B售后服务数据的运用 产品质量是企业的生命线,售后服务是产品质量的观测点,如何用好售后 服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。 现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题假设该厂的保修期是三年即在售 出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网 络将保修记录送到统一的数据库里面,原始数据主要包含哪个批次生产的轿车 (即生产月份)、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用 等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况,若从不同的需求角 度出发科学整理数据库中的数据,可得到不同用途的信息,从而实现不同的管 理目的

1、数据库系统的产生与发展 2、数据库、数据库管理系统与数据库系统 3、SQL Server 2005关系型数据库简介

主要学习内容: 2.1数据通信系统组成 2.2数据通信的基本概念 2.3数据编码技术 2.4数据通信的基本方式 2.5多路复用技术 2.6数据交换方式 2.7差错检验和控制

第一节　一般生物学数据 一、实验动物染色体数目 二、实验动物繁殖生理数据 三、实验动物组织生长和细胞更新数据 四、哺乳动物和人的细胞更新速度 五、实验动物和人各类正常组织细胞分裂间期各进相的时间 六、哺乳动物和人全身照射的半致死量 七、哺乳动物平均寿命和最长寿命 八、哺乳动物和人的水代谢期与寿命的关系 九、狗与人的年龄对应 十、实验动物正常新陈代谢率 十一、哺乳动物和人产热量和水半代谢期 第二节　生理学数据 一、实验动物红细胞总数、压积、体积、大小和血红蛋白浓度 二、实验动物白细胞总数、分类计数及血小板数 三、实验动物正常骨髓象数值 四、实验动物血容量、心率、心输出量 五、实验动物全血、血浆、红细胞的容量和静脉血比容 六、实验动物血液温度、酸碱度、粘稠度、比重和体温数据 七、实验动物血细胞脆性、沉降速度和凝血时间 八、实验动物正常血压数值 九、实验动物的循环时间 十、实验动物心电图正常参考数值（间期） 十一、实验动物心电图正常参考数值（波辐电压） 十二、实验动物正常心率时心脏周期情况 十三、实验动物血液动力学指标数值 十四、通气量、耗气量 十五、实验动物呼吸器官相对形态特点及外在气体代谢 十六、实验动物饲料、饮水要求量和排便排尿量 十七、哺乳动物肾的结构与浓缩能力 十八、各种动物尿比重 第三节　生物化学数据 一、实验动物血液中葡萄糖、果糖含量 二、实验动物血液中蛋白结合糖总量及分布 三、实验动物血中糖代谢产物含量 四、实验动物血清脂蛋白及其成分 五、实验动物血中脂肪、脂肪酸、甘油酯、胆固醇、胆固醇酯含量 六、表12-41实验动物血液中磷脂总量及其分类值[SB][60][/SB] 七、实验动物血中磷脂总量及其分类值 八、实验动物血中氧和二氧化碳含量、二氧化碳压力、钠、氯离子浓度、水及蛋白质含量 九、实验动物血浆总蛋白、白蛋白、球蛋白、纤维蛋白原含量 十、实验动物血浆蛋白分类值 十一、实验动物血中游离氨基酸含量 十二、实验动物血中非蛋白氮、尿素、尿酸含量 十三、实验动物血中蛋白质代谢产物含量 十四、实验动物血及器官中5－羟色胺含量 十五、实验动物器官和血浆中儿茶酚胺含量 十六、实验动物血及器官中乙酰胆碱含量 十七、实验动物器官中RNA和DNA含量 十八、实验动物血及器官中腺苷酸含量 十九、实验动物血中吡啶核苷酸、辅羧酶、磷酸吡哆醛、碱性磷酸酶含量 二十、实验动物组织与器

第12章文件 内存不能永久性保存数据,以及容量有限,所以需要数据以文件形式存放到外部存储器中。 12.1文件的基本概念 文件:由大量性质相同的记录组成的集合。 记录:文件中可存取的基本数据单位,它有若干个数据项组成 数据项:最基本的不可再分的数据单位。数据项的名称称为记录的域

数据库原理及应用实验:VFP6.0实验一Aces创建数据库(2课时) 实验二 Access数据库髙级操作(2课时) 实验三VP建立数据库与简单杳询_(2课时) 实验四VFP数据库基本操作

现今的网络电子商务都要与数据库产生联系的关系,这里所指的 数据库是 Web Server上的数据库,其实数据库就是一个文件,但 是,它是一个结构化储存数据的格式文件。其实我们常常在使用 数据库而不清楚的自知,例如,我们有时候操作过的.mdb文件, 这就是一个 Access格式的数据库文件

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

5.1 数据库的安全性 5.2 数据库的完整性 5.3 数据库的并发控制 5.4 数据库的恢复 5.5 数据库的复制与镜像

1.1数据结构的基本概念 1.2数据结构类型 1.3抽象数据类型 1.4数据与数据结构 1.5算法 1.6算法分析