❑销售业务流程组织计算机系统的数据流程。 ❑系统从初始设置、数据输入到数据处理和输 出的基本设计和使用方法、工作内容和注意 事项。 ❑为了保证数据输入的正确和可靠，在系统的 输入设计中采用的针对性措施

广东海洋大学：《数字电子技术》课程教学资源（授课计划）教案19 6．4 同步时序逻辑电路的设计方法 6．5 时序逻辑电路中的竞争-冒险现象

1.教材选用及大纲制定依据 本门课程选用教材为全国统编“面向21世纪课程教材”《生物统 计附试验设计》(第三版,中国农业出版社)。根据培养目标及“面向 21世纪课程教材”的要求,制定本教学大纲 2.教学环节 本门课程为动物科学等本科专业的专业基础课,其前期基础课为 高等数学、概率论、线性代数,在此基础上开设本门课程。主要教 学形式为课堂讲授,主要教学环节包括课堂讲授、辅导答疑、课外作 业、习题讲解等。另外由于教材内容较多,课堂讲授学时有限,故安 排40学时的学生自学内容(包括选学内容)

第一节 数据收集 一、统计测量尺度 二、数据收集方法 三、调查表与问卷设计 第二节 数据整理与显示

《专业导论》课程大纲. 1 《管理学》课程大纲. 6 《会计学基础》课程大纲. 28 《经济法》课程大纲. 40 《微观经济学》课程大纲. 51 《宏观经济学》课程大纲. 64 《统计学》课程大纲. 75 《金融学》课程大纲. 88 《中级财务会计（一）》课程大纲. 109 《中级财务会计（二）》课程大纲. 121 《财务管理学》课程大纲. 132 《成本与管理会计》课程大纲. 146 《财务分析》课程大纲. 158 《公司治理》课程大纲. 168 《高级财务管理》课程大纲. 179 《资产评估》课程大纲. 193 《计量经济学》课程大纲. 207 《python 在财务管理中应用》课程大纲.219 《会计综合模拟实训》课程大纲. 227 《大数据财务分析与决策》课程大纲.232 《ERP 沙盘模拟实训》课程大纲.240 《经济管理数据分析》课程大纲. 247 《市场营销》课程大纲. 257 《资本市场》课程大纲. 269 《高级财务会计》课程大纲. 278 《管理会计信息化》课程大纲. 289 《虚拟商业社会环境（vbse）》课程大纲.298 《会计信息系统实训》课程大纲. 311 《论文写作专题》课程大纲. 324 《财务决策支持系统实训》课程大纲.331 《财务共享理论与实务》课程大纲. 338 《国际财务管理》课程大纲. 347 《组织行为学》课程大纲. 356 《晋商票号文化》课程大纲. 370 《税法》课程大纲. 382 《证券投资学》课程大纲. 390 《会计》课程大纲. 405 《审计原理》课程大纲. 414 《公司战略与风险管理》课程大纲. 427 《大数据审计》课程大纲. 436 《审计实务》课程大纲. 441 《证券市场基础》课程大纲. 452 《投资学原理与应用》课程大纲. 465 《商业银行业务与经营》课程大纲. 476 《金融大数据》课程大纲. 487 《公司金融》课程大纲. 493 《税法（一）》课程大纲. 503 《税法（二）》课程大纲. 509 《纳税筹划》课程大纲. 518 《财税一体化实训》课程大纲. 530 《纳税实务》课程大纲. 534 《学年论文》课程大纲. 541 《财务管理课程设计》课程大纲. 544 《专业实习》课程大纲. 548 《毕业实习》课程大纲. 555 《毕业论文（设计）》课程大纲. 560

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

1掌握同步时序电路的一般分析方法 2掌握同步计数器的一般分析方法 3会用反馈归零法、反馈置数法和级联法将集成芯片构成任意进制计数器 4根据功能表会用大、中规模集成芯片构成给定功能的电路  第1、2学时： 时序逻辑电路的分析方法  第3、4学时： 时序逻辑电路的设计方法  第5、6学时： 同步计数器  第7、8学时： 集成同步计数器及其应用  第9、10学时：数据寄存器和移位寄存器

一、人机工程学 二、人体测量 三、人体尺寸 四、人体尺寸数据的应用 五、设施器物的人体尺寸适应性(高起专了解) 六、设计用人体模板(高起专了解) 七、中国地质大学安全工程系

主讲内容：Data Pump基础知识、使用Data Pump导出表空间、数据库、数据表等； 一．认识Data Pump工具 二．准备工作 三．导出数据 四．导入数据