資料庫報告模板

⑴ 軟體需求分析報告模板(完整版)

軟體需求分析報告文檔;
軟體概要設計報告文檔;
軟體詳細設計報告文檔;
軟體資料庫設計報告文檔;
軟體測試（驗收）大綱hi.gta123如有幫助，別忘了採納喲！goto365testing,測評網,

⑵ Microsoft Office Access 資料庫向導模板 怎麼用啊

1.進入「Microsoft Office Access 2007」新建窗口，如圖：

⑶ 急需一篇文獻檢索報告，因為我們老師給的模板和大多數網上的都不太一樣，所以希望懂的文獻檢索的朋友幫忙下

中國期刊全文資料庫CNKI2011-10-24 20:001 CNKI中國期刊全文資料庫可按學科分為 理工A、理工B、理工C、農業、醫葯衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理等____10_____個專輯。 2注意標題=篇名=題名 3導師單位（作者單位）包括學位授予單位 4默認選擇主題欄位 5NOT>AND>OR
CBM： 1、CBM具有_____基本檢索___、_____主題檢索_____、____分類檢索_______、______期刊檢索______、_______作者檢索_____等主要檢索途徑。 2、CBM收錄文獻的分類依據_____《中國圖書館分類法》_____的______R_____類。 3、CBM的分類檢索中，可使用____分類號______和_____分類導航_______兩種檢索入口進行檢索。 4根據美國國立醫學圖書館《醫學主題詞表（MeSH）》，中國中醫科學院中醫葯信息研究所《中國中醫葯學主題詞表》，《中國圖書館分類法。醫學專業分類法》對收錄文獻進行主題標引和分類標引，使文獻內容揭示更加全面，准確。 5在中國生物醫學文獻資料庫（CBM）中，預設欄位是指中文標題、摘要、作者，關鍵詞、主題詞和刊名內容的組合。 6NOT > AND >OR 單字通配符（？） 任意通配符（%）
7注意點： 肺減容術 碎石術方法肺氣腫 尿路結石 外科學阿司匹林 治療應用高血壓 葯物療法 8默認關鍵詞 9疾病+儀器無用治療，注意什麼時候用治療

文獻考試題目（1）2011-10-24 18:44現代文獻四要素：文獻信息，文獻載體，符號系統，記錄方式。醫學文獻特點：數量龐大，載體多樣化，多文種化，學科交叉.出版分散，知識信息更新加快，交流傳播速度加快，電子化發展趨勢。
文獻檢索廣義：文獻的存儲和文獻的檢索兩個過程。文獻檢索的類型：一：按照檢出結果的形式分：書目檢索，全文檢索，引文檢索。 二：從情報檢索角度分：文獻檢索，數據檢索，事實檢索。 三：根據檢索手段分：手工檢索，計算機檢索。文獻的外表特徵（自然標識）：標題，作者，來源，卷期，頁次，年月，類型，號碼，文種。 內容特徵（人為標識）：主題詞，分類號，類目名稱，文摘。文獻檢索系統的組成要素：檢索文檔，技術設備，語言工具，人員。文獻檢索系統的內容結構：手工檢索系統的內容結構，計算機檢索系統的內容結構。文獻檢索系統的類型；目錄檢索系統：出版發行目錄，館藏目錄和聯合目錄，資料來源目錄 題錄型檢索系統： 文獻型檢索系統 全文型檢索系統文獻檢索系統的評價因素：報道信息的准確性，報道信息的及時性，索引體系的完善程度，對信息標引的深度，查全率和查准率。查全率： 檢出的相關信息量/檢索工具中相關信息總量
查准率： 檢出的相關信息量/檢出的信息總量
按文獻檢索信息表現形式劃分：文字型，視頻型，音頻型，數字型文獻信息出版類型：圖書，期刊（屬於普通文獻），政府出版物，科技報告，專利文獻，會議文獻，學位論文，標准文獻，產品樣品說明書，技術檔案（屬於特種文獻）。文獻信息載體形式：印刷型，縮微型，聲像型，電子型
文獻信息加工程度：一次文獻信息，二次文獻信息，三次文獻信息，零次文獻信息一次文獻（直接記錄）：公共出版的圖書，期刊論文，科技報告，會議文獻，學位論文，發明專利
二次文獻信息：目錄，文摘，索引等各種書目檢索工具或資料庫是二次文獻信息的核心
三次文獻信息：分為綜述研究類和參考工具類。前者如動態綜述，學科總結，專題述評，進展報告，後者如年鑒，手冊，大全，詞典，網路全書，指南
零次文獻信息：文章草稿，私人筆記，會議記錄，未經發表的名人手跡，口頭討論醫學電子文獻資源類型：參考資料庫，全文資料庫，事實與數值資料庫，電子圖書，搜索引擎/分類指南，網路學術資源學科導航，其他網際網路電子資源
檢索語言：檢索標目和語法組成
檢索語言邏輯關系：等同關系，從屬關系，相關關系
檢索語言受控情況分：規范語言，非規范語言
檢索標識設置時間分：先組式語言（分類語言，標題語言）
後組式語言（敘詞語言，單元詞語言，關鍵詞語言）檢索語言所描述的信息特徵劃分：描述信息外部特徵的檢索語言 1書名。刊名，篇名 2著者，團體著者 3引文 4代碼，序號 描述信息內容特徵的檢索語言：1，分類語言
2，代碼語言
3，主題語言：1關鍵詞語言（非規范）
2標題詞語言（規范）
3單元詞語言（規范）
4敘詞語言（規范）文獻檢索基本方法：常用法（順查法，倒查法，抽查法），追溯法，分段法
文獻檢索途徑：分類途徑，主題途徑，著者途徑，號碼途徑，其他途徑文獻檢索基本步驟：分析課題，明確檢索需求，選擇檢索工具和方法，選擇檢索標識和檢索途徑，執行檢索，檢索結果處理及獲取原始文獻
計算機文獻檢索方法和步驟：分析課題確定主題概念，選擇檢索方式和資料庫，確定檢索途徑，編制檢索策略，檢索策略的反饋調整按照著錄格式不同，可將檢索工具劃分為_目錄型___、__文摘性___、_題錄型、索引型、____、_、四種檢索工具在機檢中，邏輯運算符「AND」的作用是縮小檢索范圍、提高查准率護理學」的中圖法分類號是.R47 醫學文獻只有經過 標引處理，才能存儲到檢索系統中，提供檢索使用在機檢中，邏輯運算符「OR」的作用是(擴大檢索范圍、提高查全率 .NEAR是位置運算符，「A NEAR3 B」表示AB兩詞之間可以插入幾個其它單詞2個 CBM資料庫中的「基本檢索」屬於字詞檢索 .CBM有幾個檢索入口 5個 WITH是位置運算符，「A WITH B」表示AB兩詞同時出現在（A ）。 A．同一欄位中醫學文獻只有經過下列哪一種處理，才能進入檢索系統，提供使用( B)。 A．分類 B. 標引 C. 編排 D. 編號 .「內科學」大類的中圖法分類號是（A ）。 A.R5

⑷ 求一份SQL server2000資料庫實訓報告的小結範文。

經過一個星期的實訓，讓我領會到了許多平時課堂上所沒有接受的課外知識，很讓人受益匪淺，懂得如何去運用，而進行的一次分析設計綜合的訓練。而本次實訓的目的是讓我們掌握資料庫系統的原理、技術。將理論與實際相結合，應用現有的資料庫管理系統軟體，規范、科學地完成一個設計與實現。這次我們實訓的內容是從資料庫、數據表的創建和修改開始的，表是建立關系資料庫的基本結構，用來存儲數據具有已定義的屬性，在表的操作過程中，有查看錶信息、查看錶屬性、修改表中的數據、刪除表中的數據及修改表和刪除表的操作。從實訓中讓我更明白一些知識，表是數據最重要的一個數據對象，表的創建好壞直接關繫到數資料庫的成敗，表的內容是越具體越好，但是也不能太繁瑣，以後在實際應用中多使用表，對表的規劃和理解就會越深刻。我們實訓的另一個內容是資料庫的約束、視圖、查詢。從中我們了解到查詢語句的基本結構，和簡單SELECT語句的使用，多表連接查詢。而在視圖的操作中，也了解到了視圖是常見的資料庫對象，是提供查看和存取數據的另一種途徑，對查詢執行的大部分操作，使用視圖一樣可以完成。使用視圖不僅可以簡化數據操作，還可以提高資料庫的安全性，不僅可以檢索數據，也可以通過視圖向基表中添加、修改和刪除數據。存儲過程、觸發器也是我們實訓的內容之一， 在操作中有建立存儲過程，執行存儲過程，及查看和修改存儲過程，這些都是非常基礎的東西，但對用戶卻是非常重要的呢，只有熟悉了T_SQL語言，才能更好的掌握更多的東西。我們還學習了，SQL管理、數據的導入、導出、備份和還原。有SQL Server 安全訪問控制；登錄賬戶的管理；資料庫角色的管理；用戶許可權管理。維護資料庫的安全是確保資料庫正常運行的重要工作。數據的備份是對SQL Server數據事務日誌進行拷貝，資料庫備份記錄了在進行備份操作的資料庫中所有數據的狀態。而數據的備份還分為資料庫完整備份、差異備份、事務日誌備份、文件及文件組備份。做數據備份就是為了以後的資料庫恢復用。在實訓內容上我們還做了倉庫管理資料庫，其中的要求包含了許多資料庫的對象，綜合了我們所學的許多知識，讓我們更努力的把所學到的東西運用上去。實訓課是在學習與探索中度過的，短暫的一星期實訓是結束了，但其中讓我們學到了許多知識，出現許多未知的為什麼，如倉庫管理資料庫的初步設置、數據備份與還原的步驟，如何建立視圖、觸發器等一系列的問題，正是在老師和同學的共同努力之下，我們才一步步把問題解決了，最終完成了不可能完成的任務

⑸ 速求資料庫實踐報告和配套資料庫

電子信息工程畢業實踐報告

實踐」是件聽起來輕松，實則卻「蘊味」十足，甚至意義深刻的事。實踐能使你已成的「慣性」和被特定環境「保護」的生活重新增添一些色彩，確切地說，這是一個「過程」，過程中夾雜著忙與快樂。
「萬事開頭難」這話一點兒也不假，雖然我參與實踐的時間不長，但求職之路的艱辛和求到職之後的茫然讓我感嘆市場競爭的激烈，在超市工作的生活實踐讓我感悟到了生活的艱辛。就目前的超市資料庫的管理，我想談談其關聯規則。目前，在需要處理大數據量的科研領域中，數據挖掘受到越來越多的關注。我們可以利用數據挖掘技術從海量數據中發現有用信息，幫助商家了解客戶以往的需求趨勢，並預測未來，從而給商家帶來巨大的利潤。在數據挖掘領域，採用關聯規則在大型事務資料庫中進行數據挖掘是一個重要的研究內容。關聯規則是美國IBM Almaden Research Center的Rabesh Agrawal等人於1993年首先提出的KDD研究中的一個重要課題。關聯規則挖掘的一般對象是事務資料庫，這種資料庫的主要應用在零售業，比如超級市場的銷售管理。關聯規則就是發現事務資料庫中不同商品（項）（Item,指事務中的內容，比如，麵包、牛奶等都是項目）之間是否存在某種關聯關系。通過這些規則找出顧客購買行為模式，如購買了某一商品對購買其他商品的影響。發現這樣的規則可以應用於商品貨架設計、貨存安排以及根據購買模式對用戶進行分類。
2關聯規則描述
目前關聯規則挖掘主要考慮支持度和置信度兩個閾值。設X是項集，T是資料庫DB中的任意一個記錄。X的支持度是指支持X的記錄數與全體記錄數的比，Support(X)=||/|DB|。蘊涵關系X==>Y在資料庫DB中的置信度是指同時支持X和Y的記錄數與支持X的記錄數之比，即：Confidence（X==>Y）=||/|| 支持度可理解為在DB中隨機抽取一個記錄，該記錄同時支持X和Y的概率。置信度可理解為在支持X的記錄全體中隨機取一個記錄，該記錄支持Y的概率。
3發現關聯規則的操作步驟
目前，由於條碼技術的發展，顧客在超市中購買商品的信息可以很方便的被存放在資料庫中，針對資料庫中大量的數據，我們如何發現它們之間存在的關聯是本文主要討論的問題。關聯規則的挖掘問題就是在超市事務資料庫DB中找出具有用戶給定的最小支持度和最小置信度的關聯規則。關聯規則的挖掘對市場調節和爭取顧客方面的應用是極有價值的。因此，有必要採用快速演算法從超市事務資料庫中挖掘關聯規則。由超市事務資料庫發現關聯規則挖掘可以分以下兩步完成：
1）找出超市事務資料庫DB中所有大於等於用戶指定最小支持度的項目集，具有最小支持度的項目集稱為頻繁項集。
2）利用頻繁項集生成所期望的關聯規則，即這些規則必須滿足最小支持度min_supp和最小置信度min_conf。
事實上，第一步的任務是迅速高效地找出超市事務資料庫DB中全部頻繁項集，數據挖掘所面臨的最大的挑戰是計算效率問題，解決這一問題的途徑是產生高效的數據挖掘演算法，但從超市事務資料庫中產生頻繁項集即費時又佔用空間，所以說第一步是關聯規則挖掘的核心問題，是衡量關聯規則挖掘演算法的標准。當找到所有的頻繁項集後，相應的關聯規則將很容易生成，目前大多數的關聯規則挖掘演算法研究是針對第一步而提出的，本文重點討論第一個問題。
4由超市事務資料庫發現關聯規則的總體設計
在現有的不少關聯規則發現演算法中，最著名的仍然是R.Agrawal本人在他們自己的AIS演算法基礎上於1994年提出的Apriori演算法，Apriori演算法的基本思想是：利用「頻繁項集的所有非空子集都必須也是頻繁的」這一定理對事務資料庫進行多遍掃描。
眾所周知，對資料庫的掃描伴隨繁重的磁碟I/O任務，Apriori演算法中，掃描次數較多，這樣就大大限制了挖掘演算法的速度。因此，在實際的應用中，減少對事務資料庫的掃描次數，有效地減少數據的吞吐，將會有效提高演算法的效率。為了高效率的由超市事務資料庫中發現關聯規則，本系統在Apriori演算法的基礎上採用基於劃分的演算法。該演算法只對事務資料庫DB掃描兩次，大大減少了I/O操作，從而提高了演算法的效率。
通過劃分方法進行數據挖掘的過程如下圖所示：
本系統的總體設計包含三部分：
（1） 在伺服器端第一次掃描超市事務資料庫中的表，按照超市事務資料庫中不同項集的數量，以及兼顧客戶端計算機硬體配置，對其進行數據分塊，分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存。
（2） 在各個客戶端計算機上，利用並行技術分別訪問伺服器上的數據分塊，求出各數據分塊所對應的局部頻繁項集，並將所求局部頻繁項集存入伺服器的一個指定表中。
（3） 在伺服器端，匯總各個分塊數據生成的局部頻繁項集，第二次掃描超市事務資料庫中的總表，最終生成全局頻繁項集。
系統的總體設計可以如下圖2 應用程序總體設計所示。
一旦由超市事務資料庫DB中的事務找出頻繁項集，由它們產生強關聯規則是直截了當的。所謂的強關聯規則是指滿足最小支持度和最小置信度的規則。
5結論
隨著計算機硬體的降價，利用並行處理的思想，劃分的數據塊分給多個處理機並行計算各數據塊的局部頻繁項集，然後各分塊所求的局部頻繁項集匯總到伺服器上，再次掃描資料庫最終求出全局頻繁項集。這種將關聯規則挖掘演算法與並行處理相結合的方式能更大的提高演算法的效率。今後，如何能夠更有效的提高關聯規則演算法執行的效率，怎樣設計更有效、更實用的演算法，是我們進一步需要思考的問題。
以上是我在社會實踐中悟到的經驗以及思考的課題。

⑹ 財務預測和趨勢分析模型Excel圖表模板和報告-excel學習網

一個Excel論壇的成員最近詢問了如何解決許多Excel用戶以各種形式面臨的問題。

在他的特殊情況下，他想預測大型電影院的總收入。最准確的方法是預測每個劇院的演出，然後將結果相加。

也就是說，他需要在許多類別的數據中生成模型（在本例中為預測模型）。

這是一項超越預測的挑戰。為了說明這一挑戰，可能適用於：

分析過濾:例如，您可以使用有關一隻股票的大量數據來進行分析，以計算該股票被低估或高估的程度。對許多股票中的每一個進行相同的分析；按庫存列出結果。然後在列表中找到價值最低的股票。

報告列印:例如，您可以創建一個儀錶板或其他動態報告，以顯示某一類別數據的結果…一個地區，產品，部門或其他任何內容。然後遍歷每種數據類別，而不是列出每個結果，而是列印結果。

在所有這些情況下，您創建的模型，分析或表示形式都可能非常復雜。您會在許多類別的相似數據中生成該模型；您列出（或列印）這些分析的主要結果；然後您分析結果。

使用Excel進行分析生成需要四個工作表和一個簡短的宏：

該數據表包含了所有項目一個簡單的Excel資料庫-所有股票，GL帳戶，網頁，產品-要分析或預測。每個項目-資料庫中的每一行-都具有模型對該項目所需的所有數據。

所述控製片包含指定當前數據項的行號為模型分析的細胞。它還包含模型或宏可能需要的輔助計算。

“ 模型”表執行分析，並以單個“結果”行結尾，該行總結了模型的結果。或者，對於列印，結果是通常由“列印區域”定義的動態報告。

“ 結果”表最初僅包含列標題，該列標題與“模型”結果行中的數據相對應。

該短宏通過列表中的每個項目的循環，增加在控製表中的行數，重新計算以更新模型，然後復制模型的結果，以結果表。