数据模型 ppt课件
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数据、模型与决策第三、四章46页PPT
Contents
第三章 统计资料描述分析
1 第一节 图表描述分析 2 第二节 数量资料的特征数字 3 第三节 属性资料的特征数字
第一节 图表描述分析
图表 描述 分析
统计表的种类与应用
单变量的频数分布
频数分布的编制
两变量交叉分类的频数分布
统计资料的图像描述
直方图、折线图与曲线图 累积分布图 饼形图与圆环图
2. 四分位差
四分位差是根据四分位数计算的。首先把变量各单位标志值从 小到大排序，再将数列四等分，处于四分位点位次的标志值就 是四分位数，记作 M1，M2，M3 ，M 1 为第一四分位数（也称为下 四分位数），M 2 为第二四分位数，就是中位数 M e ，M 3 为第三 四分位数。
四分位差的计算公式为： IQRM3M1
帕累图 散点图 雷达图 茎叶图
第二节 数量资料的特征数字
集中趋势 离散趋势 相关性测量 软件应用
原始数据: 10 5 9 13 6 8
X X1 X2 X3 X4 X5 X6 6
1059 13 6 8 6
8.5
集中趋势
① 算术平均数：
✓ 含义：假定1,2,n 为样本观察值，用
平均数，则算术平均数的基本计算公式为
四分位差与极差相比较：
四分位差是对极差的一种改进。与极差相比，四分位差因不受 极值的影响，在反映数据的离散程度方面比极差准确，具有较 高的稳定性；同时，对于存在开口的组距数列，不能计算极差， 但可以计算四分位差。
四分位差和极差一样，不能充分利用数据的全部信息，也无法 反映标志值的一般变动。
4. 方差和标准差
极差＝最大标志值－最小标志值 根据组距数列求极差的计算公式为：
极差＝最高组上限－最低组下限
第三章 统计资料描述分析
1 第一节 图表描述分析 2 第二节 数量资料的特征数字 3 第三节 属性资料的特征数字
第一节 图表描述分析
图表 描述 分析
统计表的种类与应用
单变量的频数分布
频数分布的编制
两变量交叉分类的频数分布
统计资料的图像描述
直方图、折线图与曲线图 累积分布图 饼形图与圆环图
2. 四分位差
四分位差是根据四分位数计算的。首先把变量各单位标志值从 小到大排序，再将数列四等分，处于四分位点位次的标志值就 是四分位数，记作 M1，M2，M3 ，M 1 为第一四分位数（也称为下 四分位数），M 2 为第二四分位数，就是中位数 M e ，M 3 为第三 四分位数。
四分位差的计算公式为： IQRM3M1
帕累图 散点图 雷达图 茎叶图
第二节 数量资料的特征数字
集中趋势 离散趋势 相关性测量 软件应用
原始数据: 10 5 9 13 6 8
X X1 X2 X3 X4 X5 X6 6
1059 13 6 8 6
8.5
集中趋势
① 算术平均数：
✓ 含义：假定1,2,n 为样本观察值，用
平均数，则算术平均数的基本计算公式为
四分位差与极差相比较：
四分位差是对极差的一种改进。与极差相比，四分位差因不受 极值的影响，在反映数据的离散程度方面比极差准确，具有较 高的稳定性；同时，对于存在开口的组距数列，不能计算极差， 但可以计算四分位差。
四分位差和极差一样，不能充分利用数据的全部信息，也无法 反映标志值的一般变动。
4. 方差和标准差
极差＝最大标志值－最小标志值 根据组距数列求极差的计算公式为：
极差＝最高组上限－最低组下限
数据模型与决策PPT课件
07.12.2020
若按这3个维度对研究总体分类，那么共有18个类，它们可以 用一个立方体来表示，如图4.1所示，其中每个“格子”代表 一类。譬如，正前方标有“1”的格子表示属于大都市区域且 人口少于5000人的城市中的所有食品超市。 从例3.5，我们不难理解分层抽样的定义：将总体分成若干个 互不重叠的子总体，从每个子总体中独立地进行抽样。每个 子总体，也即例4.5中的“格子”，被成为层（stratum）。
07.12.2020
例2.2 美国政府研究如下一个问题：是否需要为中低收入家 庭提供日间托儿服务？ 如果这项服务能使得这些儿童在日后收到更多更好的教育， 则政府可以少付出福利金、增加税收而很有效益。 卡罗来那州的一项启蒙计划从1972年开始对一群儿童进行跟 踪观测，结果显示，良好的日间照护对儿童以后的就学和就业 有很大影响。 启蒙计划中受试对象是111个人，他们在1972年还是名婴儿， 出生在低收入家庭，身体健康，所有这些婴儿都得到社会工作 者的帮助，其中随机选出一半的人给予密集学前教育。 这里进行了对比，解释变量是是否接受学期教育，而反应变 量则很复杂，包括是否上大学以及就业情况。
07.12.2020
例1.3 权威人物的意见 有两个内容相同的问题： 问题A：陆军部和海军部应当合并为统一的作战部，您同意 么？ 问题B：艾森豪威尔将军说，陆军部和海军部应当合并为统 一的作战部，您同意么？ 结果对问题A表示同意的比例为29%，而对问题B表示同意 的比例为49%，两者相距甚远。无疑，权威人物艾森豪威尔 将军的意见影响了被调查者的意见。
数据、模型与决策
数据的产生与图表描述
一、 调查面面观 二、 实验面面观 三、 数据的图表描述
07.12.2020
一、 调查面面观
若按这3个维度对研究总体分类，那么共有18个类，它们可以 用一个立方体来表示，如图4.1所示，其中每个“格子”代表 一类。譬如，正前方标有“1”的格子表示属于大都市区域且 人口少于5000人的城市中的所有食品超市。 从例3.5，我们不难理解分层抽样的定义：将总体分成若干个 互不重叠的子总体，从每个子总体中独立地进行抽样。每个 子总体，也即例4.5中的“格子”，被成为层（stratum）。
07.12.2020
例2.2 美国政府研究如下一个问题：是否需要为中低收入家 庭提供日间托儿服务？ 如果这项服务能使得这些儿童在日后收到更多更好的教育， 则政府可以少付出福利金、增加税收而很有效益。 卡罗来那州的一项启蒙计划从1972年开始对一群儿童进行跟 踪观测，结果显示，良好的日间照护对儿童以后的就学和就业 有很大影响。 启蒙计划中受试对象是111个人，他们在1972年还是名婴儿， 出生在低收入家庭，身体健康，所有这些婴儿都得到社会工作 者的帮助，其中随机选出一半的人给予密集学前教育。 这里进行了对比，解释变量是是否接受学期教育，而反应变 量则很复杂，包括是否上大学以及就业情况。
07.12.2020
例1.3 权威人物的意见 有两个内容相同的问题： 问题A：陆军部和海军部应当合并为统一的作战部，您同意 么？ 问题B：艾森豪威尔将军说，陆军部和海军部应当合并为统 一的作战部，您同意么？ 结果对问题A表示同意的比例为29%，而对问题B表示同意 的比例为49%，两者相距甚远。无疑，权威人物艾森豪威尔 将军的意见影响了被调查者的意见。
数据、模型与决策
数据的产生与图表描述
一、 调查面面观 二、 实验面面观 三、 数据的图表描述
07.12.2020
一、 调查面面观
数据仓库维度建模ppt课件
• 例如，零售营销事实表设计如下： POS 事务编号
销售量销售额
成本金额
.
毛利润金额
3.星形模型设计
(3) 维表的设计。 • 维表的属性必须具有以下特征：
– 可用文字描述； – 离散值； – 有规定的约束； – 在分析时可提供行标题。
.
3.星形模型设计
例：零售业营销分析的星型模型图。
时间维
时间键 星期几 月份 年份
.
3.星形模型设计
(2) 事实表的设计方法。
• 事实表是数据仓库中最大的表，在设计时，一定 注意使事实表尽可能的小，因为过大的事实表在 表的处理、备份和恢复、用户查询等方面要用较
长的时间。具体方法主要有：
– 减少列的数量；
日期关键字
– 降低每列的大小；
产品关键字
– 把历史数据存档；
商场关键字 促销关键字
• 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表的功能外，还连接对事实表进行详细描述的详 细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 目的。
.
4.基本雪花模型设计
• 在该模型中，将地理层次国家、区域和分区域嵌 入到销售员维度，这样，公司的管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内的销售员的层次关 系来查看公司的销售情况。
商品维
商店键 商店标识号 商店名称 地址 地区 楼层类型
零售营销
时间键 产品键 商店键 客户键 促销键 销售额 成本金额
促销维
促销键 待定促销 属性
.
产品维
产品键 描述 品牌 类别 包装类型 尺寸
客户维
客户键 客户姓名 购买介绍 信用概况 统计类型 地址
4.雪花模型设计
第八章面板数据模型计量经济学 PPT
二、随机效应变截距回归模型（个体）
K
y iti kx k it u it (i 1 ,2 ,L ,Nt 1 ,2 ,L ,T )
k 1
K
yit vi x k kit uit
i vi
k1
为 截 距 中 的 常 数 项 部 分
vi为 截 距 中 的 随 机 变 量 部 分
模型进一步假设
(1) v i与 x kit不 相 关
k 1
kixkitu it t 1 ,2 L,T
Y1
U1
eT X1
第三节
Y混合Y2回 归U模型U2
Z eT
X2
B
M
M
L
从截面上看，Y不N同个体之U间N不存在显eT 著X性N差 异。
混合回归模NT型的1 模型N形T式1为 NT(K1) (K1)1
Y i e T X i U i( i 1 ， 2 ， L ， N )
Y1 eT X 1 U 1 Y i i e T X ii U ii 1 ， 2 ， L ， N
Y2 eT X 2 U 2
YZBU
1 LY N L2 eT L XLN N L U N , 1 2 N
一、混合回归模型假设 假设1：随机干扰项向量U的期望为零向量。 假设2：不同个体随机干扰项之间相互独立。 假设3：随机误差项方差为常数。 假设4：随机误差项与解释变量相互独立。 假设5：解释变量之间不存在多重共线性。 假设6：随机误差项向量服从正态分布，即
一、固定效应变截距回归模型
固定效应变截距回归模型的模型形式为
1
YY =DD Z B+ XUX U U 最=令 Z小BZ+二U乘D虚X拟变B量模型
2
《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。
数据库E-R图讲解ppt课件
职工
1
n
领导
单个实体型内部 1:n联系
13
+ 2.1 基本概念 + 2.2 E-R图 + 2.3 一个简单的综合示例
14
+ E-R图概念模型的表示工具 + 实体－联系方法(E-R方法)
– 用E-R图来描述现实世界的概念模型 – E-R方法也称为E-R模型
15
+ 1．E-R图的组成要素 符号
含义
28
+ 实体：研究所，研究室，研究人员，项目 + 联系：
– 研究所，研究室之间联系 – 研究室，研究人员间联系 – 研究人员，项目之间联系
29
研究所
研究所编号 <pi> <M> 研究所名 地址
包含
研究室
研究室编号 <pi> <M> 研究室名 办公地点
有
研究员
编号 <pi> <M> 0,n 姓名 性别 年龄
参与 工作量
是否需要研究所到科研项目间联系？ 工作量 是放在实体上还是联系上？
科研项目
项目号
<pi> <M>
0,n
项目名 开工时间
项目负责人
30
+ 优点
– 简单，容易理解，真实反应用户需求； – 与计算机无关，用户容易接受。
+ 遇到实际问题一般先设计一个ER模型，然 后把ER模型转换成计算机能实现的数据模 型——逻辑数据模型。
37
为什么要讨论实体之间的联系？
仓库号 WH1 WH2 WH3 WH4
城市 北京 上海 广州 重庆
面积 500 450 200 300
《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。
数据模型简介(共10张PPT)
大数据建模
大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是 对事物的一种无歧义的书面描述。
其基本过程是通过多个学科技术的融合，实现数据的抽取、 管理和分析，达到发现新知识和规律的目的。
信息挖掘是机器学习与数据库技术的交叉。 利用机器学习的技术分析海量的数据。 利用数据库技术来管理海量的数据。
大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。 各种数据模型都试图通过对数据的规律描述，建立模型，找出数据之间的关系，从而解决业务问题，具有共同的目标。 统计建模是以计算机统计分析软件为工具，利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索处理的过程，用于揭示数据背后的因素 ，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出预测或判断。 其基本过程是通过多个学科技术的融合，实现数据的抽取、管理和分析，达到发现新知识和规律的目的。 在小数据时代和大数据时代，传统数学建模方法都是必不可少的，是大数据分析的基础。 数据挖掘往往使用总体数据。
有联系又有区别 ，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出预测或判断。
数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。 各种数据模型都试图通过对数据的规律描述，建立模型，找出数据之间的关系，从而解决业务问题，具有共同的目标。 在小数据时代和大数据时代，传统数学建模方法都是必不可少的，是大数据分析的基础。 数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。 在小数据时代和大数据时代，传统数学建模方法都是必不可少的，是大数据分析的基础。
数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
要的产品等过程。 数据挖掘模型是指针对现实生活中要解决问题的特定对象，为了特定的数据挖掘目的，做出一些重要的简化与假设，运用适当的数据挖掘
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例如，一个班有若干名学生，而每个学生只在一个班中学 习，则班与学生之间具有一对多联系。
3. m：n联系 如果实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体
（n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中也有m个实体（m≥0）与之联系，则称实体集A与实 体集B具有多对多联系，记为m：n。
2.2.2 实体间的联系方式
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）内部的联系和实体（型） 之间的联系。实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之 间的联系。实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
两个实体集之间的联系可以分为以下3类： 一对一联系（简记为1：1） 一对多联系（简记为1：n） 多对多联系（简记为m：n）
1. 1：1联系 如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中至多有一
个（也可以没有）实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与 实体集B具有1：l联系。
例如，学校里面，一个班只有一个正班长，而一个班长只 在一个班中任职，则班与班长之间具有一对一联系。 2. 1：n联系
如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体 （n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中至多只有一个实体与之联系，则称实体集A与实体集 B有1：n联系。
它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用
于数据库设计。
•
另一类模型是数据模型逻辑模型和物理模
型 ，主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，
它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于
DBMS的实现。
2.1.1 数据的描述
对数据的描述应指出在模型中包含哪些记录型，并对记 录型进行命名；指明各个记录型由哪些数据项构成，并对数 据项进行命名，每个数据项均需指明其数据类型和取值范围， 这是数据完整性约束所必需的。
1. 两个不同实体集之间联系的画法
两个不同实体集之间存在1：1、1：n和m：n联系，可以用图 形来表示两个实体集之间的这三类联系，如图2.2所示。
2. 两个以上不同实体集之间联系的画法
两个以上不同实体集之间可能存在各种关系，以3个不同实体集 A、B和C为例，它们之间的典型关系有1：n：m和r：n：m联 系。
例如，在前面的学生选课问题中，学生记录型S为（学号, 姓名,性别,班号），课程记录型C为（课程号,课程名,任课教 师）。如学号由长度为10的字符型数据构成，性别只能取 “男”或“女”。
2.1.2 数据间联系的描述
对数据间联系的描述要指明各个不同记录型间所存在的 联系和联系方式。
数据模型中的“联系”是一种特殊类型记录，通常还要 对这种“联系”进行命名。数据库系统与文件系统本质不同 就表现在数据库中各个记录是互相联系的，正是通过这种联 系，数据库才能支持访问不同类型记录的数据，并提高数据 访问的效率
现实世界
信息世界
机器世界
将现实世界的问题用概念模型来表示 将概念模型转换为 DBMS 支持的数据模型
概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层 次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界的第一层 抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具。
2.2.1 信息世界中的基本概念
实体（Entity）:客观存在并可相互区别的事物称为实 体。
例如，在前面的学生选课问题中，“选修”联系将多个 学生记录与多个课程记录关联起来，即多个学生可以选修同 一门课程，一个学生也可以选修多门课程。
2.2 概念模型
计算机只能处理数据，所以首先要解决的问题是按用户 的观点对数据和信息建模，然后按计算机系统的观点对数据 建模。图2.1所示的是现实世界客观对象的抽象过程。
属性（Attribute）:实体所具有的某一特性称为属性。 码（Key）:码有时也称关键字。所谓码，是指在实体
属性中，可用于区别实体中不同个体的一个属性或几 个属性的组合，称为该实体集的“码”。 域（Domain）:属性的取值范围称为该属性的域。 实体型（Entity Type）:具有相同属性的实体必然具 有共同的特征和性质。用实体名及其属性名集合来抽 象和刻画同类实体，称为实体型。 实体集（Entity Set）:同型实体的集合称为实体集。
例如，一门课程同时有若干个学生选修，而一个学生可以 同时选修多门课程，则课程与学生之间具有多对多联系。
2.2.3 实体联系表示法（E-R方法）
建立概念模型最常用的方法是实体-联系方法，简称E-R方 法。该方法直接从现实世界中抽象出实体和实体间的联系， 然后用E-R图来表示数据模型。
在E-R图中实体用方框表示；联系用菱形表示，并且用边 将其与有关的实体连接起来，并在边上标上联系的类型；属 性用椭圆表示，并且用边将其与相应的实体连接起来。对于 有些联系，其自身也会有某些属性，同实体与属性的连接类 似，将联系与其属性连接起来。
DM=(R，L) 其中，DM（Data Model）是数据模型的英文简称；R代 表记录型集合；L代表不同记录型联系的集合。 例如，在学生选课问题中，R是学生和课程两个记录型的 集合，L是它们之间的联系，即为“选修”联系。
数据模型
• 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。 • 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
• 不同的数据模型实际上是提供模型化数据和信息 的不同工具。根据模型应用的不同目的，可以将 这些模型划分为两类，它们分属于两个不同的层 次。
•
第一类模型是概念模型，也称信息模型，
第二章 数据模型
2.1 什么是数据模型 2.2 概念模型 2.3 DBMS支持的数据模型 2.4 各种数据模型的总结
2.1 什么是数据模型
数据模型是客观事物及其联系的数据描述，它应具有描述 数据和数据联系两方面的功能。组成数据模型的三要素是数据 结构、数据操作和数据的完整性约束条件。 数据模型可以形式化地表示为：
对于1：n：m联系，表示A和B之间是1：n（一对多）联系， B和C之间是n：m（多对多）联系，A和C之间是1：m（一对多） 联系。这两个典型关系的表示方法如图2.3所示。
3. m：n联系 如果实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体
（n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中也有m个实体（m≥0）与之联系，则称实体集A与实 体集B具有多对多联系，记为m：n。
2.2.2 实体间的联系方式
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）内部的联系和实体（型） 之间的联系。实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之 间的联系。实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
两个实体集之间的联系可以分为以下3类： 一对一联系（简记为1：1） 一对多联系（简记为1：n） 多对多联系（简记为m：n）
1. 1：1联系 如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中至多有一
个（也可以没有）实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与 实体集B具有1：l联系。
例如，学校里面，一个班只有一个正班长，而一个班长只 在一个班中任职，则班与班长之间具有一对一联系。 2. 1：n联系
如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体 （n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中至多只有一个实体与之联系，则称实体集A与实体集 B有1：n联系。
它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用
于数据库设计。
•
另一类模型是数据模型逻辑模型和物理模
型 ，主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，
它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于
DBMS的实现。
2.1.1 数据的描述
对数据的描述应指出在模型中包含哪些记录型，并对记 录型进行命名；指明各个记录型由哪些数据项构成，并对数 据项进行命名，每个数据项均需指明其数据类型和取值范围， 这是数据完整性约束所必需的。
1. 两个不同实体集之间联系的画法
两个不同实体集之间存在1：1、1：n和m：n联系，可以用图 形来表示两个实体集之间的这三类联系，如图2.2所示。
2. 两个以上不同实体集之间联系的画法
两个以上不同实体集之间可能存在各种关系，以3个不同实体集 A、B和C为例，它们之间的典型关系有1：n：m和r：n：m联 系。
例如，在前面的学生选课问题中，学生记录型S为（学号, 姓名,性别,班号），课程记录型C为（课程号,课程名,任课教 师）。如学号由长度为10的字符型数据构成，性别只能取 “男”或“女”。
2.1.2 数据间联系的描述
对数据间联系的描述要指明各个不同记录型间所存在的 联系和联系方式。
数据模型中的“联系”是一种特殊类型记录，通常还要 对这种“联系”进行命名。数据库系统与文件系统本质不同 就表现在数据库中各个记录是互相联系的，正是通过这种联 系，数据库才能支持访问不同类型记录的数据，并提高数据 访问的效率
现实世界
信息世界
机器世界
将现实世界的问题用概念模型来表示 将概念模型转换为 DBMS 支持的数据模型
概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层 次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界的第一层 抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具。
2.2.1 信息世界中的基本概念
实体（Entity）:客观存在并可相互区别的事物称为实 体。
例如，在前面的学生选课问题中，“选修”联系将多个 学生记录与多个课程记录关联起来，即多个学生可以选修同 一门课程，一个学生也可以选修多门课程。
2.2 概念模型
计算机只能处理数据，所以首先要解决的问题是按用户 的观点对数据和信息建模，然后按计算机系统的观点对数据 建模。图2.1所示的是现实世界客观对象的抽象过程。
属性（Attribute）:实体所具有的某一特性称为属性。 码（Key）:码有时也称关键字。所谓码，是指在实体
属性中，可用于区别实体中不同个体的一个属性或几 个属性的组合，称为该实体集的“码”。 域（Domain）:属性的取值范围称为该属性的域。 实体型（Entity Type）:具有相同属性的实体必然具 有共同的特征和性质。用实体名及其属性名集合来抽 象和刻画同类实体，称为实体型。 实体集（Entity Set）:同型实体的集合称为实体集。
例如，一门课程同时有若干个学生选修，而一个学生可以 同时选修多门课程，则课程与学生之间具有多对多联系。
2.2.3 实体联系表示法（E-R方法）
建立概念模型最常用的方法是实体-联系方法，简称E-R方 法。该方法直接从现实世界中抽象出实体和实体间的联系， 然后用E-R图来表示数据模型。
在E-R图中实体用方框表示；联系用菱形表示，并且用边 将其与有关的实体连接起来，并在边上标上联系的类型；属 性用椭圆表示，并且用边将其与相应的实体连接起来。对于 有些联系，其自身也会有某些属性，同实体与属性的连接类 似，将联系与其属性连接起来。
DM=(R，L) 其中，DM（Data Model）是数据模型的英文简称；R代 表记录型集合；L代表不同记录型联系的集合。 例如，在学生选课问题中，R是学生和课程两个记录型的 集合，L是它们之间的联系，即为“选修”联系。
数据模型
• 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。 • 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
• 不同的数据模型实际上是提供模型化数据和信息 的不同工具。根据模型应用的不同目的，可以将 这些模型划分为两类，它们分属于两个不同的层 次。
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第一类模型是概念模型，也称信息模型，
第二章 数据模型
2.1 什么是数据模型 2.2 概念模型 2.3 DBMS支持的数据模型 2.4 各种数据模型的总结
2.1 什么是数据模型
数据模型是客观事物及其联系的数据描述，它应具有描述 数据和数据联系两方面的功能。组成数据模型的三要素是数据 结构、数据操作和数据的完整性约束条件。 数据模型可以形式化地表示为：
对于1：n：m联系，表示A和B之间是1：n（一对多）联系， B和C之间是n：m（多对多）联系，A和C之间是1：m（一对多） 联系。这两个典型关系的表示方法如图2.3所示。