7.1数据库系统设计概述 7.1.1数据库系统设计的基本概念 7.1.2数据库系统的设计过程与开发方法 7.1.3数据库系统设计的特征 7.2需求分析 7.2.1事件与系统需求 7.2.2事物与系统需求 7.3数据库需求建模 7.3.1数据流图 7.3.2数据字典 74系统需求说明 7.4.1系统需求规格说明书 7.4.2数据要求说明书

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5.1 数据库设计的特点 数据库设计的特点 5.2 数据库设计方法 数据库设计方法 5.3 数据库系统的生命周期 数据库系统的生命周期 5.4 数据库设计的步骤 数据库设计的步骤

一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系

1.1 几个重要概念 1.2 数据库系统设计目标 1.3 数据视图 1.4 数据库语言 1.5 关系数据库 1.6 数据库存储和查询 1.7 数据库事务管理 1.8 数据库设计 1.9 数据库体系结构

数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。对 空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解 释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处 理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。空间数据 结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构， 才能正确有效地使用系统

数据库运行过程中,有一系列工作要作:我们希望没有授权的用户不能操纵数据库,此为的安全性;我们希望被授权的用户在出现更新错误时能保持数据的完整性,此为数据库的完整性控制;我们希望了解数据库的整体情况可以查询系统目录;我们希望数据库遇到故障时把损失降低到最小程度,此为数据库恢复。 2.2.1安全性 2.2.2完整性约束 2.2.3系统目录 2.2.4数据库恢复

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

 空间数据采集的主要任务  GIS的数据内容  GIS的数据来源  现行主要数据采集方法 ❑ 定位设备 ❑ 数字化设备 ❑ 数据交换 ❑ 其它  空间数据编辑与处理的主要内容  如何选择空间数据及其输入方式？