筑项目的情况。
此外，大数据分析还可以帮助施工人员预测一些潜在的问题，比如人员安全等方面的问题，从而更好地规避风险。
4. 建筑管理建筑管理中的大数据分析可以提高建筑物的维护和管理效率。
比如，通过对建筑物的各种传感器和监测设备收集的数据的分析，可以及时地预警和修复建筑物中的问题，从而更好地延长建筑物的寿命。
此外，大数据分析还可以帮助建筑管理人员预测建筑物未来的维护和升级需求，以便更好地计划和执行相关的工作。
综上所述，大数据分析在建筑行业中有广泛的应用，可以大大提高建筑的效率、质量和安全性。
建筑从业者可以通过学习大数据分析技术，更好地应用这些技术来提高自己在建筑行业中的竞争力。
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第八章数据库设计的典型案例本章要点✧学生选课管理系统的数据库设计本章学习目标✧学生选课管理系统的需求分析✧学生选课管理系统的ER图✧学生选课管理系统的关系数据库模式✧学生选课管理系统数据库的建立在第7章里我们已经学习了有关数据库设计的基本理论和方法。
本章通过学生选课管理系统数据库设计案例，实际讲授数据库的设计方法，加深对第七章的理解，提高我们的综合设计的能力。
8.1 案例的系统需求简介8.1.1总体需求简单介绍需求分析阶段是数据库应用系统开发的最重要阶段。
需求分析要求应用系统的开发人员按照系统的思想，根据收集的资料，对系统目标进行分析，对业务的信息需求、功能需求以及管理中存在的问题等进行分析，抽取本质的、整体的需求，为设计一个结构良好的数据库应用系统的逻辑模型奠定坚实的基础。
高等学校的学生选课管理系统，在不同的学校会有不同的特点，因为作为教务工作部分它和学校本身的行政制度有关。
本章的目的在于，作为数据库设计和应用开发的运用对象，对业务进行适度的简化，突出比较核心的成分，如院系算作一个级别的概念而且直接管理班(跳过专业一级的设置)，学生的免修重修等情况处理、教师的管理没有细化等。
8.1.2用户总体业务构造学生选课管理业务，包括4个主要部分：学生的学籍及成绩管理、制定教学计划、学生选课管理以及教学调度。
各部分具体的容：（1）学籍及成绩管理包括：各院系的教务员完成学生学籍注册、毕业、转学等处理，各授课教师完成所讲授课成绩的录入，然后教务员进行学生成绩的审核认可。
（2）制定教学计划包括：由教务部门完成指导性教学计划、培养方案的确定，开设课程的注册和调整。
（3）学生选课包括：学生根据开设课程和培养计划(和自己的状况)选择自己本学期所选修课程，教务员对学生所选修课程的确认处理。
(注意：一般的必修课程是由教务员统一处理，只有辅修的课程才经过学生的选择过程)（4）执行教学调度包括：教务员根据本学期所开设的课程、教师上课的情况以及学生选课情况完成排课、调课等。
8.1.3其它要求如安全性，系统环境要求(根据现有的设备情况进行系统运行)等，这些不是本章的核心容，所以就不再进一步叙述。
8.1.4系统功能设想这里的功能划分，是根据第一阶段需求调查基础上进行的初步划分。
随着需求调查的深入，功能模块随着对需求了解的明确得到调整。
教务管理业务的4个主要部分，可以将系统应用程序划分为对应得4个子模块：包括学籍及成绩管理子系统、教学计划管理子系统、学生选课管理子系统以及教学调度子系统。
根据各业务子系统所包括业务容,还可以将各个子系统继续细化划分为更小的功能模块。
划分的准则主要遵循模块的聚性要求和模块间的低聚合性。
如图所示表示一个教务管理系统功能模块结构图。
图8. 1选课管理系统功能结构图8.1.5业务流程分析一个简化的选课系统业务流程如图8.2所示：图8. 2 选课管理系统业务流程8.2 需求描述本阶段的成果的容形式主要包括数据流图(Data Flow Diagram)和数据字典(Data Dictionary)。
数据流图和数据字典是描述用户需求的重要工具以及阶段成果表达形式。
它作为需求分析的成果和用户交流的主要手段和依据，是后续数据库设计的前提。
设计人员从数据流图中可以比较充分地了解软件的结构，所以也是软件设计的重要依据。
调查了解用户的需求后，需要进一步表达用户的需求，分析和表达用户需求的方法很多，目前最常用的还是结构化分析法。
该方法是基于数据流的需求分析方法，它利用了图形的方式进行表达，容易学习和运用。
结构化分析法采用的是自顶向下、逐层分解的方式分析系统，即将系统的功能从宏观层面逐渐细化，达到最终的结构化分析方法主要使用以下几个工具：数据流图(Data Flow Diagram简称DFD)、数据字典(Data Dictionary简称DD)、判定表和判定树等。
数据流图描述了数据的来源和去向，以及所经过的处理；而数据字典是对数据流图中的数据流、数据存储和处理的明细描述。
判定树和判定表用来描述据加工的逻辑构造。
不同的应用环境，对数据描述的细化程度会有所不同，常常应实际情况而定。
下面就使用这两种工具来描述本例的用户需求，体现他们在实际中的应用方法。
8.2.1 数据流图数据流图是通过系列符号及其组合来描述系统功能的输入、输出、处理或加工构造。
数据流图中使用的符号在各种书籍和资料上表达不尽相同，目前许多常用的一些流行的数据库辅助设计工具如Microsoft Visio 、Sybase PowerDesigner 、Oracle Designer 、Rational Rose 、Erwin 等符号都不统一，我们这里以比较容易上手的Visio 工具为例，针对Gane-Sarson 模板中的符号作为参考：，数据源点或终点 或者外部实体数据存储加工或处理数据流注意：DFD 表示数据被加工或处理的过程，箭头只是表示数据流动的方向，不能有分支、循环的情况。
数据流图命名规则之一：数据流图的中加工、处理过程一般采用动词及其短语；数据源点或终点、数据存储(数据文件或表单形式)、数据流(一项或多项数据)等一般为名词或名词短语。
数据流图命名规则之二：流图中的命令所使用的语言要基本上反映实际的情况，在整个DFD 中必须要唯一，尽量避免含有像加工、处理、存储这样的元名称。
1。
系统的全局数据流图图8. 3 Gane-Sarson 模板中数据流图的基本元素系统的全局数据流图，在具体的设计工具中往往也称为第0层或顶层数据流图，主要是从整体上描述系统的数据流，反映系统中数据的整体流向，是设计者针对用户和开发者表达出来的一个总体描述。
我们经过对教学管理业务的调查、数据的收集和信息流程分析处理，明确了该系统的主要功能，分别为：制定学校各专业各年级的教学计划以及课程的设置；学生根据学校对所学专业的培养计划以及自己的兴趣，选择自己本学期所要学习的课程；学校的教务部门对新入学的学生进行学籍注册，对毕业生办理学籍档案的归档工作，任课教师在期末时登记学生的考试成绩；学校教务部门根据教学计划进行课程安排、期末考试时间地点的安排等，如图所示。
图8. 4简化的选课管理系统0层数据流图2。
系统局部数据流图全局数据流图，从整体上描述了数据流向和加工处理过程。
但是一个较为复杂的系统来讲，要清楚地描述系统数据的流向和加工处理的每一个细节，仅用全局数据流图难以完成。
因此需要在全局数据流图的基础上，对全局数据流图的某些局部单独放大，进一步细化，细化可以采用多级方式进行，便是所谓的分级数据流图来描述。
这里以制定教学计划/学籍及成绩管理和选课等处理功能作细化的分析对象。
制定教学计划处理，主要分为4个子处理过程：教务员根据自己已有的课程信息，增补新开设的课程信息；调整课程信息；查询本学期的教学计划；制定新学期的教学计划。
任课教师可以查询自己的教学计划。
其处理过程如图8.5所示。
图8. 5 0层P1的1层数据流图：制定教学计划学籍及成绩管理相对比较复杂，教务员需要新生的学籍注册，毕业生的学籍和成绩的归档管理，任课教师输入学生的考试成绩后，需教务员审核并作认可处理，经确认的学生成绩不允许他人修改。
其处理过程如图8.6所示。
图8. 6 0层P2的1层数据流图：学籍和成绩管理选课管理中，学生根据学校对其专业制定的教学计划，录入本学期所选课程，教务员对学生选课记录进行审核，经审核得到的选课就为本学期的选课。
其处理过程如图8.7所示。
图8. 7 0层P3的1层数据流图：选课管理0层P4的1层数据流图请读者自行描述。
我们可以使用许多的设计工具完成数据流图的创建，这些工具不但可以实现常用的数据流图的绘制，而且可以对多层的数据流图中的元素及其关系的正确性实现有效的检验，能帮助我们学习和理解数据流图的实现技术。
本章有关的数据流图均使用Microsoft Visio工具进行绘制，相关的工具还有Sybase公司的Power Designer以及Oracle的Designer等，有兴趣的可以参考相关的资料或者下载试用版。
8.2.2 数据字典数据流图表达了数据与处理的关系，数据流图作为直观的了解系统运行机理的手段，并没有具体描述各类数据的细节，只有通过数据字典进一步细化才能对系统的需求得到具体而确切的了解。
数据字典用来说明数据流图中出现的所有元素的详细的定义和描述，包括数据流、加工处理、数据存储、数据的起点和终点或外部实体等。
数据字典包括的项目有：数据项、数据结构、数据流、数据存储、加工逻辑和外部实体。
可使用一些符号来表示数据结构、数据流和数据存储的组成。
由于本实例涉及的数据字典项目较多，此处列举"P3选课管理"处理功能中包含的几个对象加以描述。
1。
数据流表8. 1 P3中数据流的描述2。
数据存储表8. 2 P3中数据存储的描述3。
处理过程逻辑表8. 3 P3中处理过程逻辑的描述4。
数据项表8. 4 P3中数据项的说明8.3 概念设计上述的数据流图和数据字典共同构成了对用户需求的表达，它们是系统分析员(数据库管理员)在需求调查过程中和用户反复交互得到的。
建设系统实际要处理的数据基本上已经在数据流图中得到体现，整个设计过程的后续步骤提供基础和依据。
概念设计就是通过对需求分析阶段所得到的信息需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体数据库管理系统的概念模型，主要的手段为ER图。
在概念设计阶段，主要采用的设计手段目前还是实体联系模型(E-R Model)。
绘制E-R图的关键是确定E-R图的各种结构，包括实体、属性和联系。
大部分的流行建模工具(Power Designer、Oracle Designer、ERwin等)也都包含了对E-R设计手段的支持。
8.3.1 实体要建立系统的E-R模型的描述，需进一步从数据流图和数据字典中提取系统所有的实体及其属性。
这种提出实体的指导原则如下：①属性必须是不可分的数据项，即属性中不能包含其它的属性或实体②E-R图中的关联必须是实体之间的关联，属性不能和其它实体之间有关联由前面分析得到的数据流图和数据字典，可以抽象得到实体主要有5个：学生、教师、课程、院系、班级。
(1)学生实体属性有：学号、、出生年月、性别、、系编号。
(2)教师实体属性有：教师编号、教师、性别、职称、出生年月、、电子。
(3)课程实体属性有：课程编号、课程名称、课程学时、课程学分。
(4)院系实体属性有：系编号、系名称、负责人。
(5)班级实体属性有：班级编号、班级名称。
8.3.2 系统局部E-R图在需求分析阶段我们采用的是自上而下的分析方法，那么要在其基础上进一步作概念设计我们面临的是细化的分析数据流图以及数据字典，分析得到实体及其属性后，进一步可分析各实体之间的联系。