1. 使用UML进行数据库设计 数据库建模传统方法：E-R图。仅对数据建模，不能对行为建模，如触发器、存储过程等建模

一、系统建模简介 二、逻辑数据建模的过程 三、数据的收集和整理技术 四、构建数据库模型的步骤 五、分析数据模型 六、类和对象建模

◆ 5.1 结构化需求分析的由来 ◆ 5.2 结构化分析模型的组成 ◆ 5.3 数据建模 ◆ 5.4 功能建模 ◆ 5.5 行为建模 ◆ 5.6 数据词典 ◆ 5.7 软件需求规格说明书

一、了解企业信息的分类及特点 二、学会对信息载体的分析 三、了解企业数据模型的一般结构 四、了解编码模型的分类,条形码分类及结构

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第15章 与数据建模有关的几个算法

从炼铁新技术及基础理论研究方面介绍了烧结球团提质降耗新技术、焦炭在高炉内行为解析研究、高炉喷吹清洁燃料技术、高炉长寿技术、高炉炼铁数据建模技术以及冶金尘泥再处理技术。从基础研究出发，提出了目前最具有潜力的炼铁新技术；然后在国家碳中和战略的大背景下，综述了目前国际上的非高炉炼铁技术研究进展，为我国低碳炼铁发展提供依据；最后从最新微观研究手段出发，介绍了目前炼铁研究领域在微观尺度的研究进展，多尺度综合调控研究高炉炼铁过程机理，为未来低碳炼铁发展方向提供思路

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

1.了解问题的实际背景,明确建模目的,收集掌握必要的数据资料

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现

• IBM SPSS Modeler简介 • 建模组件介绍 – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示 • 建模流程 – 决策树分析