9.1引论 数据库设计工作 信息需求,处理需求 数据库设计的主要方法 面向数据(信息需求为主) 面向过程(处理需求为主)

4.1数据库安全性概述 4.2数据库安全性控制 4.3 视图机制 4.4 审计（Audit） 4.5 数据加密 4.6 其它安全性保护 4.7 小结

1 数据科学 2 数据挖掘

1.1 数据库系统概述 1.2 数据模型 1.3 数据库系统结构 1.4 数据库系统的组成 1.5 小结

一、数据录入方法选择 二、评价调查数据质量 三、定位数据类型 四、数据库建立方法

一、数据模型。 二、静态特征:数据的类型、结构、联系、约束。 三、动态特征:数据的操作、状态变化

2.1 Visual FoxPro编程基础 2.1.1数据和数据类型 1.数据的分类 Visual FoxPro的全部数据类型可分为二大类: 一类称为 Visual FoxPro(基本)数据类型:它们用于变量和数组,也可以用于表的字段中; 另一类称为 Visual Fox Pro字段类型,它们只能用于表的字段中

6.1 问题的提出 一、概念回顾 二、关系模式的形式化定义 三、什么是数据依赖 四、关系模式的简化定义 五、数据依赖对关系模式影响 6.2 规范化 6.2.1 函数依赖 6.2.2 码 6.2.3 范式 6.2.4 2NF 6.2.5 3NF 6.2.6 BCNF 6.2.7 多值依赖 6.2.8 4NF 6.2.9 规范化小结 6.3 数据依赖的公理系统 6.4 模式的分解 6.5 小结

3.1 数据压缩的基本原理 3.2 数据压缩方法分类 3.3 常用压缩编码方法 3.3.1 信息熵编码

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式