数据采集与分析

合集下载

数据采集与分析实践操作指南

数据采集与分析实践操作指南

数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。

数据采集与分析技术(第2版)课件:计算机数据采集与分析技术概述

数据采集与分析技术(第2版)课件:计算机数据采集与分析技术概述

计算机数据采集与分析技术概述
1. 3 数据采集与分析系统的主要性能指标
数据采集系统的性能要求与具体应用目的和应用环境有 密切关系,对应不同的应用情况往往有不同的要求。下面是 比较常用的几个指标及其含义。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 系统分辨率 系统分辨率是指数据采集系统可以分辨的输入信号的最 小变化量。通常可以使用如下几种方法表示系统分辨率: ·使用系统所采用的 A / D 转换器的位数来表示系统分 辨率。 ·使用最低有效位值(LSB )占系统满度值的百分比来表 示系统分辨率。 ·使用系统可分辨的实际电压数值来表示系统分辨率。 ·使用满度值的百分数来表示系统分辨率。 表 1.1 给出了满度值为 10V 时数据采集系统的分辨率。
计算机数据采集与分析技术概述
(2)软件在数据采集系统中的作用越来越大,增加了系 统设计的灵活性和功能。
(3)数据采集与数据处理相互结合得日益紧密,形成数 据采集与处理相互融合的系统,可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
(4)速度快,数据采集过程一般都具有“实时”特性。 对于通用数据采集系统一般希望有尽可能高的速度,以满足 更多的应用环境。
计算机数据采集与分析技术概述
数据采集与分析技术所涉及的学科和理论比较多。数据 采集主要涉及的学科有测试与仪器科学、信息与通信科学和 计算机科学。其中测试与仪器科学侧重于信息的获取,信息 与通信科学侧重于信息的传输,计算机科学侧重于信息的分 析处理。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 1. 1 信息和信号 有关信息(Information )至今还没有一个统一的确切定义,
计算机数据采集与分析技术概述
计算机数据采集与分析技术概述
2. 系统精度 系统精度是指当系统工作在额定采集速率下,整个数据 采集系统所能达到的转换精度。A / D 转换器的精度是系统 精度的极限值。实际上,系统精度往往达不到 A / D 转换器 的精度。因为系统精度取决于系统的各个环节(子系统)的精 度,如前置放大器、滤波器、模拟多路开关等,只有当这些 子系统的精度都明显优于 A / D 转换器精度时,系统精度才 能达到 A / D 转换器的精度。这里还应注意系统精度与系统 分辨率的区别。系统精度是系统的实际输出值与理论输出值 之差,它是系统各种误差的总和,通常表示为满度值的百分 数。

数据采集与处理分析工作总结

数据采集与处理分析工作总结

数据采集与处理分析工作总结一、工作概述数据采集与处理分析是一项重要的工作,通过对数据进行采集、处理和分析,可以为决策提供有力的支持和参考。

在过去的一段时间里,我针对公司的需求进行了数据采集与处理分析工作,并取得了一定的成果。

在这篇总结中,我将就我所做的工作进行回顾和总结,以期能够从中发现问题,提高自己的工作能力和水平。

二、数据采集工作在数据采集工作中,我主要负责从不同的渠道和来源获取数据。

首先,我根据公司的需求,确定了数据的采集范围和目标。

然后,我通过爬虫技术和API接口,获取了大量的原始数据。

在数据采集的过程中,我注意到了一些问题,比如数据的质量不高、数据的更新速度较慢等。

为了解决这些问题,我调整了数据的采集策略,优化了数据获取的方式,从而提高了数据的质量和更新的速度。

此外,我还对采集到的数据进行了清洗和去重,确保了数据的准确性和完整性。

三、数据处理与分析工作在数据处理与分析工作中,我主要负责对采集到的数据进行清洗、转换和整理,以满足公司的需求。

首先,我对数据进行了清洗,去除了其中的脏数据和异常数据。

然后,我对数据进行了转换和整理,使之符合公司的标准和格式。

在数据处理的过程中,我运用了一些工具和技术,比如Excel、Python和SQL等,以提高数据的处理效率和准确性。

此外,我还利用统计和分析方法,对数据进行了深入的挖掘和研究,以发现其中的规律和趋势。

通过对数据的处理与分析,我为公司的决策提供了重要的参考和支持。

四、工作成果与问题总结在数据采集与处理分析工作中,我取得了一些成果。

首先,我成功地采集到了大量的数据,为公司的决策提供了有力的支持和参考。

其次,我对数据进行了有效的处理和分析,发现了一些规律和趋势,为公司提供了重要的决策依据。

然而,还存在一些问题和不足之处,比如数据的质量不高、数据的更新速度较慢等。

为了解决这些问题,我将加强与相关部门的沟通和合作,优化数据的采集策略和方式,不断提高自己的工作技能和能力。

数据收集与分析:采集和分析数据

数据收集与分析:采集和分析数据

数据收集与分析:采集和分析数据数据在现代社会中扮演着至关重要的角色,它是信息时代的重要组成部分,也是科学研究和商业决策的基础。

数据的收集和分析是获取有用信息的关键步骤,通过对数据的采集和分析,我们可以得到对问题的深入洞察,从而做出更明智的决策。

一、数据收集数据收集是指通过各种手段和渠道获取数据的过程。

数据收集的目的是收集各种相关的数据,以便后续进行分析和应用。

数据收集的方法多种多样,可以通过问卷调查、观察、实验、网络爬虫等方式进行。

在进行数据收集时,需要充分考虑样本的代表性和数据的准确性。

数据收集需要严格遵循一定的步骤和流程。

首先是明确研究目标和问题,确定需要收集的数据类型和范围。

其次是设计数据收集工具,如问卷、观察表等,确保收集到的数据能够满足分析的需求。

然后是选择合适的样本和受试者,保证数据的代表性。

最后是进行数据收集,根据预定的计划采集数据,并确保数据的完整性和准确性。

二、数据分析数据分析是指对收集到的数据进行处理、整理和解释的过程。

通过数据分析,我们可以从大量的数据中提取有用的信息和结论,为决策提供科学的依据。

数据分析的方法和技术众多,常见的包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

根据具体情况,选择合适的方法进行数据分析。

数据分析的过程中需要注意几个重要的方面。

首先是数据清洗和整理,对收集到的数据进行去重、去噪和格式化处理,以便进一步的分析。

其次是数据探索和可视化,通过统计图表和可视化工具来揭示数据之间的关系和趋势。

最后是建立数学模型和进行预测,通过分析历史数据来预测未来的趋势和结果。

三、数据收集与分析的应用数据收集与分析在各个领域都有广泛的应用。

在商业领域,数据收集与分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品设计和改进运营效率,从而取得竞争优势。

在科学研究领域,数据收集与分析可以帮助科学家发现规律和探索未知,推进科学进步。

在政府和社会领域,数据收集与分析可以帮助政府决策和公共管理,提高政府的决策效果和服务质量。

数据采集与分析流程

数据采集与分析流程

数据采集与分析流程随着互联网的快速发展,数据已经成为各个领域研究和决策的基础。

数据采集与分析流程是一个系统的过程,它包括了数据的获取、处理、分析和可视化展示等环节。

本文将介绍一个典型的数据采集与分析流程。

一、数据采集数据采集是数据分析的第一步,也是最基础的环节。

在数据采集过程中,我们需要明确采集的目标和范围,选择合适的数据源,并制定采集计划。

1. 确定采集目标和范围在进行数据采集之前,我们首先需要明确采集的目标和范围。

例如,我们要分析某个产品的销售情况,那么我们需要采集相关的销售数据,包括销售额、销售量、销售地区等信息。

2. 选择数据源根据采集的目标和范围,我们需要选择合适的数据源。

数据源可以是公开的数据库、API接口、网页抓取、传感器等等。

选择合适的数据源是确保采集数据质量的重要一步。

3. 制定采集计划制定采集计划是为了确保数据的完整性和准确性。

采集计划应包括数据采集的时间、频率、采集方式、采集工具等信息。

同时,我们需要考虑数据的存储和备份,以防数据丢失。

二、数据处理数据采集之后,我们需要对采集到的原始数据进行处理和清洗,以便后续的分析工作。

1. 数据清洗数据清洗是数据处理的一项重要工作,它包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。

清洗后的数据将更加准确和可靠,为后续的分析工作提供良好的基础。

2. 数据转换在数据处理过程中,我们常常需要对数据进行转换。

例如,我们将日期格式转换为标准的时间格式,将字符串类型转换为数值类型等。

数据转换可以是为了方便后续的计算和分析。

三、数据分析数据分析是数据采集与分析流程中最核心的环节,它包括对数据进行统计、建模、挖掘等操作,以获取有价值的信息和洞察。

1. 数据统计数据统计是对数据进行描述性分析和摘要的过程。

通过数据统计,我们可以了解数据的特征和分布情况,例如平均值、方差、最大值、最小值等。

2. 数据建模数据建模是数据分析的一个重要方法。

通过建立合适的模型,我们可以对数据进行预测和推断。

市场调研中的数据采集与分析技巧

市场调研中的数据采集与分析技巧

市场调研中的数据采集与分析技巧在市场调研中,数据采集和分析是非常重要的环节。

准确的数据采集和有效的数据分析能够为企业提供决策支持和市场洞察。

本文将介绍一些市场调研中常用的数据采集和分析技巧。

一、数据采集技巧1.明确研究目标:在进行市场调研之前,首先要明确研究目标。

明确研究目标有助于筛选合适的数据来源和采集方式,以及确定数据采集的重点和范围。

2.选择合适的数据来源:市场调研的数据来源多种多样,包括第一手数据和第二手数据。

第一手数据是指直接从目标受众或对象那里获得的数据,如调查问卷、访谈等方式;第二手数据是指已经存在的其他研究或调研机构提供的数据,如市场报告、统计数据等。

根据研究目标的不同,选择合适的数据来源进行数据采集。

3.有效利用调查工具:在市场调研中,调查问卷是一种常用的数据采集工具。

设计调查问卷时要清晰明了,避免使用复杂的问题,以确保被访者能够准确理解问题并给出真实、有效的答案。

同时,要合理利用开放性和封闭性问题,尽可能提供多样化的回答选项。

4.充分利用科技手段:随着科技的发展,市场调研的数据采集也变得更加便捷和高效。

通过利用在线调查工具、社交媒体监测平台等科技手段,可以快速收集大量的数据,并利用数据分析工具进行深入分析。

二、数据分析技巧1.数据清洗与整理:在进行数据分析之前,需要对采集到的数据进行清洗和整理。

清洗数据是指去除数据中的错误、重复、缺失等不规范的部分,并保证数据的一致性和准确性。

整理数据是指将原始数据转化为可用于分析的形式,如将文本数据转化为数字数据等。

2.选择合适的分析方法:根据研究目标和数据类型的不同,选择合适的分析方法进行数据分析。

常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。

选择合适的分析方法可以更好地揭示数据之间的关系和趋势,为决策提供有力的支持。

3.数据可视化:数据可视化是将数据以图表、图像等形式展现出来,使其更容易理解和分析的过程。

通过应用各种数据可视化工具,如图表工具、地图工具等,可以将复杂的数据转化为直观的图形,帮助研究者更好地把握数据的特点和变化趋势。

大数据采集与分析技巧

大数据采集与分析技巧

大数据采集与分析技巧随着信息时代的到来,大数据的采集与分析成为了企业和组织决策的重要环节。

本文将探讨大数据采集与分析的相关技巧,包括数据采集方法、数据清洗与预处理、数据分析工具与技术等。

一、数据采集方法数据采集是大数据分析的第一步,它涉及到从各种来源获取数据的过程。

以下是几种常见的数据采集方法:1. 网络爬虫:通过爬取互联网上的数据来获取所需信息。

可以使用Python编程语言中的Scrapy等工具进行爬虫开发,并结合正则表达式等技巧提取所需数据。

2. 传感器数据:通过传感器捕捉现实世界的数据,例如气温、湿度、光线等。

传感器技术的发展使得数据采集更加便捷和实时。

3. 日志文件:网络服务器、移动设备等都会生成日志文件,其中包含了大量有用的信息。

通过解析和分析日志文件,可以获取用户行为、应用性能等数据。

4. 社交媒体数据:社交媒体平台如Facebook、Twitter等积累了大量用户生成的数据。

可以通过API或者第三方工具来采集和分析社交媒体数据,挖掘用户喜好、情感倾向等信息。

二、数据清洗与预处理数据采集后,常常需要对原始数据进行清洗和预处理,以提高后续分析的准确性和可靠性。

以下是几个常见的数据清洗与预处理技巧:1. 数据去重:当多个数据源提供相同或相似的数据时,可能会出现数据重复的情况。

通过数据去重可以避免重复计算和分析,提高效率。

2. 缺失值处理:原始数据中常常存在缺失值,这会对后续的分析造成干扰。

可以通过插补、删除或者使用其他统计方法来处理缺失值。

3. 数据标准化:不同数据源的数据往往存在不一致的单位、格式等问题。

通过数据标准化,可以将各个数据源的数据统一到同一标准下,方便后续的比较和分析。

4. 异常值检测:异常值是指与其他观测值明显不同的数值。

通过异常值检测可以帮助排除数据中的错误或异常,提高数据的可信度。

三、数据分析工具与技术在进行大数据分析时,合适的工具和技术是至关重要的。

以下是几种常用的数据分析工具与技术:1. Hadoop:Hadoop是一种开源的分布式计算平台,具有良好的可伸缩性和容错性。

如何进行有效的数据采集和分析

如何进行有效的数据采集和分析

如何进行有效的数据采集和分析在当今数字化的时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。

有效的数据采集和分析能够帮助我们洞察市场趋势、了解客户需求、优化业务流程,从而在激烈的竞争中取得优势。

那么,如何进行有效的数据采集和分析呢?接下来,让我们一起探讨这个问题。

一、明确数据采集的目标在开始数据采集之前,我们首先需要明确采集数据的目的是什么。

是为了评估产品的市场表现,还是为了了解客户的满意度?是为了优化内部流程,还是为了预测未来的销售趋势?不同的目标决定了我们需要采集的数据类型和范围。

例如,如果我们的目标是了解客户的满意度,那么我们可能需要采集客户的反馈信息、购买行为、投诉记录等数据。

如果我们的目标是预测未来的销售趋势,那么我们可能需要采集历史销售数据、市场动态、宏观经济指标等数据。

明确的数据采集目标能够为我们的后续工作提供清晰的方向,避免盲目采集无用的数据,浪费时间和资源。

二、选择合适的数据采集方法明确了数据采集的目标后,接下来我们需要选择合适的数据采集方法。

常见的数据采集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验、网络爬虫、传感器监测等。

问卷调查是一种常见的数据采集方法,适用于大规模收集定量数据。

通过设计合理的问卷,可以快速获取大量关于用户态度、行为和需求的信息。

但需要注意的是,问卷的设计要科学合理,问题要清晰明确,避免引导性和歧义性。

访谈则适用于深入了解用户的想法和感受,获取定性数据。

访谈可以是面对面的,也可以通过电话或网络进行。

在访谈过程中,采访者要善于倾听和引导,挖掘出被采访者的真实想法。

观察法可以直接观察用户的行为和活动,获取真实可靠的数据。

但观察法可能会受到观察者主观因素的影响,而且无法了解用户的内心想法。

实验法通过控制变量来研究因果关系,适用于验证假设和评估产品或服务的效果。

但实验法的实施成本较高,而且需要严格控制实验条件,以确保实验结果的可靠性。

网络爬虫可以从互联网上自动抓取大量的数据,但需要注意遵守法律法规和网站的使用规则。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 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)。

审计数据采集与分析技术计算机审计的含义•计算机审计有3层含义:–面向数据的审计–面向现行信息系统的审计–对信息系统生命周期的审计面向数据的计算机审计流程•审前调查:电子数据的组织、处理和存储•数据采集:审计接口、数据库访问技术、数据采集技术•数据清理、转换、验证、建立中间表•数据分析:数据分析技术、SQL、审计软件•审计取证一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储1.审前调查的内容和方法•对组织结构调查•对计算机信息系统的调查•提出数据需求2.电子数据的组织、处理和存储电子数据处理的特点•存储介质改变•基于一定的数据处理平台,有一定的数据模型•数据表示编码化(各种编码)•带来系统控制和数据安全性的新问题•审计线索改变如何表示数据•数据类型与数据取值–数据类型决定了取值范围与运算范围•数据模型–数据模型是对现实世界数据特征的抽象–它提供模型化数据和信息的工具数据模型的2个层次••概念模型–E-R模型的要素•实体:客观存在并可以相互区分的事物,用方框表示•属性:实体的特征或性质,用椭圆表示•联系:实体之间的联系,用菱形表示•数据模型–关系模型–层次模型–网状模型数据模型的3个要素•数据结构–描述模型的静态特征–是刻画数据模型最重要的方面•数据操作–描述模型的动态特性•数据检索•数据更新(增加、删除、修改)•约束条件–一组完整性规则的集合•实体完整性•引用(参照)完整性•用户定义的完整性关系模型•关系模型是目前最常用的一种数据模型•关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式•关系模型建立在严格的关系代数基础之上•关系模型概念单一,用关系表示实体以及实体之间的联系•关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言,使用方便关系模型的数据结构•关系–一张二维表,每一列都不可再分–表中的行、列次序并不重要•元组–二维表中的每一行,相当于一条记录•属性–二维表中的每一列,属性有名称与类型。

–属性不可再分,不允许重复•主键–由表中的属性或属性组组成,用于唯一确定一条记录•域–属性的取值范围•关系模式–记录结构的描述,对应关系表的表头关系模型的数据运算•传统的集合运算–并(UNION)–交(INTERSECTION)–差(MINUS)–笛卡儿积•专门的关系运算–选择(SELECTION)–投影(PROJECT)–连接(JOIN)•连接的含义:相容属性之间的关系•连接的类型(内连接、外连接、自然连接)―数据文件‖的含义•―数据文件‖泛指各种用来存储数据的文件。

–在数据库技术诞生之前,它指的是存放数据的文件本身。

–数据库技术诞生后,数据由DBMS管理,数据文件是存放物理数据库的载体。

•不同的DBMS存储数据的方式是不同的。

–FoxPro-一个逻辑上的表对应一个―库文件‖(.dbf)–Access-所有的数据库对象放在一个数据库文件中(.mdb)–IBM DB2-一张表的数据可能分别放在不同的数据文件中•除了DBMS产生和维护的数据文件之外,还有很多应用程序管理的数据文件,如各种临时文件、数据交换文件等。

关系模型的完整性约束条件•实体完整性(Entity Integrity)——关键字属性的组成部分不能为空值•参照完整性(Referential Integrity)——参照表中的外关键字要么取空值,要么取被参照表中的某一主关键字的值•用户定义完整性(User-Defined Integrity )——具体应用环境的完整性约束,反映了某一具体应用所涉及的数据应满足的语义要求关系模型的特点•关系模型的概念单一–实体以及实体之间的联系都用关系来表示。

–关系之间的联系则是通过相容(来自同一个域)的属性来表示。

•关系必须是规范化的关系–最基本的要求是每一个分量是一个不可分的数据项,亦即不允许表中还有表(满足第一范式,1NF)•在关系模型中,用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表生命周期法的6个阶段•需求分析•概念结构设计•逻辑结构设计•物理数据库设计•数据库实施•运行维护数据库设计方法(1)面向数据的方法,以信息需求为主,兼顾处理需求;(2)面向过程的方法,以处理需求为主, 兼顾信息需求需求分析需求分析的重点是获得两方面的需求:(1)信息需求定义未来信息系统使用的全部信息,了解各项数据间的本质联系,描述数据的内容和结构以及它们之间的联系等。

(2)处理需求定义未来信息系统数据处理的功能及功能与数据之间的联系。

同时考虑性能、安全性和完整性约束。

自顶向下的结构化分析方法•自顶向下的结构化分析方法是需求分析阶段的一种常用方法。

它的核心思想是:自顶向下逐层分解,直到每一项功能都可以被容易地实现为止。

•SA方法中要用到数据流程图(Data Flow Diagram, DFD)来描述数据的处理过程。

数据流图是从―数据‖和―处理‖两方面来表达数据处理过程的一种图形化的表示方法。

数据字典•数据字典是在系统设计过程中对各类基本要素进行描述的集合。

它是描述系统逻辑模型的重要工具。

数据字典的组成部分:–数据项–数据结构–数据流–数据存储–处理过程•其中数据项是数据的最小组成单位,若干个数据项可以组成一个数据结构,数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流和数据存储的内容。

数据库表结构定义概念结构设计的策略•自顶向下:首先定义全局概念结构的框架,再做逐次细化。

•自底向上:首先定义每一局部应用的概念结构,然后按一定的规则把它们集成起来,得到全局概念结构。

•由里向外:首先定义最重要的那些核心结构,再逐渐向外扩充。

•混合策略:把自顶向下和自底向上结合起来的方法。

它先自顶向下设计一个概念结构的框架。

然后以它为骨架再自底向上设计局部概念结构,并把它们集成起来。

用E-R方法进行概念结构设计的简要步骤•设计局部E-R模型•将局部E-R模型集成为全局E-R模型–属性冲突–命名冲突–结构冲突•对全局E-R模型进行优化逻辑结构设计的步骤•形成初始关系数据库模式•关系模式规范化和优化•外模式设计–提供了数据的逻辑独立性–能适应用户对系统的不同需求–具有一定的安全保密作用索引设计•聚簇设计二、审计接口什么是审计接口是从被审计信息系统向审计应用系统传送审计信息的规范和程序。

接口包含两方面内容:–传送数据的格式和规范–完成传送作业的程序数据传递的方式:–系统内部多采用参数或共享数据来完成–系统与系统之间传递信息需要开发专用的数据接口审计接口的分类–按接口的用途划分,可以分为通用接口和专用接口;–按接口与源系统和目标系统的耦合程度划分,可以分为强耦合接口、弱耦合接口和一般耦合接口;–按接口中数据传输的频率来划分,可以分为实时接口与周期性接口。

审计接口的分层模型接口可以分为3层–逻辑层:表示信息含义的语言,对信息的含义进行定义和描述;–传输层:载运信息语言的方式,选择最合适的方式完成源系统到目标系统的信息传输;–控制层:控制信息交换过程的规程,保证信息传输的适时性、正确性和有效性。

逻辑层•又称为接口标准•描述接口标准的语法必须没有二义性传输层的实现形式•被审计单位信息系统和审计系统之间采用数据库连接件通过计算机网络直接相连。

•被审计单位信息系统和审计应用系统采用交换文件传输数据。

控制层—数据验证•核对总记录数、总金额•检查借贷是否平衡•顺序码断号、重号验证•检查勾稽关系三、审计数据采集O D B C驱动程序•基于文件的驱动程序–既处理ODBC调用也处理SQL语句–依据其访问数据的存取方式还可以分为两种•直接存取数据•采用客户机/服务器模式•基于DBMS的驱动程序–只处理ODBC调用–把SQL语句的处理交给数据库引擎–通过单独的引擎访问物理数据–既可以和数据源存储在同一个机器上,也可以分别存储在网络中的不同机器上,甚至可以通过网关访问。

O D B C数据源•机器数据源–存储在由用户定义名字的系统上–可以分为用户数据源和系统数据源•文件数据源–存储于一个文件中–允许连接信息由一个用户重复使用或者由几个用户共享–驱动程序管理器用.dsn文件中的信息连接数据源–这个文件可以像其他任何文件一样操作–一个文件数据源没有数据源名,并且它不注册到任何用户或机器上O D B C的使用1.创建ODBC数据源不同的驱动程序提供的ODBC数据源配置界面不同2.使用ODBC获取数据–在审计软件中使用–在DBMS中使用–在Excel等软件中使用I D A P IIDAPI是由Borland公司为首发布的一个异构数据库访问接口。

它是一个强大的数据库引擎,基于驱动程序的体系结构和面向对象的设计方法为各种数据库的访问提供了一致的接口,扩展和定制起来很容易。

U D AMicrosoft 的UDA为关系型或非关系型数据访问提供了一致的访问接口。

这个一致的接口使得应用程序能够通过它来访问各种各样的数据。

同时,UDA的多层结构和扩展能力使得它具有极强的生命力。

U D A的层次模型U D A的两层软件接口•OLE DB–系统级的编程接口,定义了一组接口,封装了各种数据系统的访问操作;–提供了一组标准的服务组件,用于提供查询、缓存、数据更新、事务处理等操作;–是新的底层接口,采用一种―通用的‖数据访问范例,能够处理任何类型的数据,不需考虑格式和存储方法。

•ADO–应用层的编程接口,以OLE DB为基础并对其进行了封装;–通过OLE DB提供的接口访问数据,适合于各种客户机/服务器应用系统和基于Web的应用;–具有更好的灵活性,使用方便,效率更高。

用文本文件交换数据•优点:–灵活方便–数据量大小基本不受限制•缺点:–占用较大的存储空间–较多的传输时间–需要进行类型或字段名称的重定义•分类:–分隔符形式–固定宽度•分隔符形式的文本文件–以回车换行符号作为记录间的分隔–以分隔符作为字段之间的分隔–第一行可以表示字段名–可以有文本识别符号•固定宽度的文本文件–以回车换行符号作为记录间的分隔–以起始位置和宽度来标识字段–第一行一般不表示字段名–一般没有文本识别符号E x c e l电子表格采集电子表格中的数据在访问Excel电子表格中的数据时,要特别注意这样两个问题:–关系数据库的规范化问题。

应该保证每一列只有一个标题,且这个标题是最高层次的标题。

–数据类型的一致性问题。

Excel工作表中每一个单元格都可以有不同的数据类型,因此每一列中的数据类型可能会不一致。

而关系数据库要求表中每个字段的类型是固定的。

如果出现这种情况,需要首先统一Excel工作表中每一列的数据类型。

否则将不能访问数据。

数据采集的工具•审计软件•DBMS及数据仓库工具–DBMS,如Access、FoxPro等–数据库实用工具,如数据库附加–数据(仓)库导入/导出工具,如MS DTS等•一些通用的数据分析工具–基于表格的分析工具EXCEL•数据库编程工具–PowerBuilder等–数据库访问对象、方法,如ADO等数据采集的策略•直接拷贝–审计人员具有一定的经验–被审计系统相对简单–分析工具能够支持•使用专门的审计(数据)接口–被审计单位的信息系统已有专门的数据接口–这个接口能够满足审计的要求•实现临时的审计接口–被审计单位的信息系统没有实现数据接口–实现了的数据接口不能满足审计要求临时审计接口的两种实现方式•交换文件(文件传输)–被审计信息系统按照审计要求,将原本不符合审计软件要求的数据转换成与审计软件要求相一致的格式提供给审计人员•数据库连接–审计人员通过ODBC等数据库访问接口直接访问被审计信息系统的数据,并把数据转换成审计所需的格式。

相关文档
最新文档