本章重点内容 一、根据需要设计数据窗口对象 二、熟悉数据窗口画板及其基本操作 三、理解不同的数据源和显示风格 四、设置数据窗口的各种对象和属性 五、数据窗口的打印设置 六、统计图表的使用 七、数据库开发常用功能的实现方法

第3章数据表的创建及操作 3.1数据表的创建 3.2数据表的维护 3.3数据表的排序、索引与查询 3.4数据表的统计与汇总 3.5多个数据表的使用

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

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

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结

11.1Web数据库概述 11.2Web数据库体系结构 11.3 Sybase采用的eb体系结构 11.4 EAServer组件技术 11.4.1 EAServer组件安装 11.4.2创建 EAServer组件 11.4.3创建 EAServer客户端 11.5Web站点的建立与管理 11.5.1创建Web站点 11.5.2重新生成Web站点 11.5.3.删除Web站点 11.5.4Web站点的管理 11.5.5 Sybase通过 Power Dynamo发布Web应用 11.6 Microsoft的Web应用

在用VFP开发数据库应用系统时,应用系统一般包括以下几个基本组成部分: (1)一个或多个数据库:每个数据库包括多个基本表、视图等

1.1知之为知之，不知为不知，是知也！ 1.2数据的泛在理解：客观存在的描述与记录 1.3信息的价值评判：有用的数据 1.4知识的应用体现：数据变信息的转化规则 1.5知识规则的认知途径 1.6数据到知识的转换过程：实例分析 1.7本章小结