Лекции по дисциплине " Инструментальные программные средства" - korshu.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Рабочая программа дисциплины сд. 28 «Инструментальные средства управления» 1 92.93kb.
Медицинские средства защиты 1 81.57kb.
Лекции "Распознавание и анализ сайтов связывания транскрипционных... 1 211.73kb.
Кмвис фгбоу впо «юргуэс» Иванов Е. С. Прикладные программные пакеты... 8 1820.13kb.
Средства телекоммуникаций и мировые компьютерные сети. Интернет. 1 182.58kb.
Учебно-методический комплекс по дисциплине 18 1488.3kb.
Лекции для индивидуальной пропагандистской деятельности, отдельные... 6 1112.03kb.
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Компьютерная графика» 8 792.58kb.
Лекции Второе издание, переработанное и дополненное 13 4275.34kb.
Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических... 1 186.54kb.
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Программное обеспечение... 9 1350.59kb.
Элементарная живая система, основная структурная и функциональная... 1 464.27kb.
Инструкция по работе с сервисом «sms-платеж» 1 218.94kb.

Лекции по дисциплине " Инструментальные программные средства" - страница №1/20



Лекции по дисциплине

Инструментальные программные средства”



Лекция 1. Введение в БД и СУБД. Модели данных 2

Лекция 2. Инфологическая модель «Сущность-связь» 14

Лекция 3. Нормализация 24

Лекция 4. Целостность реляционных данных 40

Лекция 5. Основы SQL: запросы к базе данных 49

Лекция 6. Табличный процессор Microsoft Excel. Назначение и интерфейс 54

Лекция 7. Построение графиков и основы статистического анализа в Excel 64

Лекция 8. Основы работы в системе MathCAD. 92

Лекция 9. Программирование в Mathcad, Интерполяция и регрессия, функции сглаживания данных и предсказания. 104



Лекция 1. Введение в БД и СУБД. Модели данных


Основные термины и определения

Если говорить об использовании вычислительной техники, то глобально можно выделить два основных направления ее проименения.

Первое направление – численные расчеты. Исторически оно появилось раньше и способствовало развитию методов численного решения сложных математических задач, развитию языков программирования, ориентированных на решение вычислительных задач.

Второе направление – это хранение и обработка данных. Целью любой информационной системы является хранение и обработка данных о каких-либо объектах реального мира.

Давайте рассмотрим такие важные для нас понятия как «данные» и «информация». Несмотря на огромное количество определений для этих понятий остановимся на следующих определениях.

Информация представляет собой сведения об окружающих человека предметах, явлениях и процессах и является объектом таких операций как восприятие, передача, преобразование, хранение и использование.

Когда используется термин «данные», то речь идет об информации, представленной в формализованном виде, пригодной для автоматической обработки при возможном участии человека.

В широком смысле слова термин «база данных» (БД) – это совокупность сведений о конкретных объектах.

При создании БД в основном преследуется цель упорядочить данные по различным признакам, чтобы иметь возможность извлекать из данных нужную информацию.



Создание БД, ее поддержка, управление, а также доступ пользователей к самим данным осуществляется посредством специальных программных продуктов, называемых системами управления базами данных (СУБД).

Основная особенность СУБД – это наличие процедур для ввода и хранения не только самих данных, но и описаний их структуры.



Файлы, снабженные описанием хранимых в них данных и находящиеся под управлением СУБД, стали называть БД.
Домашнее задание - перечислить функции СУБД
Функции СУБД

Управление буферами оперативной памяти

Управление транзакциями

Защита от отказов и восстановление (журнализация)

Обеспечение различных уровней доступа к данным

Модели данных


Выделяют следующие модели данных:

  • инфологические,

  • даталогические,

  • физические.
    1. Инфологическая модель данных [1]


Процесс проектирования БД начинается с создания инфологической модели.

Инфологическая модель данных - обобщенное неформальное описание создаваемой базы данных, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств, понятных всем людям, работающих над проектированием базы данных..

или по-другому

Инфологическая модель данных - обобщенное, непривязанное к каким-либо СУБД описание предметной области.

Инфологическая модель отображает реальный мир в некоторые понятные человеку концепции, полностью независимые от параметров среды хранения данных. Поэтому инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире не потребуют изменения в ней некоторого определения, чтобы эта модель продолжала отражать предметную область.

Существует множество подходов к построению таких моделей: графовые модели, семантические сети, модель «сущность-связь» и др.

      1. Семантические сети [2]


Семантическая сеть (СС) – это граф, дуги которого есть отношения между вершинами (значениями). Семантические сети появились при решении задач разбора и понимания смысла естественного языка. Пример семантической сети для предложения типа "Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2004 года в количестве 1000 штук" приведен на рис. 1.

Рис. 1. Пример семантической сети

На этом примере видно, что между объектами Поставщик и Поставка определено отношение "агент", между объектами Изделие и Поставка определено отношение "объект" и т.д.

Число отношений, используемых в конкретных семантических сетях, может быть самое разное. Неполный список возможных отношений, используемых в семантических сетях для разбора предложений, выглядит следующим образом.

Агент - это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении, например, "Робби ударил мяч".

Объект - это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто выполняет роль прямого дополнения, например, "Робби взял желтую пирамиду ".

Инструмент - то средство, которое используется агентом для выполнения действия, например, "Робби открыл дверь с помощью ключа".

Соагент служит как подчиненный партнер главному агенту, например, "Робби собрал кубики с помощью Суззи".

Пункт отправления и пункт назначения - это отправная и конечная позиции при перемещении агента или объекта: "Робби перешел из комнаты в библиотеку".

Траектория - перемещение от пункта отправления к пункту назначения: "Они прошли через дверь по ступенькам на лестницу".

Средство доставки - то в чем или на чем происходит перемещение: "Он всегда едет домой на метро".

Местоположение - то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие, например, "Он работал за столом".

Потребитель - то лицо, для которого выполняется действие: "Робби собрал кубики для Суззи".

Сырье - это, как правило, материал, из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из, например, "Робби собрал Суззи из интегральных схем".

Время - указывает на момент совершения действия: "Он закончил свою работу поздно вечером".

Наиболее типичный способ вывода в семантических сетях (СС) - это способ сопоставления частей сетевой структуры. Это видно на следующем простом примере, представленном на рис. 2.


Рис. 2. Процедура сопоставления в СС

Куб Cube принадлежит миру BlockWorld.

Куб Cube_001 есть разновидность куба Cube.

Легко сделать вывод:

Куб Cube_001 есть часть мира BlockWorld.

Еще один пример поиска в СС. Представим вопрос "какой объект находится на желтом блоке?" в виде подсети, изображенной на рис. 3. Произведем сопоставление вопроса с сетью, представленной на рис. 4. В результате сопоставления получается ответ - "Пирамида".




Рис. 3. Вопрос в виде CC


Рис. 4. Процедура сопоставления в СС



    1. следующая страница >>