1、首先确定计算机上安装过2013年部门决算软件及2013年部门决算数据。
2、在“高级”菜单下，点击“显示所有扩展功能”。
3、点击“任务”菜单，进入任务管理窗口，如图所示：
点击“搜索”按钮，选择完全式搜索，点击“开始搜索”。
勾选“2013年部门决算报表”，然后点击“加入任务”。
4、点击“高级”菜单，点击“关联任务定义”，如图所示：
直接点击“保存”即可。如图所示：
提取封面代码：
最后点击“提取”。
然后选择需要提取的“单位名称”。注：汇总表不能提取。成功后点击“关闭”。
然后开始提取年初数。注：行政单位无需提取，本年需按照新的行政单位会计制度填写。
提取完成后，各单位需检查封面信息和各表的年初数是否正确。
鼎信诺前端数据提取步骤 1、将前端取数文件夹拷贝到U盘中 然后将U盘插在企业财务电脑上(数据库服务器),双击Sjinput51进入，打开dataget.exe文件 进入取数界面； 2、选择“财务数据提取”和“操作系统环境”（右键我的电脑，点击属性，可查看），点击确认； 3、在财务软件列表中选择相应财务软件接口，或者在右上角的“模糊查询”区域输入财务软件拼音首字母 例如用友u8 我们就可以输入“YY”进行过滤选择好财务软件后 我们点击右下角的“下一步”； 4、数据库类型选择,用友软件一般为“access” 进入单机版取数界面，点击下一步； 5、点击浏览选取企业的备份数据； 6、浏览找到企业的数据库备份 后缀为.mdb 然后点击“打开”按钮； 7、点击“连接”按钮后 左下角区域出现账套名称和会计年选择需要的账套名称和会计年以后点击“开始取数”按钮进行取数； 8、取数完毕以后会弹出保存文件的对话框选择文件路径、文件名称以后 点击“保存”按钮，保存为后缀为.sjc的文件单机版取数完成（一般默认会导入U盘）。 鼎信诺导出数据转换步骤 1、打开鼎信诺，选择创建项目，点击确定； 2、在创建新审计项目中填上新项目名称，然后点击下一步； 3、选择审计期间，比如：2015年1-12月，点击创建单一公司或创建集团公司； 4、选择会计制度，点击下一步； 5、输入被审计单位名称等信息； 6、设置权限，点击确认，开始导入数据； 7、登录先建项目，点击确认； 8、点击“财务数据”，点击“前端数据导入”，选择文件，即导出的数据，选中后点击打开； 9、选择期数，确认；
10、点击“开始导数”，导数完成口进入数据检查，1、9、10是必须检查项； 11、点击确定，完成数据转换。
数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但
数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 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（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
数据抽取与主题开发基 础流程 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
数据抽取、主题报表基础开发流程示例 1数据抽取 根据SG186一体化平台数据标准，相关数据抽取流程如下： 为了使用户能更全面的了解数据体系的原理及应用流程。下面我们以生产数据为例，详细演示数据的抽取的过程。 抽取模块：（中间到基础，基础到主题，基础到支撑） 下面以基础表到主题表的数据抽取为例，予以详细说明。另外,基础到支撑表的抽取与基础到主题抽取建模类似。 1.1明细表(源表) 例：SC_DEV_EXAM_REP(生产设备检修基础表)表。表结构如下： 目标表 T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)表.其表结构如下：
附：T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)主题表数据标准。 定义宏 为了移植方便，要定义宏。应用于整个数据抽取流程。其中定义了生产、营销的中间库、基础库、主题库的连接方式(ORACLE 9i、ORACLE 10g等数据库的连接方式)、数据库实例、用户名、密码以及数据抽取的时间戳。 （定义宏） 设计Map及Process 源连接 选择基础表相对应的源连接、数据库别名、用户ID、密码。最后将数据源按维度字段(在目标表(主题表)中需要分类查看的字段,其在源表(基础表中对应的字段)进行排序,以下是样例查询语句: SELECT * FROM SC_DEV_EXAM_REP WHERE TAB_YEAR = $(SOURCE_TIME_YEAR) AND TAB_MONTH = $(SOURCE_TIME_MONTH) ORDER BY TAB_YEAR,TAB_MONTH,REPAIR_TYPE,VOL_LEVEL
★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型（Data Models）：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。 2.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。 3.数据模型：按计算机的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。一般有层次，网状，关系三种。 4.矩形：表示实体集；菱形：表示联系集；线：连接实体集与联系集或属性与实体集；椭圆：表示属性；下划线：主码属性。 5.常用数据模型：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构：邻接法：前序穿线树；链接法：用指针表示层次关系(子女－兄弟链接法，层次序列链接法)。（众） 7.网状模型存储结构：链接法：用指针表示层次关系（单链，双链，环链等）。（S_XH，C_KCH） 8.关系模型中，关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境，支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix，Solaris运行在许多RISC工作站和服务器
上，Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色：交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成：进程控制块，正文段和数据段。Unix系统中，输入／输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成，有很多职责：定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站，应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中，首先要做的是尽早执行选择运算。
GSM BSS MR数据提取解决方案说明书V2.1 ――基于M2000集中采集方案 华为技术有限公司 版权所有侵权必究 All rights reserved
目录 1关于本文档 (3) 1.1目的 (3) 1.2范围 (3) 1.3文档管理 (3) 2BSC6000的MR数据采集方案（网管集中采集） (4) 2.1方案概述 (4) 2.1.1背景 (4) 2.1.2组网图 (5) 2.2网管集中采集MR数据方案 (5) 2.2.1M2000定制MR采集任务 (5) 2.2.2BSC侧对MR采集任务的处理 (6) 2.2.3M2000侧对MR数据的集中存储 (7) 2.2.4关键规格 (7) 2.2.5软件要求 (8) 2.2.6硬件要求 (8) 2.2.7组网要求 (8) 2.2.8数据接口 (8)
1 关于本文档 1.1 目的 《GSM BSS MR数据提取解决方案说明书V2.1》描述了华为GSM BSS系统从BSC获取MR测量数据的具体方案，实施措施和华为提供的相关服务策略，帮助和指导用户有效获取MR相关数据，实现对网络数据信心的良好监控和持续优化。 1.2 范围 本文是GSM BSS MR数据提取解决方案的总体介绍性文档，可在投标，技术交流，技术澄清等商务技术活动中被使用，也可作为项目相关客户或市场技术人员学习和了解相关特性的参考资料。 1.3 文档管理 本文档由华为公司无线产品线O&M开发部编写，修订和维护。并在“市场资料管理系统（3MS 平台）”上发布。 本文档可在“市场资料管理系统（3MS平台）”下载获得。
2 BSC6000的MR数据采集方案（网管集中采集） 2.1 方案概述 2.1.1 背景 基于MR包括，可实现利用现网手机用户的实时状态，基于快速收集真实的海量手机测量报告，直接采集手机用户上、下行链路数据，在实际话务模型下进行优化，能够及时发现覆盖问题、邻区多配漏配问题、直观全面地了解话务密度、上下行质量和干扰状况等。 本文档描述针对华为BSC6000产品如何实现对MR数据的集中采集。 传统的MR数据采集通常是通过在Abis口挂表方式采集，该方法的主要劣势是： （1）工程师必须在Abits口上挂接仪表，必须到各个端局操作，费时费力； （2）挂表方式要手工操作，需要不断检索传输线路，更替接口； （3）挂表方式一次只能对若干线路实现采集，难以实现全网信息的统一收集，除非对所有Abits口挂表，成本巨大； （4）挂表方式要经常倒换采集数据，易于出错； 华为针对客户上述困难，在BSC6000实现MR数据的软件采集，并通过M2000可实现对多BSC MR数据的集中采集。
XX系统数据提取管理办法 修订历史记录 编制部门/日期: 审核人/日期： 批准人/日期： XＸXＸXX集团发布 目录 1、目得3? 2、定义 (3) 3、适用范围 (3) 4、管理职责 ........................................................................................................................................................... ３５、XXＸ系统数据流程5? ６、附则 ................................................................................................................................................................. ７ 1、目得 为规范XXＸ系统数据管理工作,降低数据被非法使用、泄露、丢失及破坏得风险，特制定本管理规定. 2、定义 本管理办法中数据就是指XXX系统中各种业务与财务数据.数据管理包括涉及数据修改、提取,数据处理过程中对数据真实性得保证,数据内、外部传输得工作。 3、适用范围 3、1、总部用户
本规定适用于中国ＸＸＸ金融服务集团(以下简称“公司”）所有职能部门、业务单位及其业务部门(以下简称“各部门”）。 3、2、分支机构用户 中国XXX金融服务集团属下各分支机构。 4、管理职责 ４、2、１、公司各部门、各分支机构：填写《XXX系统数据提取申请表》描述提取数据得原因、数据范围、使用范围、知情人范围等内容，并签署《平台数据提取确认书》,由部门负责人审批后通过OA提交需求。申请人、申请人所在部门、申请人所在分支机构以及审批人员必须对所需提取得数据负全部责任,包括且不限于不外泄、不转发、不拷贝、用途不得违反公司各规章制度,如若违反需承担一切后果。 4、2、2、机构后援服务部:审核各分支机构提交得数据提取需求申请,包括但不限于审核该机构提取必要性、数据使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、２、3、财务管理部:审核各部门、各分支机构提交得数据提取需求申请，包括但不限于审核该部门、机构提取必要性、使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、2、4、风险控制部：审核公司各部门、各分支机构对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性、有效性、使用范围、知情人范围、数据范围。 4、2、５、总裁办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。 4、2、６、董事长办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。
1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性： （1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 （2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式： （1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 （1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义： （1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。 （2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。 简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 （1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计 （5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 （1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。 （2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/5d8584418.html, 多目标跟踪数据关联方法综述 作者：杨凡弟 来源：《科技视界》2016年第06期 【摘要】本文首先介绍了目标跟踪的基本概念和原理，并对在此过程中最重要的数据关 联进行了论述；再对经典的数据关联方法进行了分析与总结，指出了经典的数据关联方法的基本特征；并对近几年受到广泛关注的“多对一”问题、以及实际应用中基于特征的数据关联进行了总结。最后，基于数据关联的研究现状，提出了需要进一步研究的若干问题。 【关键词】多目标跟踪；数据关联；综述 【Abstract】Firstly， the basic concept， principle of target tracking are introduced， and the importance of data association is analyzed； Secondly， the classical data association methods are summarized and the basic feature of those methods are presented； For tracking a target when more than one target originated measurement may exist within the validation gate， the many-to-one measurement set-to-track association methods are summarized， as well methods based on features. Finally， the future study problems of development of data association methods are presented. 【Key words】Multi-target tracking； Data association； Summary 0 引言 目标跟踪是对传感器接收到的量测信息进行处理，从而维持对目标当前状态估计的过程[1]。目标跟踪在军事和民用领域具有重要的应用价值，随着航空航天、机器人以及智能交通 系统等领域的迅速发展，目标跟踪的越来越受到各国的广泛关注；因此，在近几十年来，这方面的研究相当活跃。目标跟踪的基本原理如下所示[2]： 由于在传感器观测过程和目标跟踪环境中存在的各种不确定性以及随机性，破坏了传感器量测与产生量测的目标源之间的对应关系，因此确定传感器接收到的量测和目标源之间对应关系的数据关联方法是多目标跟踪系统中最重要的内容。 1 经典的数据关联方法 最近邻算法[3]主要思想是，在相关跟踪门内“唯一”地选择与被跟踪目标预测位置距离最近的观测与其相关联，即测量值与目标之间是是一一对应的关系。 概率数据关联（PDA）算法[4]，其主要思想是将跟踪波门中所有量测进行概率意义上的 加权平均作为滤波输出。对多目标跟踪门相交情况进行了详尽的研究之后，Shalom提出了联 合概率数据关联（JPDA）算法[5]，该算法首次引入了聚的概念，按照多目标的跟踪门之间的几何关系将量测划分成多个聚。JPDA算法依次处理每个聚中的量测与目标的关联概率，该方
提取上年数据的完整操作说明 一、关联任务定义 首次启动报表软件，需要对关联任务路径、对应数据库进行设置。保证相关报表中的提取上年数据、不同任务间数据转换等能够顺利提取。 1、选择【高级/参数设置/关联任务定义】菜单，弹出关联任务定义窗口； 2、择关联任务：将光标定位于要定义关联任务的编号后： （1）若所选的关联任务是在任务管理列表中有的任务，可单击按钮，选择“2011年度部门决算”，单击“确定”按钮，系统将根据任务标识寻找此关联任务； （2）若选择的关联任务不在任务列表中，请单击按钮，弹出浏览文件夹窗口，选择关联任务存放路径，系统将根据任务存放路径寻找关联任务。 3、选择的关联任务的信息如任务标识、任务名称、年度、任务类别、任务路径将自动加入到关联任务列表中。 选择关联任务的对应数据库：单击“对应数据库”下拉列表框选择提取数据是所对应的数据库，默认为同名数据库； 设置提取数据时的单位对应关系，默认为单位主代码相互对应。 二、封面代码提取 1、单击“录入”主菜单下的“封面代码提取”子菜单，弹出代码提取窗口； 2、选择来源任务：单击按钮选择来源任务的存储路径，选择代码信息
的来源任务； 3、选择代码提取的来源数据库，单击“提取”按钮； 4、在弹出选择单位窗口中选择要提取封面代码的单位，单击“确定”按钮进行代码的提取； 5、代码提取完毕后，系统会显示代码提取的结果，可将代码提取信息导出或打印。 6、提取完毕后，单击“关闭”按钮。 三、提取上年数据 1、单击“录入”主菜单下的“上年数据提取”子菜单，弹出上年数据提取窗口； 2、单击“选择单位”按钮，可选择要进行数据提取的单位； 3、单击“提取”按钮，即可进行数据的提取，数据提取完成后系统会提示“上年数提取完成，请检查数据正确性！” 四、批量运算 提取上年数据后，相关合计行均无数据，需要执行批量运算。 1、单击“录入”主菜单，在弹出的下拉菜单中选择“批量运算”，弹出数据运算对话框； 2、单击“选择单位”按钮，可以选择要执行数据运算的单位； 3、单击“运算”按钮，进行数据运算，运算完成后会有“数据运算完成”的提示信息。 五、与上年数据核对 以上步骤执行完毕，需要通过“与上年数据核对”来检查提取的数据是否正确。
1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据
库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。 （3）数据库管理系统 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）是数据库的机构，它是一个系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。 数据库管理系统的主要类型有4种：文件管理系统，层次数据库系统，网状数据库系统和关系数据库系统，其中关系数据库系统的应用最为广泛。 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据，数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。 （4）数据库系统 数据库系统（Database System, DBS）是指引进数据库技术后的整个计算机系统，能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据，
数据抽取、主题报表基础开发流程示例 1数据抽取 根据SG186一体化平台数据标准，相关数据抽取流程如下： 为了使用户能更全面的了解数据体系的原理及应用流程。下面我们以生产数据为例，详细演示数据的抽取的过程。 抽取模块：（中间到基础，基础到主题，基础到支撑） 下面以基础表到主题表的数据抽取为例，予以详细说明。另外,基础到支撑表的抽取与基础到主题抽取建模类似。 1.1明细表(源表) 例：SC_DEV_EXAM_REP(生产设备检修基础表)表。表结构如下： 目标表 T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)表.其表结构如下：
附：T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)主题表数据标准。 定义宏 为了移植方便，要定义宏。应用于整个数据抽取流程。其中定义了生产、营销的中间库、基础库、主题库的连接方式(ORACLE 9i、ORACLE 10g等数据库的连接方式)、数据库实例、用户名、密码以及数据抽取的时间戳。 （定义宏） 设计Map及Process 源连接 选择基础表相对应的源连接、数据库别名、用户ID、密码。最后将数据源按维度字段(在目标表(主题表)中需要分类查看的字段,其在源表(基础表中对应的字段)进行排序,以下是样例查询语句: SELECT * FROM SC_DEV_EXAM_REP WHERE TAB_YEAR = $(SOURCE_TIME_YEAR) AND TAB_MONTH = $(SOURCE_TIME_MONTH) ORDER BY TAB_YEAR,TAB_MONTH,REPAIR_TYPE,VOL_LEVEL 注:这里的对源数据进行分组的依据是目标表里面的维度字段。 目标连接 选择和源表相关的主题表。 选择输出模式、更新选项 有四种输出模式，可以根据实际的情况选择。
1．为什么要研究关系规范化理论? 答关系数据库的设计直接影响着应用系统的开发、维护及其运行效率。一个不好的关系模式会导致插入异常、删除异常、数据冗余(修改异常)等问题。为此，人们提出了关系数据库规范化理论。它依据函数依赖，采用模式分解的方法，将一个低一级范式的关系模式转换为若干个高一级范式的关系模式的集合，从而消除各种异常，把不好的关系数据库模式转化为好的关系数据库模式。 2．理解并写出下列术语的含义。 函数依赖，平凡函数依赖，非平凡函数依赖， 1NF范式，BCNF范式，3NF范式，规范化，无损连接性，依赖保持性。 答： ．函数依赖：设关系模式R(A 1，A 2 ，…，A n )，X，Y是R的两个属性集合， X?R(A 1，A 2 ，…，A n )及Y?R(A 1 ，A 2 ，…，A n )，R[X，Y]是关系只在属性XUY上的 投影，当任何时刻R[X，Y]中任意两个元组中的X属性值相同时，则它们的Y属性值也相同．那么称X函数决定Y，或Y函数依赖于X，记作X→Y。 ．平凡函数依赖与非平凡函数依赖：当属性集合Y是属性集合X的子集时，则存在函数依赖X→Y。这说明一组属性函数决定它的所有子集。这种类型的函数依赖称为平凡函数依赖。如果X→Y且Y?X，则称X→Y是非平凡的函数依赖。 ．1NF范式：定义；如果关系模式的所有属性的值域中每一个值都是不可再分解的值，则称只属于第一范式(1NF)。 lNF是关系模式的最低要求。这一限制是在关系的基本性质中提出的，每个关系模式都必须遵守。 ．BCNF范式：定义：若关系模式R∈lNF且每个非主属性都完全函数依赖于R 的每个键，关系模式及属于第二范式(只E2NF)。 ．3NF范式：定义： ．规范化：把一个低一级范式的关系模式转换为若干个高一级范式的关系模式的集合的过程叫做规范化。 ．范式：规范化理论认为，一个关系数据库中所有的关系，都应满足一定的要求，它把关系应满足的规范要求分成几级，并为每一级定义了相应的约束条件集，称为范式。 ．无损连接性：设有关系模R(U)中存在函数依赖集F，R被分解为R1(U 1 )， …，R k (U k )，如果这些关系模式的自然连接与原关系模式R完全相等，则称该分 解具有无损连接性。 ．依赖保持性：设有关系模式R(U)中存在函数依赖集F，R被分解加R 1(U 1 )， …，R k (U k )，且R i (U i )(1≤i≤k)所包含的函数依赖集为F i ，如果∪ 1 k F i 与F等 价，则称该分解具有依赖保持性。 3．什么叫关系模式分解?为什么要有关系模式分解?关系模式分解要遵守什么规则? 答：关系模式分解指采用投影的方式将一个关系模式R(U)分解为R 1(U 1 )，…， R k (U k )，其中不存在U i ?U j (1≤i，j≤k)，并且U 1 ∪U 2 ∪…∪U k ＝U。关系模式分 解是规范化的主要手段，通过关系模式分解可以把一个低一级范式的关系模式分解为若干个高一级范式的关系模式的集合。关系模式分解应当具有无损连接性和依赖保持性。
数据库的基本概念 1、用二维表结构表达实体集的模型是（ D ）。 A、概念模型 B、层次模型 C、网状模型 D、关系模型 2、DB、DBMS和DBS三者之间的关系是（ B ）。 A、DB包括DBMS和DBS B、DBS包括DB和DBMS C、DBMS包括DB和DBS D、不能相互包括 3、模式的逻辑子集通常称为（ C ）。 A、存储模式 B、内模式 C、外模式 D、模式 4、DBMS的含义是（ B ）。 A、数据库系统 B、数据库管理系统 C、数据库管理员 D、数据库 5、在关系模型中，为了实现“关系中不允许出现相同元组”的约束应使用（ B ）。 A、临时关键字 B、主关键字 C、外部关键字 D、索引关键字 6、数据库中，实体是指（ C ）。 A、事物的某一特征 B、事物的具体描述 C、客观存在的事物 D、某一具体事件 7、数据库与数据库系统之间的关系是（ A ）。 A、后者包含前者 B、前者包含后者
C、互不相干 D、同一东西的不同称呼 8. 数据库系统实现数据独立性是因为采用了（ A ）。 A．三级模式结构 B．层次模型 C．网状模型 D．关系模型 9.一个关系只有一个（D ）。 A. 候选码 B.外码 C. 新码 D.主码 10．设一个仓库存放多种商品，同一种商品只能存放在一个仓库中，仓库与商品是(B )。 A．一对一的联系 B．一对多的联系 C．多对一的联系D．多对多的联系 11. 在数据库系统中，下面关于层次模型的说法正确的是（ D ）。A．有多个根结点 B．有两个根结点C．根结点以外的其它结点有多个双亲 D．根结点以外的其它结点有且仅有一个双亲 12. 规范化的关系模式中，所有属性都必须是（ C ）。 A．相互关联的 B．互不相关的 C．不可分解的 D．长度可变的 13. 视图是从一个或多个基本表（视图）导出的表，它相当于三级模式结构中的（）。 A．外模式B．模式C．内模式D．存储模式
2015-11-20实施手机电子数据提取操作规范 司法鉴定技术规范 SF/Z JD0401002——2015 2015-11-20发布中华人民共和国司法部司法鉴定管理局发布
目次 前言.........................................................................................................................................................................I 1范围 (1) 2术语和定义 (1) 3现场获取 (2) 4实验室检验 (3) 5检出数据 (4) 6检验记录 (4)
前言 本技术规范按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。 本技术规范由上海辰星电子数据司法鉴定中心提出。 本技术规范由司法部司法鉴定管理局归口。 本技术规范起草单位：上海辰星电子数据司法鉴定中心。 本技术规范主要起草人：崔宇寅、郭弘、雷云婷、蔡立明、金波、杨涛、高峰、沙晶、张云集、张颖、黄道丽、张晓、孙杨。
手机电子数据提取操作规范 1范围 本技术规范规定了电子数据鉴定中手机电子数据提取的方法和流程步骤。 本技术规范适用于各类手机内置存储数据、存储卡中数据和SIM卡中数据的检验。 2术语和定义 SF/Z JD0400001－2014和SF/Z JD0401001－2014界定的以及下列术语和定义适用于本技术规范。 2.1 SIM卡Subscriber Identity Module Card 保存移动电话服务的用户身份识别数据的智能卡，也称为用户身份模块卡。SIM卡主要用于GSM系统，但是兼容的模块也用于UMTS的UE（USIM）和IDEN电话。CDMA2000和cdmaOne的RUIM卡和UIM 卡，也称作SIM卡；按照物理规格可分为Full-Size、Mini-Size、Micro-Size和Nano-Size。 2.2 外置存储卡Removable Storage Card 用于扩展数字移动电话存储空间的外部闪存介质。 2.3 信号屏蔽容器Radio Isolation Container 可完全隔离手机所具备的3G、GSM、Wifi、红外和蓝牙等通信信号的容器，如信号屏蔽袋。 2.4 PIN Personal Identity Number PIN码(PIN1)是用户和SIM卡系统间的身份识别密码，只有用户输入的PIN码和SIM卡系统中存储的密码相同时，用户才被授权访问。 2.5 IMSI International Mobile Subscriber Identification Number 国际移动用户识别码（IMSI）是区别移动用户的标志，储存在SIM卡中，可用于区别移动用户的有效信息。其结构为MCC+MNC+MSIN,其中MCC是移动用户所属国家代号，占3位数字；MNC是移动网号码，由两位或者三位数字组成，用于识别移动用户所归属的移动通信网；MSIN是移动用户识别码，用以识别某一移动通信网中的移动用户。 2.6 ICCID Integrate circuit card identity 集成电路卡识别码（ICCID），为SIM卡的唯一识别号码，共有20位数字组成，其编码格式为：XXXXXX0MFSS YYGXX XXXXX，其中前六位运营商代码。 2.7 JTAG Joint Test Action Group 一种国际标准测试协议，主要用于芯片内部测试及对系统进行仿真、调试，JTAG技术是一种嵌入式调试技术，它在芯片内部封装了专门的测试电路TAP（Test Access Port，测试访问口），通过专用的JTAG测试工具对内部节点进行测试。 2.8 IMEI International Mobile Equipment Identity
深圳大学研究生课程论文 题目对关联分析方法的学习报告成绩 专业软件工程(春)课程名称、代码数据库与数据挖掘142201013021年级2013 姓名刘璐 学号20134313008 时间2014 年11 月 任课教师傅向华
1关联分析方法及其应用综述 1.1关联分析概念 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“‘C语言’课程优秀的同学，在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”，那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。 世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。对于计算机而言，它需要知道所有的事情发生情况，并且把相应的事情合并成一个事务，通过对各个事务的扫描，来确定事情的关联规则。 1.2关联分析算法简介 Apriori算法[1] 是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 （1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D); （2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {
数据库复习基本知识 1、数据库的4个基本概念：数据（描述事物的符号记录）、数据库（长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享概括的讲，数据库数据具有永久存储、有组织和可共享三个基本特点）、数据管理系统（DBMS）和数据库系统（DBS） 2、数据库系统的特点：数据结构化（数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征这一，也是数据库系统与文件系统的本质区别）、数据的共享性高、冗余度低且易扩充（数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间，数据共享还能够避免数据之间的不相容性与不一致性）、数据的独立性高（物理独立性和逻辑独立性）、数据由数据库管理系统统一管理和控制（必须具备的4各控制功能1、数据的安全性保护2、数据的完整性检查 3、并发控制 4、数据库恢复） 3、数据库的定义：数据库是长期存储在计算机内有组织、大量、共享的数据集合。它可以提供各种用户共享，具有最小冗余度和较高的数据独立性。数据库管理系统在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一控制，以保证数据的完整性和安全性，并在多用户同时使用数据库时进行并发控制，在发生故障后对数据库进行恢复。 4、两大数据模型：1、概念模型（也称信息模型，主要用于数据库设计）2、数据模型（包括逻辑模型和物理模型逻辑模型主要用于数据库管理系统的实现）数据模型应满足三方面的要求：1、能比较真实的模拟现实世界2、容易为人所理解3、便于在计算机上实现 < 5、概念模型：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，从现实世界到概念模型的转换是由数据库设计人员完成的。 6、数据模型：它是对现实世界数据特征的抽象。是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。数据模型是数据库系统的核心和基础。包括逻辑模型（主要包括层次模型、网状模型、关系模型等。它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于数据库管理系统的实现）和物理模型（对数据最底层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方式和存取方方法是面向计算机系统的）从概念模型到逻辑模型的转换可以有数据可设计人员完成，也可以用数据可设计工具协助设计人员完成；从逻辑模型到物理模型的转换主要由数据库管理系统完成。 7、数据模型的组成三要素：1.数据结构（数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系，是对系统静态特性的描述，相对来说属稳定不变的）2.数据操作（对数据库中各种对象的值允许执行的操作及有关操作规则，主要有查询和更新两大类操作是对系统动态特性的描述）3.数据的完整性约束条件（数据的完整性约束条件是一组完整性规则在关系模型中，任何关系必须满足实体完整性和参照完整性两个条件） /
数据抽取、主题报表基础开发流程示例1数据抽取 根据SG186一体化平台数据标准，相关数据抽取流程如下： 为了使用户能更全面的了解数据体系的原理及应用流程。下面我们以生产数据为例，详细演示数据的抽取的过程。 抽取模块：（中间到基础，基础到主题，基础到支撑） 下面以基础表到主题表的数据抽取为例，予以详细说明。另外,基础到支撑表的抽取与基础到主题抽取建模类似。 1.1 明细表(源表) 例：SC_DEV_EXAM_REP(生产设备检修基础表)表。表结构如下：
1.2目标表 T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)表.其表结构如下： 附：T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)主题表数据标准。 数据名称英文名称数据长度数据单位 月MONTH_ID VARCHAR2(6) 检修类型REPAIR_TYPE VARCHAR2(20) 生产管理|检修类型 电压等级VOL_LEVEL VARCHAR2(20) 生产管理|电压等级 计划数PLAN_NUM NUMBER(10) COUNT(设备检修.检修计划编码) 完成数FINI_PLAN_NUM NUMBER(10) COUNT(设备检修.检修计划编码)|设备检修.是否完成检修=是完成率REPAIR_RATE NUMBER(12,2) 完成数/计划数*100%
1.3定义宏 为了移植方便，要定义宏。应用于整个数据抽取流程。其中定义了生产、营销的中间库、基础库、主题库的连接方式(ORACLE 9i、ORACLE 10g等数据库的连接方式)、数据库实例、用户名、密码以及数据抽取的时间戳。
（定义宏） 1.4设计Map及Process 1.5源连接 选择基础表相对应的源连接、数据库别名、用户ID、密码。最后将数据源按维度字段(在目标表(主题表)中需要分类查看的字段,其在源表(基础表中对应的字段)进行排序,以下是样例查询语句: