建立数据模型PPT课件
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数据仓库维度建模课件-PPT
数据仓库维度建模
优选数据仓库维度建模
目录
1.基础术语 2.维度建模中的两种模型 3.星形模型设计 4.雪花模型设计 5.星形模型的优势 6.雪花模型的优势与劣势
1、基础术语
事实表(Fact Table)
• 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据 表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据， 事实数据表通常包含大量的行
细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 性。
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如
的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
商品大分类表 大分类编号 大分类名称 大分类备注
5.星形模型的优势
– 用户容易理解 – 优化浏览
• 在数据库模式中，表与表连接的目的在于寻找到需 要的数据
• 如果连接的路径复杂，那么在数据库中浏览数据将 是缓慢而艰难的
• 如果连接路径简单、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型的优势之一在于它优化对数据库的浏览
星形模型(Star Schema)
• 事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接
雪花模型(Snowflake Schema)
• 事实表被多个维表或一个或多个层次所包围
3.星形模型设计
(1) 正确区分事实、属性和维度。
• 维度模型需要对事实和属性进行区分，业务层的 很多事实都是数值型的，特别是该数值是浮点数 时，他很可能是一个事实，而不是属性。
• 主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事 件的度量值。
优选数据仓库维度建模
目录
1.基础术语 2.维度建模中的两种模型 3.星形模型设计 4.雪花模型设计 5.星形模型的优势 6.雪花模型的优势与劣势
1、基础术语
事实表(Fact Table)
• 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据 表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据， 事实数据表通常包含大量的行
细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 性。
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如
的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
商品大分类表 大分类编号 大分类名称 大分类备注
5.星形模型的优势
– 用户容易理解 – 优化浏览
• 在数据库模式中，表与表连接的目的在于寻找到需 要的数据
• 如果连接的路径复杂，那么在数据库中浏览数据将 是缓慢而艰难的
• 如果连接路径简单、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型的优势之一在于它优化对数据库的浏览
星形模型(Star Schema)
• 事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接
雪花模型(Snowflake Schema)
• 事实表被多个维表或一个或多个层次所包围
3.星形模型设计
(1) 正确区分事实、属性和维度。
• 维度模型需要对事实和属性进行区分，业务层的 很多事实都是数值型的，特别是该数值是浮点数 时，他很可能是一个事实，而不是属性。
• 主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事 件的度量值。
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。
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
数据仓库建模ppt课件
内部资料，注意保密
数据模型的作用
进行全面的业务梳理，改进业务流程
在业务模型建设的阶段，能够帮助我们对本单位的业务进行全面的梳理。同时，帮助进一步的改进业务流 程，提高业务效率。
建立全方位的数据视角，消灭信息孤岛和数据差异
能够为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模型的建设，勾勒 出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，更为重要的是，通过数据模型的建 设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。
内部资料，注意保密
星型结构建模（ Kimball ）
核心：所分析的内容以及用于分析内容的评估标准 测度、维和事实
✓ 测度，即评估标准，是事实的数字属性 ✓ 维，即所分析的内容，是事实的描述属性 ✓ 事实，一组维度及其相关的测度共同组成
内部资料，注意保密
星型结构示例
内部资料，注意保密
星型结构建模优缺点
因为该架构可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开 发周期要短，相应的成本也要低
在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP
内部资料，注意保密
三范式原子层＋ROLAP
该数据仓库架构也称为集中式架构（Centralized Architecture）， 思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP。
内部资料，注意保密
数据模型的必要性与重要性
数据仓库的基础
建设的导航图
数据整合的依据
消除数据的差异及 支撑业务及数据的
冗余
扩展
数据模型是 数据仓库建设的 基础，一个完整、 灵活、稳定的数 据模型对于数据 仓库项目的成功 起着重要的作用。
数据模型是 整个系统建设过 程的导航图。通 过数据模型可以 清楚地表达企业 内部各种业务主 体之间的相关性， 使不同部门的业 务人员、应用开 发人员和系统管 理人员获得关于 系统的统一完整 的视图。
数据模型的作用
进行全面的业务梳理，改进业务流程
在业务模型建设的阶段，能够帮助我们对本单位的业务进行全面的梳理。同时，帮助进一步的改进业务流 程，提高业务效率。
建立全方位的数据视角，消灭信息孤岛和数据差异
能够为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模型的建设，勾勒 出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，更为重要的是，通过数据模型的建 设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。
内部资料，注意保密
星型结构建模（ Kimball ）
核心：所分析的内容以及用于分析内容的评估标准 测度、维和事实
✓ 测度，即评估标准，是事实的数字属性 ✓ 维，即所分析的内容，是事实的描述属性 ✓ 事实，一组维度及其相关的测度共同组成
内部资料，注意保密
星型结构示例
内部资料，注意保密
星型结构建模优缺点
因为该架构可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开 发周期要短，相应的成本也要低
在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP
内部资料，注意保密
三范式原子层＋ROLAP
该数据仓库架构也称为集中式架构（Centralized Architecture）， 思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP。
内部资料，注意保密
数据模型的必要性与重要性
数据仓库的基础
建设的导航图
数据整合的依据
消除数据的差异及 支撑业务及数据的
冗余
扩展
数据模型是 数据仓库建设的 基础，一个完整、 灵活、稳定的数 据模型对于数据 仓库项目的成功 起着重要的作用。
数据模型是 整个系统建设过 程的导航图。通 过数据模型可以 清楚地表达企业 内部各种业务主 体之间的相关性， 使不同部门的业 务人员、应用开 发人员和系统管 理人员获得关于 系统的统一完整 的视图。
《数学建模》PPT课件
( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得，一般首先考虑使用三次插值
法，因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中，二次插值法是一个很好的方法，它的收敛速度较
优化模型
（2）多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数，并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题：
mq() a2 b c
其中步长极值为：
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种，根据目标函 数是否需要求导，可以分为两类，即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导，而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种： （1）消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代，逐渐消去不包含极小点的区间，缩小搜索区 间，直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search）。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点，将区 间分为三段，然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段，或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上，所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单，效率较高，稳定性好5 。
数学模型第01章第五版ppt课件
2）由 f, g 连续可得 h连续.
3）据连续函数的基本性质, 必存在0 ( 0< 0 < /2) , 使h(0)=0, 即 f(0) = g(0) . 4）因为 f(0) • g(0)=0, 所以 f(0) = g(0) = 0.
结论：在模型假设条件下，将椅子绕中心旋转， 一定能找到四只脚着地的稳定点.
表现特性 建模目的
确定和随机
静态和动态
离散和连续
线性和非线性
描述、优化、预报、决策、…
了解程度 白箱
灰箱
黑箱
1.8 怎样学习数学建模—— 学习课程和参加竞赛
数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术.
技术大致有章可循. 艺术无法归纳成普遍适用的准则.
• 着重培养数学建模的意识和能力 数学建模的意识 对于日常生活和工作中那些需要 或者可以用数学知识分析、解决的实际问题，能够 敏锐地发现并从建模的角度去积极地思考、研究.
用 x 表示船速，y 表示水速，列出方程：
(x y) 30 750
x=20
( x y) 50 750 求解 y =5
答：船速为20km/h.
航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设（船速、水速为常数） • 用符号表示有关量（x, y分别表示船速和水速） • 用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以 时间）列出数学式子（二元一次方程） • 求解得到数学解答（x=20, y=5）
1.4 建模示例之二 路障间距的设计
背景 校园、居民小区道路需要限制车速——设置路障 问题 限制车速≤40km/h, 相距多远设置一个路障？
分析 汽车过路障时速度接近零, 过路障后加速.
车速达到40km/h时让司机看到下一路障而 减速, 至路障处车速又接近零. 如此循环以达到限速的目的.
3）据连续函数的基本性质, 必存在0 ( 0< 0 < /2) , 使h(0)=0, 即 f(0) = g(0) . 4）因为 f(0) • g(0)=0, 所以 f(0) = g(0) = 0.
结论：在模型假设条件下，将椅子绕中心旋转， 一定能找到四只脚着地的稳定点.
表现特性 建模目的
确定和随机
静态和动态
离散和连续
线性和非线性
描述、优化、预报、决策、…
了解程度 白箱
灰箱
黑箱
1.8 怎样学习数学建模—— 学习课程和参加竞赛
数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术.
技术大致有章可循. 艺术无法归纳成普遍适用的准则.
• 着重培养数学建模的意识和能力 数学建模的意识 对于日常生活和工作中那些需要 或者可以用数学知识分析、解决的实际问题，能够 敏锐地发现并从建模的角度去积极地思考、研究.
用 x 表示船速，y 表示水速，列出方程：
(x y) 30 750
x=20
( x y) 50 750 求解 y =5
答：船速为20km/h.
航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设（船速、水速为常数） • 用符号表示有关量（x, y分别表示船速和水速） • 用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以 时间）列出数学式子（二元一次方程） • 求解得到数学解答（x=20, y=5）
1.4 建模示例之二 路障间距的设计
背景 校园、居民小区道路需要限制车速——设置路障 问题 限制车速≤40km/h, 相距多远设置一个路障？
分析 汽车过路障时速度接近零, 过路障后加速.
车速达到40km/h时让司机看到下一路障而 减速, 至路障处车速又接近零. 如此循环以达到限速的目的.
2019如何建立一个数学模型.ppt
例2.4：AMCM-89A题要求对蠓虫加以分类。 在采用概率判别方法建模之前，作了如下假设：
1、两类蠓虫的触角与翅膀长度的总体均值、标准差
和相关系数与学习样本所能反映的值是相符的， 2、触角长度x和y服从二维正态分布
这两条假设为从概率论的角度对蠓虫进行分类提供了根据，
由于统计方法的应用必须建立在对大量样本进行分 析的基础上，而我们面临的问题是，题中所给的数 据（15个学习样本）太少，因此优秀论文作者清醒 指出，这些假设未必一定可靠，这显示了他们对实 际问题及所用方法的深刻见解，
根据赛题的实际情况，对建立的模型作出合 理的简化是解决问题的关键。
例4.1 CMCM-98B
根据题意，得到购买Si的金额为xi的交易费为
0, xi 0 ci ( xi ) pi ui ,0 xi ui p x ,x u i i i i
但因M相当大，Si若被选中，其投资额xi一般都超过ui， 交易费可简化为
如何建立一个完整的数学模型
仇秋生
数理信息工程学院
一个完整的数学建模过程主要由三部分组成： 1、用适当的数学方法对实际问题进行描述 2、采取各种数学和计算机手段求解模型 3、从实际的角度分析模型的结果，考察其是否合理、 是否具有实际意义？
一、模型准备
了解实际背景 明确建模目的 搜集有关信息 掌握对象特征
（3）统计分析模型
如AMCM-89A可以用统计学中的Fisher判别法对蠓虫 加以分类。 （4）插值与拟合模型 这是离散数据连续化处理时常用的方法。如 AMCM-86A题海底地形的描绘，AMCM-91A水塔水流 量的估计等。
（5）其它。如计算机模拟，神经网络等。
方法总结：
用的最多的方法是：微分方程、优 化化方法和概率统计的方法. 插值与拟合，随机模拟在数据处理时 很有必要。 灰色系统理论、神经网络、模糊数学 经常被乱用。 层次分析只能做半定量分析
小学教育ppt课件教案数据模型的构建与应用
课件教案的数据化需求
信息化教育背景
课件教案是教师进行教学设计和实施的重要辅助工具，对于提高教学效果具有重要作用。
教学辅助工具
知识传递的媒介
学生学习的引导
课件教案是知识传递的媒介，能够将教师的知识和经验以更加直观、生动的形式呈现给学生。
课件教案可以引导学生按照教师的教学思路进行学习，帮助学生更好地理解和掌握教学内容。
确定教学目标
对教材进行深入分析，确定教学重点和难点，选择合适的教学方法和手段。
分析教学内容
根据教学目标和内容，制定详细的教学计划，包括教学步骤、时间安排、教学资源等。
制定教学计划
根据教学计划，制作PPT课件，注意课件的布局、色彩搭配和字体大小等细节，使课件更加美观、易读。
制作课件
不断反思和改进教案，根据学生的反馈和教学效果，及时调整教学计划和教学方法，使教案更加符合学生需求和实际情况。
使用便捷性
评估教师在制作和使用基于数据模型的ppt课件过程中的便捷程度。
评估课件的内容丰富度、结构清晰度、视觉美观度等方面。
实践效果总结
基于数据模型的小学教育ppt课件在提高教学质量和效率方面取得了显著成效。
通过实践案例的验证，证明了该数据模型的实用性和有效性。
存在的问题与不足
在某些特定领域或知识点上，数据模型的适应性有待提高。
设计模型的输入、输出、训练过程等，确保模型能够准确地反映教学资源的特征和关系。
模型设计
设置模型的参数，如学习率、迭代次数等，以确保模型的训练效果和性能。
参数设置
模型验证
采用交叉验证等方法，对模型进行验证，评估模型的准确性和泛化能力。
模型建立
利用选定的数据模型和整理好的数据集，建立小学教育ppt课件教案数据模型。
信息化教育背景
课件教案是教师进行教学设计和实施的重要辅助工具，对于提高教学效果具有重要作用。
教学辅助工具
知识传递的媒介
学生学习的引导
课件教案是知识传递的媒介，能够将教师的知识和经验以更加直观、生动的形式呈现给学生。
课件教案可以引导学生按照教师的教学思路进行学习，帮助学生更好地理解和掌握教学内容。
确定教学目标
对教材进行深入分析，确定教学重点和难点，选择合适的教学方法和手段。
分析教学内容
根据教学目标和内容，制定详细的教学计划，包括教学步骤、时间安排、教学资源等。
制定教学计划
根据教学计划，制作PPT课件，注意课件的布局、色彩搭配和字体大小等细节，使课件更加美观、易读。
制作课件
不断反思和改进教案，根据学生的反馈和教学效果，及时调整教学计划和教学方法，使教案更加符合学生需求和实际情况。
使用便捷性
评估教师在制作和使用基于数据模型的ppt课件过程中的便捷程度。
评估课件的内容丰富度、结构清晰度、视觉美观度等方面。
实践效果总结
基于数据模型的小学教育ppt课件在提高教学质量和效率方面取得了显著成效。
通过实践案例的验证，证明了该数据模型的实用性和有效性。
存在的问题与不足
在某些特定领域或知识点上，数据模型的适应性有待提高。
设计模型的输入、输出、训练过程等，确保模型能够准确地反映教学资源的特征和关系。
模型设计
设置模型的参数，如学习率、迭代次数等，以确保模型的训练效果和性能。
参数设置
模型验证
采用交叉验证等方法，对模型进行验证，评估模型的准确性和泛化能力。
模型建立
利用选定的数据模型和整理好的数据集，建立小学教育ppt课件教案数据模型。
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(1) 真实。 忽略的是非本质内容,与研究无关的内 容； 抽象的是本质内容,确实存在的内容。
第5章 建立数据模型
(2) 完整、 精确。 信息世界应有丰富的语义表 达能力,能模拟现实世界的各种情况。
(3) 易于理解,易于修改,特别是易于用户理解。 (4) 易于向DBMS所支持的数据模型转换。 现 实世界抽象成信息世界的目的,是为了实现信息的计 算机处理。
第5章 建立数据模型
信息世界中的数据模型又称为概念模型。 作为从 现实世界到其他数据模型转换的中间模型,概念模型不 考虑数据的操作,而只是用比较有效、 自然的方式描述 现实世界的数据及其联系。 在设计概念模型时,最著名、 最实用的是P.P.S.Chen于1976年提出的“实体―联系 模型”（Entity―Relationship Approach,简称E―R模 型）。
实体集间除了一对多（多对一）联系以外,还有一 对一、 多对多联系。
第5章 建立数据模型
企业中除了职工、 部门实体集以外,还有工资、 项目等实体集,通过分析可知,企业中每一个职工有一份 工资单,而每一份工资单也只属于一个职工,所以职工和 工资实体集之间的关系为一对一关系,简记为1∶1。 另 外,一个职工可参加多个项目,一个项目也由多个职工来 参加,所以职工和项目实体集之间的联系是多对多的,简 记为： m∶n。 它们的E―R模型表示分别如图 5 ― 3、 图5 ― 4所示。
电影来说,该影星为演该电影只能和一个制片公司签约； 但一个制片公司可以为一部电影和几个影星签约,一个 影星可以和一个制片公司签约主演多部电影。
第5章 建立数据模型
m 演员
n 签约 1 制 片公 司
电影
图 5 ― 5 演员、 电影和制片公司之间的三元联系
第5章 建立数据模型
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集 来替代。 考虑一个抽象的三元联系集R,它联系了实体 集A、 B、 C。 可引进一实体集E替代联系R,然后,为实 体集E和A、 B、 C建立三个新的二元联系集,分别命名 为RA、 RB、 RC。 可以将这一过程直接推广到n元联 系集的情况。 所以,理论上可以限制E―R模型中只包含 二元联系集。 然而,在大部分情况下,使用多元联系集 比二元联系集更方便。
第5章 建立数据模型
1 职工
拥有
1 工资
图 5 ― 3 职工和工资的一对一联系第5章 建立数据模型源自m 职工参加n 项目
图 5 ― 4 职工和项目的多对多联系
第5章 建立数据模型
5.1.2 多元联系 在E―R模型中,可以表示两个以上实体集之间的联
系,称为多元联系。 如图 5 ― 5 中的联系签约就是一个三元联系。 图 5 ― 5 包含了如下的语义： 对于特定的影星和
图 5 ― 7 是一个自身联系的例子。
第5章 建立数据模型
1 职工
领导
n
图 5 ― 7 一个自身联系的例子
第5章 建立数据模型
图中给出了实体集职工的一个自身联系“领导”, 同一部门中,职工与职工之间可有领导和被领导的关系, 其中一位是另一位的领导。 图中的联系集是1∶n,说明 了一位职工（领导）可领导其他多名职工,而一位职工 只被另一位职工（领导）领导。
第5章 建立数据模型
第5章 建立数据模型
5.1 建立实体联系模型 5.2 E―R模型的设计方法 5.3 E―R模型向关系模型的转化 5.4 历史上有影响的数据模型 5.5 数据模型与数据库系统的发展
第5章 建立数据模型
5.1 建立实体联系模型
数据模型是数据库系统的核心和基础。 但现实世 界总是先抽象成信息世界,然后才能转化为数据世界。 信息世界是对现实世界的抽象。 因此,信息世界不可能 等价于现实世界。 但是,信息世界必须：
第5章 建立数据模型
因为： (1) 多元联系集可以清晰地表示出几个实体集参与 到一个联系集的情况,而转换为多个二元联系后,难以体 现这种参与性。 (2) 对于为替代多元联系集而引进的实体集,有时 不得不为其创建一个标识码。 因为每个实体必须可以 相互区分。 创建的标识码和新建的多个二元联系一样, 增加了设计的复杂度和对存储空间的需求。
图 5 ― 2 部门和职工的一对多联系
第5章 建立数据模型
在图 5 ― 2（a）中,无向边上的1和n表示了部门 和职工的联系是一对多联系（或者说职工与部门之间 是多对一联系）,即表达了一位职工只能在一个部门中 工作,而一个部门中可有位职工这一语义（注： 有些文 献中使用带箭头的有向边表示联系集的类型）。
第5章 建立数据模型
酬金
m 演员
签约
n 电影
1 制片 公司
图 5 ― 6 联系可具有属性
第5章 建立数据模型
5.1.4 自身联系 在一个联系中,一个实体集可以出现两次或多次,
扮演多个不同角色,此种情况称为实体集的自身联系。 一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个 实体集画多少条线,到实体集的每条线代表该实体集所 扮演的不同角色。
第5章 建立数据模型
5.1.3 联系的属性 联系也可以具有单独的属性。 如在图 5 ― 5 中,
如果希望建立某演员和制片公司为一部电影签约的有 关酬金,此时,不能把酬金作为演员的属性,因为一个演员 可能签约了多部电影,得到了不同的酬金； 也不能把酬 金作为制片公司的属性,因为制片公司可能对不同影星 支付了不同的酬金； 酬金也不能作为电影的属性,因为 一部电影中不同的影星可能得到不同的酬金。 所以应 该把酬金作为联系的属性,如图 5 ― 6 所示。
第5章 建立数据模型
姓名 职 工号
性别 职工
年龄 职称
图 5 ― 1 职工的E―R模型表示
第5章 建立数据模型
实体集之间的联系集用菱形表示,并用无向边与相 关实体集连接,菱形中写上联系名,无向边上写上联系集 的类型。 部门和职工间的联系可用图5 ― 2所示的E―R 模型表示。
1 部门
工作
n 职工
第5章 建立数据模型
5.1.1 实体联系模型的基本构成 实体联系（E―R）数据模型所采用的三个主要概
念是： 实体集、 联系集和属性。 实体集是具有相同 类型及相同性质（属性）的实体集合。 联系集是指同 类联系的集合。 在E―R模型中,用矩形框表示实体集,矩 形框中写上实体名,用椭圆表示属性,椭圆中标上属性名, 实体的主码用下划线表示。 例如实体集职工可用E―R 模型表示,如图 5 ― 1 所示。
第5章 建立数据模型
(2) 完整、 精确。 信息世界应有丰富的语义表 达能力,能模拟现实世界的各种情况。
(3) 易于理解,易于修改,特别是易于用户理解。 (4) 易于向DBMS所支持的数据模型转换。 现 实世界抽象成信息世界的目的,是为了实现信息的计 算机处理。
第5章 建立数据模型
信息世界中的数据模型又称为概念模型。 作为从 现实世界到其他数据模型转换的中间模型,概念模型不 考虑数据的操作,而只是用比较有效、 自然的方式描述 现实世界的数据及其联系。 在设计概念模型时,最著名、 最实用的是P.P.S.Chen于1976年提出的“实体―联系 模型”（Entity―Relationship Approach,简称E―R模 型）。
实体集间除了一对多（多对一）联系以外,还有一 对一、 多对多联系。
第5章 建立数据模型
企业中除了职工、 部门实体集以外,还有工资、 项目等实体集,通过分析可知,企业中每一个职工有一份 工资单,而每一份工资单也只属于一个职工,所以职工和 工资实体集之间的关系为一对一关系,简记为1∶1。 另 外,一个职工可参加多个项目,一个项目也由多个职工来 参加,所以职工和项目实体集之间的联系是多对多的,简 记为： m∶n。 它们的E―R模型表示分别如图 5 ― 3、 图5 ― 4所示。
电影来说,该影星为演该电影只能和一个制片公司签约； 但一个制片公司可以为一部电影和几个影星签约,一个 影星可以和一个制片公司签约主演多部电影。
第5章 建立数据模型
m 演员
n 签约 1 制 片公 司
电影
图 5 ― 5 演员、 电影和制片公司之间的三元联系
第5章 建立数据模型
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集 来替代。 考虑一个抽象的三元联系集R,它联系了实体 集A、 B、 C。 可引进一实体集E替代联系R,然后,为实 体集E和A、 B、 C建立三个新的二元联系集,分别命名 为RA、 RB、 RC。 可以将这一过程直接推广到n元联 系集的情况。 所以,理论上可以限制E―R模型中只包含 二元联系集。 然而,在大部分情况下,使用多元联系集 比二元联系集更方便。
第5章 建立数据模型
1 职工
拥有
1 工资
图 5 ― 3 职工和工资的一对一联系第5章 建立数据模型源自m 职工参加n 项目
图 5 ― 4 职工和项目的多对多联系
第5章 建立数据模型
5.1.2 多元联系 在E―R模型中,可以表示两个以上实体集之间的联
系,称为多元联系。 如图 5 ― 5 中的联系签约就是一个三元联系。 图 5 ― 5 包含了如下的语义： 对于特定的影星和
图 5 ― 7 是一个自身联系的例子。
第5章 建立数据模型
1 职工
领导
n
图 5 ― 7 一个自身联系的例子
第5章 建立数据模型
图中给出了实体集职工的一个自身联系“领导”, 同一部门中,职工与职工之间可有领导和被领导的关系, 其中一位是另一位的领导。 图中的联系集是1∶n,说明 了一位职工（领导）可领导其他多名职工,而一位职工 只被另一位职工（领导）领导。
第5章 建立数据模型
第5章 建立数据模型
5.1 建立实体联系模型 5.2 E―R模型的设计方法 5.3 E―R模型向关系模型的转化 5.4 历史上有影响的数据模型 5.5 数据模型与数据库系统的发展
第5章 建立数据模型
5.1 建立实体联系模型
数据模型是数据库系统的核心和基础。 但现实世 界总是先抽象成信息世界,然后才能转化为数据世界。 信息世界是对现实世界的抽象。 因此,信息世界不可能 等价于现实世界。 但是,信息世界必须：
第5章 建立数据模型
因为： (1) 多元联系集可以清晰地表示出几个实体集参与 到一个联系集的情况,而转换为多个二元联系后,难以体 现这种参与性。 (2) 对于为替代多元联系集而引进的实体集,有时 不得不为其创建一个标识码。 因为每个实体必须可以 相互区分。 创建的标识码和新建的多个二元联系一样, 增加了设计的复杂度和对存储空间的需求。
图 5 ― 2 部门和职工的一对多联系
第5章 建立数据模型
在图 5 ― 2（a）中,无向边上的1和n表示了部门 和职工的联系是一对多联系（或者说职工与部门之间 是多对一联系）,即表达了一位职工只能在一个部门中 工作,而一个部门中可有位职工这一语义（注： 有些文 献中使用带箭头的有向边表示联系集的类型）。
第5章 建立数据模型
酬金
m 演员
签约
n 电影
1 制片 公司
图 5 ― 6 联系可具有属性
第5章 建立数据模型
5.1.4 自身联系 在一个联系中,一个实体集可以出现两次或多次,
扮演多个不同角色,此种情况称为实体集的自身联系。 一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个 实体集画多少条线,到实体集的每条线代表该实体集所 扮演的不同角色。
第5章 建立数据模型
5.1.3 联系的属性 联系也可以具有单独的属性。 如在图 5 ― 5 中,
如果希望建立某演员和制片公司为一部电影签约的有 关酬金,此时,不能把酬金作为演员的属性,因为一个演员 可能签约了多部电影,得到了不同的酬金； 也不能把酬 金作为制片公司的属性,因为制片公司可能对不同影星 支付了不同的酬金； 酬金也不能作为电影的属性,因为 一部电影中不同的影星可能得到不同的酬金。 所以应 该把酬金作为联系的属性,如图 5 ― 6 所示。
第5章 建立数据模型
姓名 职 工号
性别 职工
年龄 职称
图 5 ― 1 职工的E―R模型表示
第5章 建立数据模型
实体集之间的联系集用菱形表示,并用无向边与相 关实体集连接,菱形中写上联系名,无向边上写上联系集 的类型。 部门和职工间的联系可用图5 ― 2所示的E―R 模型表示。
1 部门
工作
n 职工
第5章 建立数据模型
5.1.1 实体联系模型的基本构成 实体联系（E―R）数据模型所采用的三个主要概
念是： 实体集、 联系集和属性。 实体集是具有相同 类型及相同性质（属性）的实体集合。 联系集是指同 类联系的集合。 在E―R模型中,用矩形框表示实体集,矩 形框中写上实体名,用椭圆表示属性,椭圆中标上属性名, 实体的主码用下划线表示。 例如实体集职工可用E―R 模型表示,如图 5 ― 1 所示。