前面已经讲述了关系数据库、关系模型的基本概念以 及关系数据库的标准语言。 如何使用关系模型设计关系数据库，也就是面对一个 现实问题，如何选择一个比较好的关系模式的集合， 每个关系又应该由哪些属性组成。这属于数据库设计 的问题，确切地讲是数据库逻辑设计的问题，有关数 据库设计的全过程将在第6章详细讨论

数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构 的过程，具体地说，是指对于一个给定的应用 环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及 其应用系统，使之能有效的存储数据，满足用 户的信息要求和处理要求

迄今为止，我们已详细介绍了基本数据类型如整 型、实型、字符型等，也介绍了一种构造类型的数 据—数组，数组中的各元素是属于同一个类型的。 但在处理实际问题时，经常会遇到复杂的数据，只 有这些数据类型是不够的，还需要将不同类型的数 据组合成一个有机的整体，以便于引用。为了能把 这些有一定逻辑联系的数据组成一个整体，C++语 言提供了一种结构体数据类型本章主要介绍由不同 类型数据组成的构造类型的数据，包括结构体类型 共用体类型和枚举类

8.1 数据库技术发展概述 8.2 数据模型及数据库系统的发展 8.3 数据库技术与其它相关技术相结合 8.4 面向应用领域的数据库新技术

学生通过本节内容的学习，了解数据流程调查的主要内容，掌握数据流程的表示方法，包括数据流程的画法和描述流程处理的逻辑工具，了解数据流程分析的任务，掌握数据字典建立方法。明白业务处理调查的内容；掌握业务处理的描述工具

4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类（待更新）. 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例（SPSS）.20 4.6.4 层次聚类案例（R 语言）.23

通过本节内容的学习，掌握数据库技术设计的基本概念、了解数据处理及数据库系统的发 展历史、掌握基本的关系数据库理论。 教学重点 数据模型及关系模型、SQL、关系数据库规范化设计理论

4.1数据库的存储结构 4.2创建、修改和删除数据库 4.3数据库备份 4.4恢复数据库 4.5数据库的维护

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

EViews的数据库有些类似于一个工作文件,它是 EViews中的对象集合。它与工作文件有两点主要区别 。首先数据库不需要被装入内存,这对直接处理数据 库中对象来说是很方便的,可以直接从硬盘上的数据 库取出或存入对象。其次在数据库中对象不被限制为 单一的频率或时间范围。一个数据库可以包含年度、 月度和日度的数据,每一个对象可以有不同的观测值