关于数据的名言

关于数据分析的名言短句

1、秉公稽查，廉洁审计。

2、不能解决问题的调查是无用的调查。

3、不怕乱如麻，只怕不调查。

4、沧桑话巨变，数据铸辉煌。

5、诚信立统、真实铸统、敬业谋统、创新活统。

6、出真实数据，确保*决策的科学有据；做扎实工作，诠释统计人生的*凡风雅。

7、德为本，勤为先，求真统计；法为上，民为重，务实调研。

8、付出的是汗水，提升的是素质，收获的是成就。

9、概数总是不确切的。

10、干净调查，清白统计，德廉并举，务实求真。

11、构建和谐社会，需要和谐统计的有力支架；推进高效行政，需要科学统计的全面服务。

12、结缘统计，无悔人生。

13、尽心尽力统计，为国为民管家。

14、精于析，诚于心，锐于创，执于信。

15、苦和累凸现统计人的本色，甘与乐见证统计人的豁达。

16、赖得住寂寞，经得起清静贫，默默地工作，无私地奉献。

17、漫漫人生路，步步统计情。

18、勤思善学，甘于寂寞，但求数据真实；敢于创新，乐于奉献，共创和谐统计。

19、如果你能敏锐地观察，就能明智地调查和判断。

20、手中笔书写统计华篇章，表中数据体现发展变化。

21、数字不能说明一切，但没有数字却什么都不能说明。

22、数字记录的是过去，分析憧憬的是未来。

23、数字骗不了人，但骗子好玩弄数字游戏。

24、数字证明一切。

25、说实话，报实数；讲实情，求实效

26、天下作伪是最苦恼的事情，老老实实是最快乐的事情。

27、统筹过去，计划将来。

28、统计不是简单的一加一等于二，而是过去加现在和未来。

29、统计不应仅反映出社会的进步，更应揭露出它存在的不足。

30、统计使人明事，统计使人明理。

31、统计重要，责任重大。

32、唯公唯正统计，唯理唯廉调查。

33、胸中有“数”，心中有“术”。

34、严上加严，细中加细，慎之又慎；宁肯“千虑一得”，决不“百密一疏”。

35、一个数据、一张报表、一篇分析，凝聚统计人的勤奋与自豪。

36、一生正气做老实人，一尘不染为清廉官，一丝不苟干统计事。

37、依法统计，统计真实。

38、以数字为依据，以真实为准绳。

39、用科学的方法来统计，用真实的数据来说话。

40、用数字串起经济社会发展的乐章。

41、用数字记录历史，用诚信经营人生量和质。

42、用数字记录历史，用分析反映社会。

43、用数字说话，让社会倾听到经济发展的阴晴变化；为决策服务，助*调控出和谐社会的宏观手法。

44、在岗一分钟，责任六十秒。

45、责任重于泰山。

46、真实地记录过去，准确地分析现在，合理地规划未来。

47、真实可信、科学严谨、创新进取、服务奉献。

48、忠诚统计扬高志，淡泊功名甘为梯。

49、忠于统计，精于分析，勇于创新，乐于奉献。

50、装一流计量，接文明新风。

51、作风要朴实，工作要扎实，任务要落实，数字要真实。

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Excel在大量数据中提取特定数据 -电脑资料

自学考试考生成绩公布了，但上级下发到各报名点的是全地区所有考生的总成绩zcj.dbf，有80多万条记录，5万多名考生，而我们报名点参加考试的只有800多人，怎么从这“茫茫人海”中挑出我们考生的成绩呢？

情况分析

1.根据zcj.dbf中的字段不能区分各报名点，

Excel在大量数据中提取特定数据

2.我们报名点的考生准考证号并不连续，用附加条件的删除记录方法，不能完全准确地剔除其他报名点考生。

解决方案

1.先从《高等教育自学考试考务管理系统·报考系统》中导出考生信息，生成文件ks.dbf。

具体方法：启动FoxPro，执行“系统→输出数据”命令，在随即出现的一系列对话框中，依次单击〔选择数据〕、〔生成Select语句〕、〔确定〕、〔提取数据〕按钮，在“数据输出”对话框“数据提取结果”项中，执行鼠标右键菜单“输出（不用于上报下发）”命令（如图1）。在随即出现的“另存为”对话框中，保存类型选择“可重新载入的DBF文件（*.dbf）”，文件名取为“ks”（如图2），单击〔保存〕按钮，退出报考系统。

图1

图2

2.启动VF6.0，执行“文件→新建”命令，创建数据库tq.dbc。

3.执行“数据库→添加表”命令，将ks.dbf、zcj.dbf两表添加至数据库tq.dbc（如图3），

电脑资料

图3

4.执行“数据库→新建本地视图→视图向导”命令，选择“ks.dbf”表中的“ks_zkz”、“ks_xm”字段和“zcj.dbf”表中的“kc_mc”、“bk_cj”字段作为视图输出时使用的字段（如图4）。

图4

5.单击〔下一步〕按钮，进入建立表间关系的对话框，单击〔添加〕按钮，将关系表达式“ks.ks_zkz=zcj.ks_zkz”加入到关系列表（如图5）。

图5

6.单击〔下一步〕按钮，视图输出时包含记录选择“仅包含匹配的行”。

7.单击〔下一步〕按钮，进入筛选记录的对话框，不进行任何设置。继续单击〔下一步〕按钮，进入排序记录的对话框，单击〔添加〕按钮，将“ks.ks_zkz”添加到“选定字段”列表框，选择“升序”单选按钮（如图6）。

图6

8.单击〔下一步〕按钮，进入限制记录的对话框，“部分类型”选择“所占记录百分比”，“数量”选择“所有记录”。

9.单击〔下一步〕按钮，选择“保存本地视图”，单击〔完成〕按钮。在“视图名”文本框中，键入“view”，单击〔确认〕按钮。最终结果如图7。

图7

10.选中视图“view”，执行“数据库→浏览”命令，查看视图结果。

11.执行“文件→导出”命令，将视图结果导出成DBF或Excel格式文件。详细操作不再赘述，可参考相关文章。

至此，我们报名点考生成绩提取完毕。

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C语言的数据类型有哪些

C语言的数据类型有哪些

　　C语言是一种计算机程序设计语言，它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。以下是小编为大家搜索整理的C语言的数据类型有哪些，希望能给大家带来帮助!更多精彩内容请及时关注我们应届毕业生考试网!

　　C语言的数据类型所谓数据类型是按被说明量的性质，表示形式，占据存储空间的多少，构造特点来划分的。在C语言中，数据类型可分为：基本数据类型，构造数据类型，指针类型，空类型四大类。

　　1.基本数据类型

　　基本数据类型最主要的特点是，其值不可以再分解为其它类型。也就是说，基本数据类型是自我说明的。

　　2.构造数据类型构造数据类型

　　是根据已定义的一个或多个数据类型用构造的方法来定义的。也就是说，一个构造类型的值可以分解成若干个“成员”或“元素”。每个“成员”都是一个基本数据类型或又是一个构造类型。在C语言中，构造类型有以下几种：

　　·数组类型

　　·结构类型

　　·联合类型

　　3.指针类型

　　指针是一种特殊的，同时又是具有重要作用的数据类型。其值用来表示某个量在内存储器中的地址。虽然指针变量的取值类似于整型量，但这是两个类型完全不同的量，因此不能混为一谈。4.空类型在调用函数值时，通常应向调用者返回一个函数值。这个返回的函数值是具有一定的数据类型的，应在函数定义及函数说明中给以说明，例如在例题中给出的max函数定义中，函数头为： int max(int a,int b);其中“int ”类型说明符即表示该函数的返回值为整型量。又如在例题中，使用了库函数 sin，由于系统规定其函数返回值为双精度浮点型，因此在赋值语句s=sin (x);中，s 也必须是双精度浮点型，以便与sin函数的返回值一致。所以在说明部分，把s说明为双精度浮点型。但是，也有一类函数，调用后并不需要向调用者返回函数值， 这种函数可以定义为“空类型”。其类型说明符为void。在第五章函数中还要详细介绍。在本章中，我们先介绍基本数据类型中的整型、浮点型和字符型。其余类型在以后各章中陆续介绍。

　　对于基本数据类型量，按其取值是否可改变又分为常量和变量两种。在程序执行过程中，其值不发生改变的量称为常量，取值可变的量称为变量。它们可与数据类型结合起来分类。例如，可分为整型常量、整型变量、浮点常量、浮点变量、字符常量、字符变量、枚举常量、枚举变量。在程序中，常量是可以不经说明而直接引用的，而变量则必须先说明后使用。

　　整型量

　　整型量包括整型常量、整型变量。整型常量就是整常数。在C语言中，使用的整常数有八进制、十六进制和十进制三种。

　　整型常量

　　1.八进制整常数八进制整常数必须以0开头，即以0作为八进制数的前缀。数码取值为0～7。八进制数通常是无符号数。

　　以下各数是合法的八进制数：

　　015(十进制为13)　0101(十进制为65)　0177777(十进制为65535)

　　以下各数不是合法的八进制数：

　　256(无前缀0) 03A2(包含了非八进制数码)　-0127(出现了负号)

　　2.十六进制整常数

　　十六进制整常数的前缀为0X或0x。其数码取值为0~9，A~F或a~f。

　　以下各数是合法的十六进制整常数：

　　0X2A(十进制为42)　　0XA0 (十进制为160)　　0XFFFF (十进制为65535)

　　以下各数不是合法的十六进制整常数：

　　5A (无前缀0X)　　0X3H (含有非十六进制数码)

　　3.十进制整常数

　　十进制整常数没有前缀。其数码为0～9。

　　以下各数是合法的十进制整常数：

　　237 -568 65535 1627

　　以下各数不是合法的十进制整常数：

　　023 (不能有前导0)　23D (含有非十进制数码)

　　在程序中是根据前缀来区分各种进制数的。因此在书写常数时不要把前缀弄错造成结果不正确。4.整型常数的后缀在16位字长的机器上，基本整型的长度也为16位，因此表示的数的范围也是有限定的。十进制无符号整常数的范围为0～65535，有符号数为-32768～+32767。八进制无符号数的表示范围为0～0177777。十六进制无符号数的表示范围为0X0～0XFFFF或0x0～0xFFFF。如果使用的数超过了上述范围，就必须用长整型数来表示。长整型数是用后缀“L”或“l”来表示的。例如：

　　十进制长整常数 158L (十进制为158) 358000L (十进制为-358000)

　　八进制长整常数 012L (十进制为10) 077L (十进制为63)　0200000L (十进制为65536)

　　十六进制长整常数 0X15L (十进制为21) 0XA5L (十进制为165)　0X10000L (十进制为65536)

　　长整数158L和基本整常数158 在数值上并无区别。但对158L，因为是长整型量，C编译系统将为它分配4个字节存储空间。而对158，因为是基本整型，只分配2 个字节的存储空间。因此在运算和输出格式上要予以注意，避免出错。无符号数也可用后缀表示，整型常数的无符号数的后缀为“U”或“u”。例如： 358u,0x38Au,235Lu 均为无符号数。前缀，后缀可同时使用以表示各种类型的数。如0XA5Lu表示十六进制无符号长整数A5，其十进制为165。

　　整型变量

　　整型变量可分为以下几类：

　　1.基本型

　　类型说明符为int，在内存中占2个字节，其取值为基本整常数。

　　2.短整量

　　类型说明符为short int或short'C110F1。所占字节和取值范围均与基本型相同。

　　3.长整型

　　类型说明符为long int或long ，在内存中占4个字节，其取值为长整常数。

　　4.无符号型

　　类型说明符为unsigned。

　　无符号型又可与上述三种类型匹配而构成：

　　(1)无符号基本型 类型说明符为unsigned int或unsigned。

　　(2)无符号短整型 类型说明符为unsigned short

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关于统计学的数据来源与搜集数据的方法

关于统计学的数据来源与搜集数据的方法

　　导语：统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，大家一起来看看吧。

　　第一章 第三节 数据来源与搜集数据的方法

　　一、数据的来源

　　从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

　　(一) 数据的直接来源——原始数据

　　搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

　　1. 统计调查

　　统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

　　2. 实验法

　　实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。

　　实验法不仅是一种搜集数据的方式，也是一种重要的研究方式。它是通过有意识地改变或控制某些输入变量，观察其他输出变量的'变化，从而达到对事物本质或相互联系的认识。未来观察对输入变量的控制是否导致了输出变量的改变，在实验中，往往需要将研究对象分为两个组，一个是实验组，一个是对照组，对实验组的输入变量加以控制或改变，而对照组则不加控制，根据两组的输出结果，可以看到输入变量对输出变量的影响。

　　运用实验法要注意的是：首先，实验组和对照组的产生应当是随机的，研究对象的不同单位应当被随机地分配到实验组或对照组，而不应是经过有意识的挑选的。其次，实验组和对照组还应当匹配的，也就是研究对象的背景资料应当是大体相同的，至少不要差异太大。

　　不论是统计调查还是实验，所搜集的数据都是原始数据，这是统计数据最基本的来源。

　　(二)数据的间接来源——次级数据

　　虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集，后面介绍的统计调查的方法也是围绕搜集原始资料展开的，但数据的收集实际上不仅包括对原始数据的收集也包括对次级数据(第二手收据)的收集，在很多情况下，统计研究都是在掌握次级数据的基础上进行的。

　　次级数据是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。这种来自他人调查整理基础上的数据我们把它称为数据的间接来源。

　　数据的间接来源有：

　　(1)公开出版的统计数据，主要来自官方的统计部门和*、组织、学校、科研机构。

　　(2)尚未公开发表的统计数据，如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

　　恰当地运用间接数据在实际中往往能够节约时间和费用，取得较好的成果和效益，因此，成为许多统计研究人员在进行实证分析时的首选数据来源。但在应用时要注意：

　　(1)是否了解并正确理解了间接数据中变量的含义、计算口径、计算方法，以防止误用、错用他人的数据。

　　(2)引用间接数据时要注明数据来源，尊重他人的劳动成果和知识产权。

　　二、搜集数据的方法

　　统计调查是根据调查的目的与要求，运用科学的调查方法，有计划、有组织第搜集统计数据资料的过程。常用的统计调查种类有:

　　(一) 普查

　　普查：普查是专门组织一次性的全面调查，用来调查属于一定时点或时期内的社会经济现象的总量。它适用于搜集某些不能或不适宜于定期的全面统计报表搜集的统计资料，以摸清重大的国情、国力。如，人口普查、农业普查、经济普查、全国第三产业普查等。

　　普查的特点：它是一种全面调查，具有资料包括范围全面、详尽、系统的优点;它是一次性的专门调查，因为普查的工作量大，耗资也多，时间周期较长，一般不宜经常举行。

　　普查要遵循以下几点：

　　a.确定普查的标准时间：普查的标准时间是指登记调查单位项目所依据的统计时点。所有的调查资料都必须是反映这一时点上的情况。例如，我国第四人口普查，1990年7月1日零时为普查登记的标准时点。凡是在这个时点以前死亡和这个时点以后出生的，都不能计入这次普查的人口数内。这样才可避免所登记重复或遗漏。

　　b.普查的登记工作应在整个普查范围内同时进行，以保证普查资料的实效性、准确性，避免资料的搜集工作拖的太久

　　c.同类普查的内容和时间在历次普查中应尽可能保持连贯性。普查的组织形式有两种：一种是组织专门的普查机构，派专门的调查人员对被调查单位直接进行登记;另一种是利用一定的组织系统，由被调查单位根据本单位的原始记录和实际情况，填写调查表，然后上报。

　　(二) 抽样调查

　　抽样调查：抽样调查是按随机原则，从总体中抽取一部分单位作为样本来进行观察，并根据其观察的结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。

　　抽样调查具有的特点：

　　第一，样本单位按随机原则抽取，排除了主观因素对选取样本单位的影响。

　　第二，能够根据部分调查的实际资料对调查对象的总体的数量特征进行推断，从而达到对调查总体的认识。

　　第三，在抽样调查中会存在抽样误差，但是这个误差可以事先计算并加以控制。

　　随机抽样一般是指每个总体单位都有同等被抽中的机会，但是在实际调查中，并不完全是这种情况。通常采用的抽样组织形式主要有以下几种：

　　a.简单随机抽样：又称纯随机抽样，它是指对总体不作任何处理，不进行分类也不进行排除，而是完全按随机的原则，直接从总体中抽取样本单位加以观察。从理论上说，是最符合抽样调查的随机原则，是抽样调查的最基本形式。具体方法有：直接抽选法、抽签法和随机数表法。

　　b.分层抽样：又称类型抽样或分类抽样。是先将总体各单位按主要标志加以分层，而后在各层中按随机的原则抽取若干样本单位，由各层的样本单位组成一个样本。

　　c.等距抽样：又称机械抽样或系统抽样。它是将总体全部单位按某一标志排队，而后按固定的顺序和相等间隔在总体中抽取若干样本单位，构成一个容量为n的样本。

　　d.整群抽样：是将总体各单位划分为若干群，然后以群为单元，从总体中随机抽取一部分群，对被抽中的群内所有单位进行全面调查。整群抽样对总体划分群的基本要求是：

　　第一，群与群之间不重叠，即总体中的任一单位只能属于某个群;

　　第二，全部总体单位毫无遗漏，即总体中的任一单位必须属于某个群。

　　e.多阶段抽样：当总体很大时，可把抽样过程分成几个过渡阶段，到最后才具体抽到样本单位。

　　(三) 统计报表

　　统计报表制度：它是按照国家统一规定的调查要求与文件(指标、表格形式、计算方法等)自下而上的提供统计资料的一种报表制度。在官方统计的经常调查中目前依然发挥着一定的作用。

　　按照报送范围，统计报表分为全面报表和非全面报表。

　　按报送周期，统计报表主要有月报、季报、年报组成，月报内容简单，时效性强，年报则内容比较全面。

　　统计报表的内容包括表式和填表说明。

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原始数据 Primary Sources论文

原始数据 Primary Sources论文

　　无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的`能力。如何写一篇有思想、有文采的论文呢？以下是小编收集整理的原始数据 Primary Sources论文，欢迎大家分享。

　　Worksheet for Analyzing Primary Sources

　　People living in the past left many clues about their lives. Historians combine all of these clues—or “primary sources”—together in order to fashion a historical record.

　　What is a Primary Source? Primary sources are the original documents or materials produced by the people involved in the subject that is under historical investigation. Sources can include written and oral materials (government documents, newspaper articles, maps, memoirs, speeches, literature, court transcripts, lectures, letters, interviews), visual material (paintings, photographs, drawings), and material objects (tools, furniture, sculpture, buildings, coins); they are the main building blocks for learning about and interpreting the past, pieces of evidence that show what people thought, how and why they acted, and what they managed to accomplish.

　　Historians use primary sources to provide deeper, broader and more textured contexts to the events and people that they write about. Often, close studies of source material provides color and flavor to historical understanding that is absent from secondary sources (historical texts produced by scholars who did not live in the time or place of the matter under investigation, like history textbooks or a professor’s lectures—basically, a historian’s prepared presentation of his/her reconstruction and interpretation of the past). It is assumed that the careful examination of primary sources can provide clues as to how and why events took place, what actions were taken, and the significance of these events and action.

　　However, a clue is not “proof”; historians must also be aware of the source’s limitations and be critical of the sources available by looking for falsehoods, forgeries, errors, inconsistencies, shades of meaning, and the historical actor’s motives for producing the document, image, or object under scrutiny. In the process of sifting through materials, historians usually have some tentative conclusions already in mind that guide the search for and research in source materials.

　　Analyzing sources is an active process that introduces you to how historians craft history from the evidence and interpretations. Among other things, primary sources expose the historian to crucial insight into the importance of multiple perspectives on great issues of the past and present. History, after all, deals with * that were furiously debated by the participants; interpretations of the past are furiously debated as well, among historians, policy makers, politicians, and ordinary people. By dealing directly with primary sources, historians ask questions, think critically, make intelligent inferences, and develop reasoned explanations and interpretations of events and issues in the past and present. In addition to aiding you in understanding the past, this assignment may also provide you with skills helpful in engaging with instances of evidence, event, and meaning in your present circumstances.

　　This exercise will help you to better understand the tasks and challenges that historians face when they strive to discover what people thought and did in the past and provide you with insight into how history’s stories are shaped by the kinds of questions historians ask, the sources that they use, and the methods (and methodologies) used to synthesize the evidence with a historian’s ideas.

　　Analyzing Sources: Before your work as a historian begins, ask yourself six basic questions. The answers to these questions allow you to critically evaluate what can be learned from the source under ***ysis:

　　What is this source? (letter, diary, treatise, photograph, etc.)

　　Who recorded or produced it?

　　When was it recorded or produced?

　　Where was it recorded or produced?

　　How was it recorded or produced? Was it created through a spur-of-the-moment act, a routine transaction, or a thoughtful, deliberate process? H

　　ow did it come to be preserved?

　　What are three important things that the producer of the source sought to communicate?

　　Then, take your investigation to a deeper level by asking more substantive, probing questions:http://www.51lunwen.org/liuxuelunwen/

　　>Why do you think this document was written? What evidence in the document

　　helps you know why it was written? Quote from the document.

　　>Who was the intended audience? Was it a personal diary intended to be kept

　　private? Was the document, image or object prepared for public scrutiny

　　or use?

　　>What questions does this source raise for you?

　　>Is it a reliable source? Why or why not? Did the recorder wish to inform or

　　persuade others? Did the recorder have reasons to be honest or dishonest?

　　{see section below on reliability and bias}

　　>What do we not know about this source?

　　>What other sources might help answer our questions about this one? What kinds

　　of sources would you like to have (in a perfect world) to compare with this

　　one? Are there other sources in existence like this one that can be used for

　　comparison?

　　>What other information do we have about this document? What else do we need to

　　know in order to understand the evidence in this source?

　　Identifying Reliability & Bias : Some primary sources may be judged more reliable than others, but every source is biased in some way. Every document has a creator, and every creator has a point of view, blind spots, and biases. A source’s creator had opinions or interests that probably influenced how and what was recorded. As a result, historians read sources skeptically and critically. They also cross-check sources against other evidence and sources.

　　To judge the quality of a primary source’s reliability, historians use what some call the time and place rule. This rule says that the closer in time and place a source and its creator were to an event in the past, the better the source will be. Based on the time and place rule, better primary sources (starting with the most reliable) might include:

　　Direct traces of the event;

　　Accounts of the event, created at the time it occurred, by firsthand observers, witnesses, and participants;

　　Accounts of the event, created after the event occurred, by firsthand observers, witnesses, and participants;

　　Accounts of the event, created after the event occurred, by people who did not participate or witness the event, but who used interviews or evidence from the time of the event.

　　The historians’ second rule to check reliability is the bias rule. It acknowledges that every source is biased in some way and the total objectivity is an epistemological impossibility. Documents tell us only what the creator of the document thought happened, or perhaps only what the creator wants us to think happened. As a result, historians follow the following guidelines when they review evidence from the past for built in bias:

　　Every piece of evidence and every source must be read or viewed skeptically and critically.

　　No piece of evidence should be taken at face value. The creator’s point of view must be considered.

　　Each piece of evidence and source must be cross-checked and compared with related sources and pieces of evidence.

　　A Note on Images, Visual Documents & Visual Records: Visual documents include photographs, films, paintings, and other types of artwork. Because visual documents capture moments in time, they can provide evidence of changes over time. Visual documents include evidence about a culture at specific moments in history: its customs, preferences, styles, special occasions, work, and play. Like other primary source documents, a visual document has a creator with a point of view -- such as a painter, sculptor, or film maker. Even photographs were created by photographers using film and cameras to create desired effects.

　　Think about the creator’s point of view when you review visual document

　　s. What was the creator’s purpose? Why this pose? Why that perspective? Why that framing? Why this distance? Why this subject? What was included? What was excluded? Using visual documents as primary sources requires careful ***ysis of the content and the point of view of the creator.

　　YOUR PRIMARY SOURCE ASSIGNMENT FOR HIS 101 http://www.51lunwen.org/liuxuelunwen/

　　(SUMMER SESSION: due before noon Aug 14th )

　　Choose a source. You can do this by poking around on these sites (many sources are cross-listed to other pages, so there may be some repetition of sources. There are lots of links on these pages to other sources, like the history of science, that I haven’t listed below but you can find easily):

　　-Ancient History Sourcebook: http://www.fordham.edu/halsall/ancient/asbook.html

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SQL Server常用数据类型

SQL Server常用数据类型

　　数据类型是数据的一种属性，是数据所表示信息的类型。下面是小编为大家搜索整理了关于SQLServer常用数据类型，欢迎参考阅读，希望对大家有所帮助。

　　SQLServer2000提供了比较多的数据类型供用户使用，包括字符型数据类型、数值型数据类型、货币型数据类型、日期/时间型数据类型等。

　　一、字符型数据类型

　　字符型数据类型是使用最多的数据类型。它可以用来存储各种字母、数字符号、特殊符号。在使用字符类型数据时，必须为其加上单引号。若将数值数据包括在单引号中，将被视为字符类型数据。一般来说，字符型数据类型有两种基本形式：

　　(一)CHAR定长字符型数据类型

　　CHAR数据类型的定义形式为CHAR(n)，n为长度，n的取值范围为1-8000，共占n个字节。若存储的字符串长度小于n，则系统自动使用空格填补剩余的位置。若存储的字符串长度大于n，那么在执行插入记录语句时将导致执行错误。

　　(二)VARCHAR变长字符型数据类型

　　VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR(n),最大长度为n,n的取值范围为1-8000。VARCHAR数据类型的存储长度为实际字符串的长度，若存储的字符串长度小于n，系统不会使用空格填补剩余的位置。VARCHAR数据类型通常用于存放长度变化较大的字符串，这样可以节约大量的存储空间。但是使用varn)数据类型的缺点是，这种变长的存储方法使得用户无法确切地估计存储数据所使用的空间大小。

　　二、数值型数据类型

　　数值型数据类型包括整型数据类型、数字数据类型和浮点数据类型三种。

　　(一)整型数据类型

　　整型数据类型只存储整数。整型数据类型包括以下四种：

　　bigint数据类型

　　bigint数据类型占8个字节，共64位，能够存储-263～263-1之间的所有正负整数。在64位中，63位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　int数据类型

　　int数据类型占4个字节，共32位，能够存储-231～231-1之间的所有正负整数。在32位中，31位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　smallint数据类型

　　smallint数据类型占2个字节，共16位，能够存储-215～215-1之间的所有正负整数。在16位中，15位用来存储数值，1位用来存储数值的正负。

　　(二)数字数据类型

　　数字数据类型包括decimal数据类型和numeric数据类型两种，numeric数据类型与decimal数据类型完全相同。decimal数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间，decimal数据类型最多可存储38位数字。

　　decimal数据类型的定义形式为decimal(p,s)。

　　其中：

　　p：为指定精度或对象能够控制的数字个数。

　　s：为指定可放到小数点右边的小数位数或数字个数。

　　p和s必须遵守以下规则：0<=s<=p<=38。

　　(三)浮点数据类型

　　浮点数据类型包括float数据类型和real数据类型，这两种数据类型被称为*似数据类型。

　　real数据类型

　　real数据类型占4个字节，共32位，能够存储-3.40E+38～3.40E+38之间所有的浮点数。

　　float数据类型

　　float数据类型占8个字节，共64位，能够存储-1.79E+308～1.79E+308之间所有的浮点数。float数据类型可精确到第15位小数。float数据类型可以定义为float(n)，n为数据的精度。若n取1到7时，实际上是定义了一个real类型的数据，系统将分配4个字节的.空间存储数据;若n取8到15时，系统认为其是float类型，将分配8个字节的空间存储数据。

　　三、货币型数据类型

　　货币型数据类型用于存储货币值。在SQLServer2000中提供两种货币型数据类型：money数据类型和smallmoney数据类型。

　　(一)money数据类型

　　money数据类型使用8个字节存储数据，由两部分组成，前面4个字节表示货币值的整数部分，后面4个字节表示货币值的小数部分。

　　(二)smallmoney数据类型

　　smallmoney数据类型类似于money类型，使用4个字节存储数据，前面2个字节表示货币值的整数部分，后面2个字节表示货币值的小数部分。

　　四、日期/时间型数据类型

　　日期/时间型数据类型用于存储日期和时间的结合体。

　　(一)datetime数据类型

　　datetime数据类型可以存储从公元1753年1月1日零时起到公元9999年12月31日23时59分59秒之间的所有日期和时间，其精确度可达三百分之一秒。datetime数据类型占用8个字节的存储空间。

　　(二)smalldatetime数据类型

　　smalldatetime数据类型与datetime数据类型相似，但其日期时间范围较小，可以存储从1900年1月1日到2079年6月6日，精度可以达到分钟。smalldatetime数据类型占用4个字节的存储空间。

　　SQL Server vNext on Linux安装

　　今天微软正式发布上SQL Server 2016 SP1，根据以往的SP1定律，可以在生产环境上使用了。打了SP1的标准版将具有企业版几乎所有的的功能。只有RAM 超过128GB或者超过24核心或者超过4路的环境才必须要安装企业版。

　　还有一个重要的发布：SQL Server vNext on Linux。也是本文介绍安装的版本。长话短说，开始安装。

　　这个版本的SQL Server,官方支持的*台是Red Hat Enterpise 7.2 或者Ubuntu 16.04。但是我手上暂时没有Red Hat,就用CentOS 7.2试试。我是以root身份安装的。

　　1. 安装

　　#下载库配置文件curl https://packages.microsoft.com/config/rhel/7/mssql-server.repo > /etc/yum.repos.d/mssql-server.repo#安装sudo yum install -y mssql-server

　　2. 运行配置文件

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数据安全管理制度

数据安全管理制度

　　在生活中，需要使用制度的场合越来越多，制度对社会经济、科学技术、文化教育事业的发展，对社会公共秩序的维护，有着十分重要的作用。制度到底怎么拟定才合适呢？以下是小编收集整理的数据安全管理制度（精选10篇），希望能够帮助到大家。

　　第一章、总则

　　1.1目的

　　为规范公司数据备份及管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的数据和技术资料的储备，物制订本管理制度。

　　2、适用范围

　　公司各部门有电脑使用权限的员工

　　第二章、备份制度和要求

　　2.1根据公司情况备份的数据分为一般数据和重要数据两种：一般数据主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等；重要数据主要包括：财务数据、服务器数据等；

　　2.2各部门各岗位人员把电脑内的不可外泄的数据进行加密，设置10位以上的密码，密码3个月要进行更换；

　　2.3除临时的文件外，其他文件要用文件夹的形式分类存放，即先建立好文件夹，然后把相应的文件放到不同的文件夹中；

　　2.4网络管理员将在服务器上为每个有电脑的员工建立文件夹，并分配用户名和密码（每人都有自己的用户名和密码），员工在自己电脑上通过网络，输入自己用户名和密码即可看到属于自己的文件夹，打开此文件夹后把自己电脑内整理出的文件夹全部拷贝到此文件中，拷贝的周期是每周至少一次；

　　2.5各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料等，将进行严肃处理；

　　2.6网络管理员会抽查员工备份数据的日期，如发现一周以上未上传数据将进行警告，一个月未上传数据的将进行问责；网络管理员把员工上传的数据进行备份，备份到另外介质，如硬盘、移动硬盘、光盘等；

　　2.7系统工程师负责ERP、OA数据的每日备份，备份数据的副本会保存到安全介质中。

　　附则：

　　本制度的解释权归信息部。如有未尽事宜，报请公司总经理后执行。

　　根据公司要求：所有员工电脑内重要的文件都要进行备份，

　　为规范备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备，特制订本管理制度。

　　一.所有服务器、交换机及其他系统主要设备均由企业管理部负责数据管理和备份。

　　二.根据公司情况将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：财务数据、技术部门图纸、商务部标书、服务器数据等。

　　三.一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。

　　四.重要数据由系统管理员负责，具体细则如下：

　　1.财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。

　　2.技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的文件管理员上传至PDM系统，由系统管理员做备份保存。

　　3.服务器的ERP、PDM、CRM等数据由系统管理员在硬盘做每日备份，并在每周六下午统一刻盘保存。

　　五.当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要在改动当天进行备份。

　　六.备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。

　　七.所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。

　　八.如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将集体情况记录到备份档案中。

　　九.各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。

　　第一章、总则

　　第一条、为适应集团信息化发展要求，充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》（中*2013188号）、等规定，特制定本管理办法。

　　第二条、本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位（以下简称各单位）。

　　第二章、管理范围

　　第三条、本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

　　第三章、组织机构和工作机制

　　第四条、集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室（以下简称集团信息办）负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

　　工作。**煤神马集团*顶山信息通信技术开发公司（以下简称信通公司）作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。

　　第四章、数据分级管理

　　第五条、根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。

　　第六条、集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

　　第五章、数据标准管理

　　第七条、集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

　　第八条、数据编码和接口标准应符合以下要求：

　　（一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性；

　　（二）接口应实现对外部系统的接入提供企业级的.支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入；

　　（三）提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性；

　　（四）提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障；

　　（五）保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统*滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性；

　　（六）在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。

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复杂网络数据挖掘论文

复杂网络数据挖掘论文

　　在**淡淡的日常中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文可以推广经验，交流认识。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是小编精心整理的复杂网络数据挖掘论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

　　1、复杂网络数据流密度分析

　　对于一个多种网络形式并存的复杂网络，假设复杂网络作为一个网络社区，在复杂网络中存在的网络类型数即社区数。我们用一个无向遍历图GV,E来表示整个网络社区，如果网络中有两个节点有两条不重合的网络路径，则说明这两个节点处于一个网络环路当中，网络中的数据流需要经过网络环路到达特定的节点。当在某个时间段里需要传送的数据流个数大于网络节点数时，则说明该网络的数据流密度较大，为了能够准确地在复杂网络中挖掘出所需的数据流，则需要根据数据流密度来划分整个网络社区，寻找数据流处于哪个社区，再确定数据流所在社区的环路。在这里我们通过设计算法确定网络数据流密度，来对复杂网络进行社区划分，再对社区进行无向环路遍历，并通过遍历得到该社区网络的所环路，确定所需查询的数据流位于哪个环路。以下为复杂网络中需要用到的符号说明。

　　2、增量子空间数据挖掘算法

　　为了能够有效地在复杂网络中挖掘出目的数据流，使用了复杂网络数据流密度的分析方法在对复杂网络进行社区划分后，通过对社区网络进行无向环路遍历并得到社区网络的所有环路。接下来挖掘算法先后挖掘出目的数据流所属的社区以及环路，最终确定目的数据流的具**置。

　　2.1基于社区网络遍历的数据流挖掘

　　当数据流i与社区k的相关度最大时，说明数据流i位于社区k的可能性就最大。但是当多个数据流的大小区别不大时，以数据流的大小作为指标来定义相关度会导致挖掘精度较低。这里我们也引入数据流的特征集和数据流中的分组队列长度来计算相关度。

　　2.2基于多增量空间的数据流挖掘

　　在采用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法得到数据流的所属社区后，我们接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路。先将社区网络的环路进行多增量空间扩展，即先得到

　　目标数据流所经过的环路，再得到数据流所经过的节点与时间的相关系数，这样就可以在时空上确定目的数据流位于环路的哪个节点中。

　　3、实验结果

　　为了验证本文提出的基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的'效果，我们通过matlab7.0软件进行算法仿真，其中仿真的复杂网络由多种网络形式组成，网络节点有200个，数据流大小为500bytes，节点的接收能耗为10nJ/bit，发射能耗为50nJ/bit，进行信号处理和功率放大的能耗为10nJ/bit。其他节点干扰而产生的能量消耗为5nJ/bit。在对本文算法进行分析的过程中，我们采用了对比分析的方法，Lopez-Yanez等人提出一种基于时间序列数据挖掘的新的关联模型，该模型是基于伽玛分类，是一种监督模式识别模型，目的是为了挖掘已知模式中的时间序列，以预测未知的值。由Negrevergne等人提出的一种PARAMINER算法：一个通用的模式挖掘算法的多核架构。多核架构采用的是一种新的数据集缩减技术（称之为EL-还原），在算法中通过结合新的技术用于处理多核心架构的并行执行数据集。为了验证本文算法的挖掘有效性，我们分别在增多节点数量和社区网络数的情况下获取算法的数据挖掘精度。实验采用的精度为NMI[16]，实验结果如图3和图4所示。在不同节点数量下基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的挖掘精度更高，挖掘精度高于85%，而文献[14]的挖掘精度在77%以上，挖掘精度在76%以上。因为、提出的关联模型、提出的多核架构没有准确把握数据流在不同时间段里与环路位置的相关情况。而本文算法采用社区网络遍历和多增量空间的方法可以有效地确定这种相关性。图4为不同社区数下的算法挖掘精度，从图中可以看出，当社区网络的种类增多时，会对算法的挖掘精度造成影响，本文算法的挖掘精度在社区数为10时是95.7%，当社区数增加到50时为87.5%。而基于时间序列数据挖掘方法的挖掘精度在社区数为10时是88.6%，在社区数为50时是77.4%，而PARAMINER算法在社区数为10时是86.7%，社区数为50时是78.2%。因此从数据分析来看，本文算法的数据挖掘精度在社区数增多时仍能保持在较高水*。

　　4、结论

　　为了提高网络数据流的挖掘精度，本文提出了一种基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法，该算法对复杂网络进行数据流密度分析，根据数据流密度并采用无向环路遍历的方法来划分整个网络社区，确定数据流所属社区。利用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法来挖掘出数据流位于哪一个社区，接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路，并最终确定数据流在某一刻时间里位于哪个节点。在实验中通过数据分析和对比，证明了算法在数据挖掘精度上的有效性。

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数据库学*心得体会

数据库学*心得体会（精选11篇）

　　当我们经过反思，有了新的启发时，心得体会是很好的记录方式，这样可以记录我们的思想活动。那么要如何写呢？下面是小编为大家整理的数据库学*心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。

　　SQL是StructuredQueryLanguage（结构化查询语言）的缩写。SQL是专为数据库而建立的操作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时，只需要发出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便，已经成为了数据库操作的基础，并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。

　　它的强大功能以前就听人说过，所以就选了这门课。经过一个学期的数据库课程的学*，我们掌握了创建数据库以及对数据库的操作的基础知识。幸老师的教学耐心细致，课堂上我们有不理解的地方老师都反复讲解，使我们的基础知识掌握的比较牢固。数据库这门课涉及到以前的知识不多，是一门从头学起的课程，即使基础不是很好，只要认真听讲、复*功课，还是一门比较容易掌握的课。

　　通过学*，我对数据库没有了神秘感，简单的说下我对数据库的理解吧。我觉得它就是创建一些表格，然后再用一些语句根据他们之间的关系，把它们组合在一起。最基本的就是子查询了。我的子查询经验就是先写出select我们要找什么，然后写条件，我们要找的东西有什么条件，然后在写条件，我们的条件涉及那些表，那些字段，再在这些字段中通过我们学过的简单select语句选出来，有时候还要用到几层子查询，不过无所谓，只要思路是清晰的就没什么问题了。接下来，关联查询之类的，学起来也是不难的，但有一点必须注意，那就是上课必须跟着老师的进度走，一定要注意听讲，勤做笔记。这样，你学起来就会得心应手，没什么困难。

　　总之，这是一门很值得学的课程，自己学过获益匪浅，就算自己将来不从事这个行业，但是至少对数据不再陌生，甚至还略知一二。呵呵…谢谢老师！

　　数据库课程设计大赛的尘嚣渐渐远去，怀着对这次大赛的些许不舍，怀着对当初课程设计开始时候的豪情万丈的决心的留恋，怀着通过这次课程设计积累的信心与斗志，我开始写这篇文章，为自己的足迹留下哪怕是微不足道但是对自己弥足珍贵的痕迹并期望与大家共勉。

　　首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下（老大劝我学asp。net），我接触到microsoft公司的。net产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb，但是没有专门去学他，因为*惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称“。net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具”，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的学*，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sqlserver20xx，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。

　　通过一个暑假的学*，基本搞清楚了理论方面的东西，具体怎么用也不是很清楚。但是这为这学期的课程设计打下了铺垫。

　　来到学校后，随着这学期的数据库课程大赛开始了，我有一个看法就是我自己应该具备的能力不是我会多少，而是我应该具备快速学会东西的能力。遇到什么就学什么。我们有时候很容易被一些专业名词说吓着，包括什么建模，软件工程，数据分析，数据挖掘等等。我身边就有很多同学被这些纸老虎所唬住，而没有勇气去接触他们，总是说这个太难了之类的退堂鼓的话，他们低估了自己的潜力同时也压抑住了他们自己的好奇心。其实都是纸老虎，又不是什么国家科研难题，只是去用一些工具，发明工具是很难，但是用一个工具就容易多了，justdoit！我记得我做这个数据库之前，我们老师说要做好前期分析，我就在网上搜索用什么分析工具好。最后我选择了roseuml建模工具。在此之前，我脑袋里面没有软件建模的思想，什么uml建模对我而言就是一张空白的纸。但是真正接触后并没有想象的那么难，有什么不懂的上网去搜索，这是一个信息横流的世界，有google，baidu就没有不能解决的知识难题。以及后来的数据库分析的时候用到的powerdesigner也是一样。

　　开发的时候我想过用什么架构，c/s模式？模式有很多，怎么选择？我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。justdoit！前期工作准备好后，那么我就得把我暑假学的。net加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，我完成了我的数据库课程设计——基于。net数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

　　与其临渊羡鱼，不如退而结网。这次数据库课程设计给我的最大的印象就是如果自己有了兴趣，就动手去做，困难在你的勇气和毅力下是抬不了头的。从做这个数据库开始无论遇到什么困难，我都没有一丝的放弃的念头。出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数据库课程设计，不过这只是我学*路上的驿站，未来十年。net的核心技术就是xml[至少微软是这么宣传的]，我会继续学*它，包括jave公司的j2ee我也很想试试，语言本来就是相通的，justdoit！语言并不重要毕竟它仅仅是工具，用好一个工具并不是一件值得为外人道的事情，主要是了解学*。古语说的好：学无止境啊！

　　我很庆幸我参加了这次数据库大赛，让我确实打开了眼界。

　　学*数据库对我来说是一直都计划学的，没接触的时候总是觉得它比较深奥或是不可接*的电脑知识，尽管自己对电脑非常感兴趣，其实还是有些心理上的陌生感。学*电脑就和我们*时的其它科目学*一样感觉它有永无止境的知识，在这从初接触电脑时连个电脑的键盘都不敢动到现在连硬盘都也修理，其中的过程是多么长啊，数据库是我在高中时候听过，到了大学渐渐了解了些，但就其原理性的内容还不知道，也就是根本就不清楚什么是数据库，只是知道一个所谓的*字典里的名词。我认识它是从我接触网页制作开始的，初用FrontPage做网页也就是弄几个框图，没什么东西但还觉得不错，后来听朋友说这是最简单最普通的东东。朋友告诉我真真的网页起码也用到数据库这些东西了，有什么前台的后台的。听我的都晕头转向了，感觉自己是一个长不大的菜鸟了，之后我就去查找相关资料发现在数据库有很多种，这才对它有所了解。

　　大一、大二的时候想学可不知道怎么学，从什么地方学起。当时也没注意选课本上有这类的课程，到了大三正式的课程也轻松些了，仔细观摩了选修课发现有数据库，有数据库原理和Oracle数据库。当时感觉Oracle数据库既然是单独一门课程一定会讲的比较细，也能学到真正实用的内容。选上了这门课以后发现和我想的基本是一样的，老师对学生也比较和蔼可亲，对我们要求也不是很紧。让每个人都觉得轻轻松松就能把这门课程学完，没有多么紧张的作业，也没有太苛刻的要求。

　　当老师在最后说这个课程结束了，回顾一下以前老师给我们讲过的东西，真的有很多是我们应该去注意的。学*完Oracle数据库后感觉Oracle可分两大块，一块是开发，一块是管理。开发主要是写写存储过程、触发器什么的，还有就是用Oracle的Develop工具做form。有点类似于程序员，当然我可不是什么程序员，有几个程序员朋友他们是我的偶像。开发还需要有较强的逻辑思维和创造能力，自己没有真正做过，但感觉应该会比较辛苦，是青春饭；管理则需要对Oracle数据库的原理有深刻的认识，有全局操纵的能力和紧密的思维，责任较大，因为一个小的失误就会down掉整个数据库，相对前者来说，后者更看重经验。这些东西都是从老师哪里和朋友的讨论中得到的心得，也希望其他朋友能多多向老师和朋友请教，如果是个人单独靠自己来完成一个完美的数据库我觉得比较困难，现在基本上都是团队类型的，而且他们的效率高开发的周期也快。在烟台的。NET俱乐部认识几个比较历害的人，他们的团队精神我比较佩服，像我这样一个大学生和他们说起来太菜了。由于数据库管理的责任重大，很少公司愿意请一个刚刚接触Oracle的人去管理数据库。对于我们这些初出茅庐的新手来说，个人认为可以先选择做开发，有一定经验后转型，去做数据库的管理。当然，这个还是要看人个的实际情况来定。其实在烟台大学里学生中有做的好的也是有，只不过通常象这些兄弟们我觉得很少能发现在，因为我只知道一个。在烟雨楼台的BBS版块里有个程序版块，这位版主以前就是学校网络中心的牛人。他曾告诉我学*的方法就是：看书、思考、写笔记、做实验、再思考、再写笔记。我觉得说的很对，对于新手来说就要这样，不断的去努力奋斗，最后一定能得到自己想要的成果。

　　对于学*Oracle数据库从网络上找资料我认为是比较好的，现在的网络又这么的发达应该去充分利用。我知道Oracle的官方网站：这里有Oracle的各种版本的数据库、应用工具和权威的官方文档。虽然我是个新手，但是常到哪些相关的数据库论坛或是网站觉得每次的收获都不小，网络对我来说可是个重要的东西，除了Oracle数据库对于其它的一些电脑知识都从网络里学*了不少，我常用的一个搜索网站就是大家都熟悉的百度了。

　　以前没接触过它，现在认识了它才知道Oracle的体系很庞大，要学*它，首先要了解Oracle的框架。它有物理结构（由控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件组成），逻辑结构（表空间、段、区、块），内存分配（SGA和PGA）算机的实际内存中得以分配，如果实际内存不够再往虚拟内存中写，后台进程（数据写进程、日志写进程、系统监控、进程监控、检查点进程、归档进程、服务进程、用户进程），SCN（SystemChangeNumber）。这些东西感觉都比较专业，我对它们也就是个知道，想要真真去认识我还得努力去做。虽然懂得还不是很多，起码会了基本的软件操作，老师说我们用的都是客户端，服务端看不到，也不知道服务端是什么样的，只知道客户端就挺多东西的，没有真正的去学*利用是很难掌握的。

　　Oracle数据库的学*使我对数据库的有了新的进步，以后再看到也就不至于什么也不懂，其实那么多数据库我觉得学好一门就行，只是他们的语言可能不大一样，学好一门后就可去认识其它的，这样应该有事半功倍的效果。就像我学*C语言，当时不能说是学*的棒，但不算差。所以我对以后的语言感觉都不是很困难，了解了VB、C++还有网页中用的Html语言、asp语言都能看懂，起码可以对别人的东西进行了一下修改。因此，我感谢Oracle数据库老师给了我有用的知识，以便我在以后学*或认识更多的内容能有新的方法和思维，也能更加有效和快速的去消化吸收新的东西。希望在今后中，Oracle能给我更多帮助，让我在我熟悉的VB中运用上去，我以前的一个目标是要为学校的选课做一个选课助手来帮助大学，就用我的VB。不过因为种种原因一直没有完成，也包括我对数据库的不了解，因为学了Oracle以后知道第一项内容是通过SQL查询后得到的，如果去把它们联系起来还不是真正明白，不过我相信我的目标能在学*Oracle后得到进展。

　　这学期我们学*了数据库应用教程这门课，以前并不知道这门课是干什么的，也不懂得什么是数据库，通过这一学期的学*，虽然了解的不是非常多，但也有了初步的一点认识。现在我们要持续三天数据库实训。

　　我大概的明白数据库技术是处理信息，管理数据最有效的一种方法。它具有完善的数据管理功能，还具有操作方便，简单实用等特点。因为我是非计算机专业的学生，所以我学起来就感觉很难，在上第一堂课的时候，因为不了解，于是心里充满了对这门课的神秘感，在第一堂课上我听得很认真，我感觉它与其他的课程没有什么联系，不需要其它太多的知识，我想它可能是一门从头开始学的课，就没有太多的担忧，然而事实并不是我想的这样，随着时间的延长，我发现每一堂课都比前一堂课难，逐渐的我听得就越来越吃力，还好书上除了理论知识外还有很多例题和图片，这对我对知识的理解有很大的帮助。同时老师每堂课都用详细的和书上相似的PPT，并且老师讲的非常细致，书上的每一个知识他都会仔细的给我们讲解，有时遇到比较难的问题他还会很耐心的讲解好几遍直到我们都明白了为止，有时候我们好多人都没有听，但只要有人听，她就会很认真的讲。现在很尴尬啊，做实训题的时候，老得翻书。很快这一学期马上就要结束了，数据库这一门课也很快就要结束了，但这一学期的学*让我知道了很多，尤其是老师的耐心，老师的敬业精神感动了我，每一次还在睡得正酣时就有不想去上课的冲动，但我都克服了，因为我想到老师从那么远来给我们上课，她能来，为什么我不能，所以每次我都会说服自己要好好上课。

　　这不仅仅对我的学*有很大的启示，更重要的是，她也告诉了我在以后的人生中如何去做事，如何去做人。再做任何事时都应该认真负责，任何一个人都应该被尊重。因为有人还是想听，所以每次有人说话时，老师就会说你可以不听，可以睡觉，但不能影响其他人听课。上次清明放假时，好多人想回家，所以大部分人都没有来，老师并没有生气，而是很理解我们，有时候当别人理解我们时，我们应该思考自己有没有去理解过他人，这是相互的，就像老师理解我们一样，我们也应该按时上课，尊重老师，理解老师。在老师同学们的帮助下，我也做完了作业。在这里我要谢谢老师同学们。

　　在大二的下学期刚学了数据库这门课，对这门课的第一印象是书本蛮厚的，感觉学起来应该会很难很累。在学*这门课的过程中，在对数据库的了解过程中，慢慢对数据库有了感观。数据库这一词并不是很难想象，并不是像外人看来很神奇。作为计算机专业的学生，这样的专业术语或者专业知识是最基本的。

　　学*的时候没有想象中的那么难，只要上课能听懂就基本还可以。但是问题还是出在书本有点厚，有的时候上课的内容都要找很久才能找到，甚至有的时候老师讲的知识书本上是找不到的，是另外补充而且是相当重要的内容。有的时候开小差，没有听到老师讲的知识点，这就导致了以后的学*无法顺利进行，使得学*起来十分困难。所以在数据库这门课的学*中，上课一定要听牢，就像老师说的那样，这样的专业课如果想凭考试前几天突击是行不通的，必须是日积月累的知识才能取得好成绩。

　　通过对数据库的学*，我也明白了各行各业都离不开数据库，就算是一个小型的超市也离不开它。可见数据库这门课的广泛性，如果能够认真学好它将来必有成就。我就是抱着这种信念去学*数据库的。第一次接触数据库，第一次接触SQL语言，虽然陌生，但是可以让我从头开始学，就算没有基础的人也可以学得很好。刚开始练*SQL语言的时候，并不是很难，基本上都是按照老师的步骤来做，还很有成就感。后来学了单表查询和连接查询后，就慢慢发现越学越困难了，每个题目都要思考很久，并且每个题目基本上不止一个答案，所以必须找出最优的答案。后面的删除、插入、修改这些题目都变化蛮大的，书本上的例题根本无法满足我们，好在老师给我们提供了大量的课件，通过这些PPT，我们可以巩固课内的知识，还可以学*内容相关的知识，更好地完成老师布置的作业。

　　除了老师布置的一些基本作业外，还有一份大作业。就像我们小组的是杂货店的销售管理系统，在完成这一作业的过程中，我们可以通过网络实现一家杂货店。过程是很复杂的，杂货店需要员工，还有百来种商品，不仅需要大量的数据，还要完成需求说明，数据词典，还有E-R图等，虽然想象起来并不是很难，但是要转化成文字，转化**们能够读懂的文字就显得十分困难。特别是一个完整的销售系统，对我们来说都是第一次接触，在做大作业的时候经常是前面改改，后面改改，因为一些数据不能很好地对应起来，经常会遗忘一些，所以出现了这样的情况。一个完整的数据库系统也就是在这样修修改改的状态下完成的，也给了我很大的反思。第一、一个数据库的完成一定要考虑各方面的因素，包括现实因素。第

　　二、在完成这类作业时，修修改改是很正常的，不要因此而厌倦。第三、一个完整的数据库一定不能出现错误，否则会在现实生活中带来不必要的麻烦。

　　通过本学期数据库的学*及大作业的完成，很有去作项目的冲动，但深知自己的能力水*有限，还需要更多的学*。

　　本学期开设的《数据库系统及应用》课程已经告一段落，现就其知识点及其掌握情况以及对该门课程的教学建议等方面进行学*结。

　　一、数据库主要知识点

　　我们首先从第一章绪论了解了数据库的概念，其中有几个较为重要的知识点，即数据库系统

　　DBS、数据库管理系统DBMS的概念以及数据库管理员DBA的职责。此外本章还介绍了数据库发展的三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。

　　第二章介绍了数据模型和三层模式数据库。本章要求我们理解实体-联系方法，并学会绘制E-R图。此外还应掌握概念数据模型的意义和传统的三大数据模型，以及数据独立性和数据库三层模式结构。

　　接着开始着重讲述现在普遍使用的关系数据库。包括关系数据模型的数据结构和基本术语，关系模型的完整性约束和关系代数运算。重点是关系模式完整性的分类和功能，以及关系代数中集合运算和关系运算。最后介绍了关系数据库系统的三层模式结构。

　　第五章系统讲述关系数据库的标准语言SQL的定义功能、查询功能、操作和控制功能。重点在于数据查询功能。另外还介绍了视图的用法和动态SQL中定义、操作和查询功能。

　　第六章知识点有：存储过程的创建和执行过程、修改和删除；触发器的基本概念，建立，插入和删除视图，插入、删除和更新类触发器。最后介绍了数据完整性。

　　第七章介绍安全性，包括安全性措施的层次、数据库管理系统的安全功能等，用户管理和角色管理，权限管理。其他的安全问题包括：数据加密、审计、统计数据库和用户定义的安全性措施。

　　事务管理这一章首先介绍了事务的概念、性质以及SQL对事务的支持。并发控制——干扰问题、可串行性、封锁、死锁、隔离级别、封锁与隔离级别；恢复——故障类型、备份类型、日志的概念、恢复模型、备份转储、还原。

　　第九章为关系数据理论：函数依赖术语和符号；函数依赖的公理系统——Amstrong公理的内容及其正确性、逻辑蕴含和闭包、公理的完备性、闭包的'计算、函数依赖集的等价和最小化；规范化——1NF、2NF、3NF、BCNF；模式分解。

　　第十章：数据库设计。完善E-R模型中的概念——弱实体，依赖关系，强制联系；数据库设计的过程主要掌握其建立的步骤。

　　第十一章介绍面向对象数据库：新的数据库应用和新的数据库类型；面向对象的数据模型——对象与类；对象的属性、方法和状态、对象的交互和消息、类的确定和分化、封装、继承、多态；对象关系数据库与对象数据库；面向对象数据库的研究。

　　十二章“数据库应用的结构和开发环境”并非重点，而第十三章的内容在软件工程课程中就已经掌握，所以这两章的知识点就略过了。

　　第十四章分布式数据库与分布式数据管理：概念；分布式数据库的分布方式；分布式数据库特点和目标——更新传播、分布式查询处理、目录表管理、分布式事务管理；SQLServer的复制及其术语、复制模型。

　　十五章数据仓库：概念；结构；数据仓库系统；建立数据仓库系统；实现数据仓库的数据库模型；数据仓库与决策支持。

　　最后，数据库研究和应用的新领域这一章中掌握知识库的知识即可。

　　二、学*数据库的收获

　　SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。

　　查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分：

　　SELECT - 从数据库表中获取数据

　　UPDATE - 更新数据库表中的数据

　　DELETE - 从数据库表中删除数据

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数据安全事件应急预案

数据安全事件应急预案

　　在学*、工作或生活中，保不准会发生突发事件，为了避免造成更严重的后果，常常需要预先准备应急预案。我们应该怎么编制应急预案呢？以下是小编帮大家整理的数据安全事件应急预案，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

　　第一章总则

　　为建立健全公司数据安全事件应急响应机制，提高应对数据安全事件的应急处置能力，预防和减少数据安全事件造成的损失和危害，全面提升公司的数据安全事件应急管理水*，保障公司数据资产安全和用户合法权益，特制定本预案。

　　第二章应急响应组织机构

　　一、公司成立数据安全事件应急响应领导小组，组织构成与职责如下：

　　（一）数据安全事件应急响应领导小组组长由公司信息安全负责人担任，组长的职责主要有：

　　（1）负责公司应急响应的整体协调、指挥和领导工作。

　　（2）监督公司总体应急管理流程的有效执行。

　　（3）负责公司应急响应处置总体决策。

　　（4）负责公司数据安全应急事件的上报。

　　（二）由信息安全部门负责人担任安全应急响应技术专家，职责主要有：

　　（1）对重大数据安全事件进行评估，提出启动应急响应的建议。

　　（2）研究分析数据安全事件的相关情况及发展趋势，为应急响应提供咨询或提出建议。

　　（3）分析数据安全事件原因及造成的危害，为应急响应实施提供建议支持。

　　（三）由信息安全部门安全技术人员组成应急响应安全技术小组，其职责主要有：

　　（1）分析应急响应需求（如风险评估、业务影响分析等）。

　　（2）编制应急预案文档。

　　（3）实施应急响应，如应急事件的.分析排查、溯源等。

　　（4）进行应急预案测试、培训、演练等。

　　（5）总结应急响应工作，提交应急响应总结报告。

　　（四）由运维部门技术人员担任应急响应恢复人员，主要职责有：

　　（1）进行业务系统的灾难恢复。

　　（2）系统备份与恢复的日常管理。

　　（3）参与应急预案的测试、培训、演练等。

　　（4）数据安全事件发生时的损失控制和损害评估。

　　第三章数据安全事件应急处置

　　二、数据安全事件处理：

　　（一）数据泄露事件

　　数据泄露事件，系统由于受到外部攻击或者内部人员故意泄密等原因，造成的数据泄露事件。

　　（1）紧急措施：当发现有数据泄露时，应报告数据安全事件应急响应领导小组，由应急响应领导小组组织协调人员进行检查，及时防止数据泄露范围扩大影响。

　　（2）抑制处理：由应急响应日常运行部门组织协调人员排查系统及数据库、应用系统等相关日志，及时下线或切断相关业务系统外联网络，并保留证据，必要时*机关介入。

　　（3）根除：应急响应领导小组组织协调相关部门、厂商工作人员对业务系统和相关日志进行检查，分析事件原因，并进行总结。

　　（二）数据篡改事件

　　数据篡改事件，如业务系统不具有数据完整性保护能力，无法确保重要数据不被篡改，从而可能导致的重要数据被篡改的安全事件。

　　（1）紧急措施：发现核心数据库数据或业务系统大规模被篡改后，应立即报送数据安全事件应急响应领导小组，由应急响应领导小组指定数据库管理员或运维人员进行检查确认，同时启动应急预案，暂停相关业务服务，并通知相关业务处室。

　　（2）抑制处理：使用备份数据恢复数据后重新启动服务，并立即追查原因。如属外部攻击原因的，应立即通过日志等分析攻击来源，必要时请*机关介入。

　　（3）根除：总结经验教训，分析具体原因，加固核心数据库系统安全，并报领导小组。

　　（三）数据丢失事件

　　数据丢失事件，比如业务系统数据库或业务系统文件、办公文件数据等被非法删除。

　　（1）紧急措施：当发现数据丢失时，应立即报告数据安全事件应急响应领导小组，由应急领导响应小组统一指挥，组织协调相关部门进行检查，排查数据丢失影响范围，评估对业务的影响。

　　（2）抑制处理：应急响应领导小组立即组织协相关业务部门、数据安全工程师等进行解决，从最*的有效备份中恢复数据及业务系统服务。

　　（3）根除：总结经验，分析具体原因，加固涉敏数据安全处理，并报告应急领导小组。

　　三、敏感数据泄露事件应急响应距离：

　　敏感数据包括：用户个人信息相关数据、用户服务内容相关数据、企业运营管理相关数据等，当发生数据泄露事件时，各系统应组织人员对事件进行确认，评估事实与事件影响范围，并启动应急处置措施。

　　（一）敏感数据泄露事件应急流程如下：

　　（二）应急工具：

　　数据备份还原工具、数据恢复工具、日志分析工具、数据库审计系统等。

　　（三）应急步骤：

　　（1）应急启动，当发现黑客通过网络攻击窃取企业核心信息、内部员工或合作伙伴人员利用职务之便窃取企业机密信息、监控部门发现企业数据泄露等情况时，启动应急预案。

　　（2）数据泄露确认，当发现数据泄露时，立即组织人员核实数据泄露情况，确认数据泄露影响范围，并定位数据库IP、关联业务等，根据泄密的用户信息判断哪些业务的用户信息被泄露。

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