Базы данных. Курс лекций. Учебное пособие
|
|
|
| Возрастное ограничение: |
12+ |
| Жанр: |
Наука |
| Издательство: |
Проспект |
| Дата размещения: |
14.12.2015 |
| ISBN: |
9785392191512 |
|
Язык:
|
|
| Объем текста: |
94 стр.
|
| Формат: |
|
|
Оглавление
Лекция 1. Базы данных. Общие понятия
Лекция 2. История развития баз данных
Лекция 3. Локальные и серверные базы данных
Лекция 4. Основные понятия реляционных баз данных
Лекция 5. Нормализация таблиц БД
Вопросы для самопроверки
Лекция 6. Концептуальное проектирование баз данных
Лекция 7. Логическое проектирование
Лекция 8. Физическое проектирование
Вопросы для самопроверки
Лекция 9. Отношения и нормальные формы
Лекция 10. Нормализация отношений
Вопросы для самопроверки
Лекция 11. Требования к реляционной СУБД
Вопросы для самопроверки
Лекция 12. Перспективы развития СУБД
Лекция 13. Обработка знаний
Лекция 14. Экспертные системы
Вопросы для самопроверки
Заключение
Тест
Для бесплатного чтения доступна только часть главы! Для чтения полной версии необходимо приобрести книгу
Лекция 13.
Обработка знаний
В настоящее время существует множество БД, которые очень полезны для учета кадров, продукции, бухгалтерских задач и т. п. Но эти задачи относятся к числу рутинных (операционных), они соответствуют уровню работников низшего звена – клерков, продавцов.
Руководители среднего и высшего звена крупного предприятия или фирмы решают качественно иные задачи. Им необходимо организовывать аналитическую обработку информации для решения таких проблем, как:
1. Определение и анализ тенденций;
2. Анализ возможностей;
3. Анализ конкурентоспособности и т. д.
Системы поддержки принятия решения (СППР) должны обеспечивать возможность анализа зависимостей между различными параметрами, которые могут варьироваться в широких пределах. Например, зависимость объема продаж от региона, времени, категории товара и т. п.
Представление данных в виде таблиц реляционной БД не совсем удобно для целей анализа. Основоположник реляционной модели Э. Кодд указал в этой связи на невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым понятным для аналитиков способом».
Измерение – это последовательность значений одного из анализируемых параметров. Например, для параметра «время» это последовательность календарных дней, для параметра «регион» – список городов, для параметра «категория товара» – соответственно список товаров.
Множественность измерений предполагает представление данных в виде многомерной модели. По измерениям в многомерной модели откладывают параметры, относящиеся к анализируемой предметной области.
Введенное Э. Коддом понятие многомерного концептуального представления обозначает множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Соответственно, многомерный анализ – это одновременный анализ по нескольким измерениям.
Базы данных. Курс лекций. Учебное пособие
Рассматриваются принципы и механизмы обработки данных и знаний в информационных системах.<br />
Подробно описаны все этапы проектирования баз данных, требования к реляционным СУБД и перспективы их развития.
Наука Латыпова Р.Р. Базы данных. Курс лекций. Учебное пособие
Наука Латыпова Р.Р. Базы данных. Курс лекций. Учебное пособие
Рассматриваются принципы и механизмы обработки данных и знаний в информационных системах.<br />
Подробно описаны все этапы проектирования баз данных, требования к реляционным СУБД и перспективы их развития.
Внимание! Авторские права на книгу "Базы данных. Курс лекций. Учебное пособие" (Латыпова Р.Р.) охраняются законодательством!
|
