数据库报告模板

⑴ 软件需求分析报告模板(完整版)

软件需求分析报告文档;
软件概要设计报告文档;
软件详细设计报告文档;
软件数据库设计报告文档;
软件测试（验收）大纲hi.gta123如有帮助，别忘了采纳哟！goto365testing,测评网,

⑵ Microsoft Office Access 数据库向导模板 怎么用啊

1.进入“Microsoft Office Access 2007”新建窗口，如图：

⑶ 急需一篇文献检索报告，因为我们老师给的模板和大多数网上的都不太一样，所以希望懂的文献检索的朋友帮忙下

中国期刊全文数据库CNKI2011-10-24 20:001 CNKI中国期刊全文数据库可按学科分为 理工A、理工B、理工C、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理等____10_____个专辑。 2注意标题=篇名=题名 3导师单位（作者单位）包括学位授予单位 4默认选择主题字段 5NOT>AND>OR
CBM： 1、CBM具有_____基本检索___、_____主题检索_____、____分类检索_______、______期刊检索______、_______作者检索_____等主要检索途径。 2、CBM收录文献的分类依据_____《中国图书馆分类法》_____的______R_____类。 3、CBM的分类检索中，可使用____分类号______和_____分类导航_______两种检索入口进行检索。 4根据美国国立医学图书馆《医学主题词表（MeSH）》，中国中医科学院中医药信息研究所《中国中医药学主题词表》，《中国图书馆分类法。医学专业分类法》对收录文献进行主题标引和分类标引，使文献内容揭示更加全面，准确。 5在中国生物医学文献数据库（CBM）中，缺省字段是指中文标题、摘要、作者，关键词、主题词和刊名内容的组合。 6NOT > AND >OR 单字通配符（？） 任意通配符（%）
7注意点： 肺减容术 碎石术方法肺气肿 尿路结石 外科学阿司匹林 治疗应用高血压 药物疗法 8默认关键词 9疾病+仪器无用治疗，注意什么时候用治疗

文献考试题目（1）2011-10-24 18:44现代文献四要素：文献信息，文献载体，符号系统，记录方式。医学文献特点：数量庞大，载体多样化，多文种化，学科交叉.出版分散，知识信息更新加快，交流传播速度加快，电子化发展趋势。
文献检索广义：文献的存储和文献的检索两个过程。文献检索的类型：一：按照检出结果的形式分：书目检索，全文检索，引文检索。 二：从情报检索角度分：文献检索，数据检索，事实检索。 三：根据检索手段分：手工检索，计算机检索。文献的外表特征（自然标识）：标题，作者，来源，卷期，页次，年月，类型，号码，文种。 内容特征（人为标识）：主题词，分类号，类目名称，文摘。文献检索系统的组成要素：检索文档，技术设备，语言工具，人员。文献检索系统的内容结构：手工检索系统的内容结构，计算机检索系统的内容结构。文献检索系统的类型；目录检索系统：出版发行目录，馆藏目录和联合目录，资料来源目录 题录型检索系统： 文献型检索系统 全文型检索系统文献检索系统的评价因素：报道信息的准确性，报道信息的及时性，索引体系的完善程度，对信息标引的深度，查全率和查准率。查全率： 检出的相关信息量/检索工具中相关信息总量
查准率： 检出的相关信息量/检出的信息总量
按文献检索信息表现形式划分：文字型，视频型，音频型，数字型文献信息出版类型：图书，期刊（属于普通文献），政府出版物，科技报告，专利文献，会议文献，学位论文，标准文献，产品样品说明书，技术档案（属于特种文献）。文献信息载体形式：印刷型，缩微型，声像型，电子型
文献信息加工程度：一次文献信息，二次文献信息，三次文献信息，零次文献信息一次文献（直接记录）：公共出版的图书，期刊论文，科技报告，会议文献，学位论文，发明专利
二次文献信息：目录，文摘，索引等各种书目检索工具或数据库是二次文献信息的核心
三次文献信息：分为综述研究类和参考工具类。前者如动态综述，学科总结，专题述评，进展报告，后者如年鉴，手册，大全，词典，网络全书，指南
零次文献信息：文章草稿，私人笔记，会议记录，未经发表的名人手迹，口头讨论医学电子文献资源类型：参考数据库，全文数据库，事实与数值数据库，电子图书，搜索引擎/分类指南，网络学术资源学科导航，其他因特网电子资源
检索语言：检索标目和语法组成
检索语言逻辑关系：等同关系，从属关系，相关关系
检索语言受控情况分：规范语言，非规范语言
检索标识设置时间分：先组式语言（分类语言，标题语言）
后组式语言（叙词语言，单元词语言，关键词语言）检索语言所描述的信息特征划分：描述信息外部特征的检索语言 1书名。刊名，篇名 2着者，团体着者 3引文 4代码，序号 描述信息内容特征的检索语言：1，分类语言
2，代码语言
3，主题语言：1关键词语言（非规范）
2标题词语言（规范）
3单元词语言（规范）
4叙词语言（规范）文献检索基本方法：常用法（顺查法，倒查法，抽查法），追溯法，分段法
文献检索途径：分类途径，主题途径，着者途径，号码途径，其他途径文献检索基本步骤：分析课题，明确检索需求，选择检索工具和方法，选择检索标识和检索途径，执行检索，检索结果处理及获取原始文献
计算机文献检索方法和步骤：分析课题确定主题概念，选择检索方式和数据库，确定检索途径，编制检索策略，检索策略的反馈调整按照着录格式不同，可将检索工具划分为_目录型___、__文摘性___、_题录型、索引型、____、_、四种检索工具在机检中，逻辑运算符“AND”的作用是缩小检索范围、提高查准率护理学”的中图法分类号是.R47 医学文献只有经过 标引处理，才能存储到检索系统中，提供检索使用在机检中，逻辑运算符“OR”的作用是(扩大检索范围、提高查全率 .NEAR是位置运算符，“A NEAR3 B”表示AB两词之间可以插入几个其它单词2个 CBM数据库中的“基本检索”属于字词检索 .CBM有几个检索入口 5个 WITH是位置运算符，“A WITH B”表示AB两词同时出现在（A ）。 A．同一字段中医学文献只有经过下列哪一种处理，才能进入检索系统，提供使用( B)。 A．分类 B. 标引 C. 编排 D. 编号 .“内科学”大类的中图法分类号是（A ）。 A.R5

⑷ 求一份SQL server2000数据库实训报告的小结范文。

经过一个星期的实训，让我领会到了许多平时课堂上所没有接受的课外知识，很让人受益匪浅，懂得如何去运用，而进行的一次分析设计综合的训练。而本次实训的目的是让我们掌握数据库系统的原理、技术。将理论与实际相结合，应用现有的数据库管理系统软件，规范、科学地完成一个设计与实现。这次我们实训的内容是从数据库、数据表的创建和修改开始的，表是建立关系数据库的基本结构，用来存储数据具有已定义的属性，在表的操作过程中，有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中的数据及修改表和删除表的操作。从实训中让我更明白一些知识，表是数据最重要的一个数据对象，表的创建好坏直接关系到数数据库的成败，表的内容是越具体越好，但是也不能太繁琐，以后在实际应用中多使用表，对表的规划和理解就会越深刻。我们实训的另一个内容是数据库的约束、视图、查询。从中我们了解到查询语句的基本结构，和简单SELECT语句的使用，多表连接查询。而在视图的操作中，也了解到了视图是常见的数据库对象，是提供查看和存取数据的另一种途径，对查询执行的大部分操作，使用视图一样可以完成。使用视图不仅可以简化数据操作，还可以提高数据库的安全性，不仅可以检索数据，也可以通过视图向基表中添加、修改和删除数据。存储过程、触发器也是我们实训的内容之一， 在操作中有建立存储过程，执行存储过程，及查看和修改存储过程，这些都是非常基础的东西，但对用户却是非常重要的呢，只有熟悉了T_SQL语言，才能更好的掌握更多的东西。我们还学习了，SQL管理、数据的导入、导出、备份和还原。有SQL Server 安全访问控制；登录账户的管理；数据库角色的管理；用户权限管理。维护数据库的安全是确保数据库正常运行的重要工作。数据的备份是对SQL Server数据事务日志进行拷贝，数据库备份记录了在进行备份操作的数据库中所有数据的状态。而数据的备份还分为数据库完整备份、差异备份、事务日志备份、文件及文件组备份。做数据备份就是为了以后的数据库恢复用。在实训内容上我们还做了仓库管理数据库，其中的要求包含了许多数据库的对象，综合了我们所学的许多知识，让我们更努力的把所学到的东西运用上去。实训课是在学习与探索中度过的，短暂的一星期实训是结束了，但其中让我们学到了许多知识，出现许多未知的为什么，如仓库管理数据库的初步设置、数据备份与还原的步骤，如何建立视图、触发器等一系列的问题，正是在老师和同学的共同努力之下，我们才一步步把问题解决了，最终完成了不可能完成的任务

⑸ 速求数据库实践报告和配套数据库

电子信息工程毕业实践报告

实践”是件听起来轻松，实则却“蕴味”十足，甚至意义深刻的事。实践能使你已成的“惯性”和被特定环境“保护”的生活重新增添一些色彩，确切地说，这是一个“过程”，过程中夹杂着忙与快乐。
“万事开头难”这话一点儿也不假，虽然我参与实践的时间不长，但求职之路的艰辛和求到职之后的茫然让我感叹市场竞争的激烈，在超市工作的生活实践让我感悟到了生活的艰辛。就目前的超市数据库的管理，我想谈谈其关联规则。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注。我们可以利用数据挖掘技术从海量数据中发现有用信息，帮助商家了解客户以往的需求趋势，并预测未来，从而给商家带来巨大的利润。在数据挖掘领域，采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是一个重要的研究内容。关联规则是美国IBM Almaden Research Center的Rabesh Agrawal等人于1993年首先提出的KDD研究中的一个重要课题。关联规则挖掘的一般对象是事务数据库，这种数据库的主要应用在零售业，比如超级市场的销售管理。关联规则就是发现事务数据库中不同商品（项）（Item,指事务中的内容，比如，面包、牛奶等都是项目）之间是否存在某种关联关系。通过这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
2关联规则描述
目前关联规则挖掘主要考虑支持度和置信度两个阈值。设X是项集，T是数据库DB中的任意一个记录。X的支持度是指支持X的记录数与全体记录数的比，Support(X)=||/|DB|。蕴涵关系X==>Y在数据库DB中的置信度是指同时支持X和Y的记录数与支持X的记录数之比，即：Confidence（X==>Y）=||/|| 支持度可理解为在DB中随机抽取一个记录，该记录同时支持X和Y的概率。置信度可理解为在支持X的记录全体中随机取一个记录，该记录支持Y的概率。
3发现关联规则的操作步骤
目前，由于条码技术的发展，顾客在超市中购买商品的信息可以很方便的被存放在数据库中，针对数据库中大量的数据，我们如何发现它们之间存在的关联是本文主要讨论的问题。关联规则的挖掘问题就是在超市事务数据库DB中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则。关联规则的挖掘对市场调节和争取顾客方面的应用是极有价值的。因此，有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则。由超市事务数据库发现关联规则挖掘可以分以下两步完成：
1）找出超市事务数据库DB中所有大于等于用户指定最小支持度的项目集，具有最小支持度的项目集称为频繁项集。
2）利用频繁项集生成所期望的关联规则，即这些规则必须满足最小支持度min_supp和最小置信度min_conf。
事实上，第一步的任务是迅速高效地找出超市事务数据库DB中全部频繁项集，数据挖掘所面临的最大的挑战是计算效率问题，解决这一问题的途径是产生高效的数据挖掘算法，但从超市事务数据库中产生频繁项集即费时又占用空间，所以说第一步是关联规则挖掘的核心问题，是衡量关联规则挖掘算法的标准。当找到所有的频繁项集后，相应的关联规则将很容易生成，目前大多数的关联规则挖掘算法研究是针对第一步而提出的，本文重点讨论第一个问题。
4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计
在现有的不少关联规则发现算法中，最着名的仍然是R.Agrawal本人在他们自己的AIS算法基础上于1994年提出的Apriori算法，Apriori算法的基本思想是：利用“频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的”这一定理对事务数据库进行多遍扫描。
众所周知，对数据库的扫描伴随繁重的磁盘I/O任务，Apriori算法中，扫描次数较多，这样就大大限制了挖掘算法的速度。因此，在实际的应用中，减少对事务数据库的扫描次数，有效地减少数据的吞吐，将会有效提高算法的效率。为了高效率的由超市事务数据库中发现关联规则，本系统在Apriori算法的基础上采用基于划分的算法。该算法只对事务数据库DB扫描两次，大大减少了I/O操作，从而提高了算法的效率。
通过划分方法进行数据挖掘的过程如下图所示：
本系统的总体设计包含三部分：
（1） 在服务器端第一次扫描超市事务数据库中的表，按照超市事务数据库中不同项集的数量，以及兼顾客户端计算机硬件配置，对其进行数据分块，分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存。
（2） 在各个客户端计算机上，利用并行技术分别访问服务器上的数据分块，求出各数据分块所对应的局部频繁项集，并将所求局部频繁项集存入服务器的一个指定表中。
（3） 在服务器端，汇总各个分块数据生成的局部频繁项集，第二次扫描超市事务数据库中的总表，最终生成全局频繁项集。
系统的总体设计可以如下图2 应用程序总体设计所示。
一旦由超市事务数据库DB中的事务找出频繁项集，由它们产生强关联规则是直截了当的。所谓的强关联规则是指满足最小支持度和最小置信度的规则。
5结论
随着计算机硬件的降价，利用并行处理的思想，划分的数据块分给多个处理机并行计算各数据块的局部频繁项集，然后各分块所求的局部频繁项集汇总到服务器上，再次扫描数据库最终求出全局频繁项集。这种将关联规则挖掘算法与并行处理相结合的方式能更大的提高算法的效率。今后，如何能够更有效的提高关联规则算法执行的效率，怎样设计更有效、更实用的算法，是我们进一步需要思考的问题。
以上是我在社会实践中悟到的经验以及思考的课题。

⑹ 财务预测和趋势分析模型Excel图表模板和报告-excel学习网

一个Excel论坛的成员最近询问了如何解决许多Excel用户以各种形式面临的问题。

在他的特殊情况下，他想预测大型电影院的总收入。最准确的方法是预测每个剧院的演出，然后将结果相加。

也就是说，他需要在许多类别的数据中生成模型（在本例中为预测模型）。

这是一项超越预测的挑战。为了说明这一挑战，可能适用于：

分析过滤:例如，您可以使用有关一只股票的大量数据来进行分析，以计算该股票被低估或高估的程度。对许多股票中的每一个进行相同的分析；按库存列出结果。然后在列表中找到价值最低的股票。

报告打印:例如，您可以创建一个仪表板或其他动态报告，以显示某一类别数据的结果…一个地区，产品，部门或其他任何内容。然后遍历每种数据类别，而不是列出每个结果，而是打印结果。

在所有这些情况下，您创建的模型，分析或表示形式都可能非常复杂。您会在许多类别的相似数据中生成该模型；您列出（或打印）这些分析的主要结果；然后您分析结果。

使用Excel进行分析生成需要四个工作表和一个简短的宏：

该数据表包含了所有项目一个简单的Excel数据库-所有股票，GL帐户，网页，产品-要分析或预测。每个项目-数据库中的每一行-都具有模型对该项目所需的所有数据。

所述控制片包含指定当前数据项的行号为模型分析的细胞。它还包含模型或宏可能需要的辅助计算。

“ 模型”表执行分析，并以单个“结果”行结尾，该行总结了模型的结果。或者，对于打印，结果是通常由“打印区域”定义的动态报告。

“ 结果”表最初仅包含列标题，该列标题与“模型”结果行中的数据相对应。

该短宏通过列表中的每个项目的循环，增加在控制表中的行数，重新计算以更新模型，然后复制模型的结果，以结果表。