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  • 数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材 刘文洋 中国农业出版社 9787109243545 正版旧书

数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材 刘文洋 中国农业出版社 9787109243545 正版旧书

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正版旧书 里面部分笔记 内容完好 可正常使用 旧书不附带光盘

  • 出版时间: 
  • 装帧:    线装
  • 页数:    190页
  • ISBN:  9787109243545
  • 出版时间: 
  • 装帧:  线装
  • 页数:  190页

售价 0.27

品相 九五品

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    • 货号:
      4236572
      商品描述:
      温馨提示:亲!旧书库存变动比较快,有时难免会有断货的情况,为保证您的利益,拍前请务必联系卖家咨询库存情况!谢谢!书名:数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材
      编号:4236572
      ISBN:9787109243545[十位:]
      作者:刘文洋
      出版社:中国农业出版社
      出版日期:2018年08月
      页数:190
      定价:26.50 元
      参考重量:0.400Kg
      -------------------------
      新旧程度:6-9成新左右,不影响阅读,详细情况请咨询店主
      如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *前言

      第1章 数据库基础
      1.1 数据库基础知识
      1.1.1 数据、信息与数据处理
      1.1.2 计算机数据管理的发展
      1.1.3 数据库管理系统
      1.1.4 数据库系统
      1.1.5 数据模型
      1.2 关系模型与关系型数据库
      1.2.1 关系模型
      1.2.2 关系运算
      1.2.3 关系型数据库
      1.2.4 关系规范化
      1.3 数据库设计步骤
      1.3.1 需求分析
      1.3.2 概念结构设计
      1.3.3 逻辑结构设计
      1.3.4 物理结构设计

      第2章 数据库和表的创建
      2.1 Access的操作环境
      2.1.1 标题栏
      2.1.2 功能区
      2.1.3 导航窗格
      2.1.4 工作区和状态栏
      2.2 Access的数据对象
      2.2.1 数据库
      2.2.2 表
      2.2.3 查询
      2.2.4 窗体
      2.2.5 报表
      2.2.6 宏
      2.2.7 VBA模块
      2.3 创建数据库
      2.3.1 创建数据库
      2.3.2 打开和关闭数据库
      2.3.3 数据库的复制与删除
      2.4 建立表
      2.4.1 表的组成
      2.4.2 建立表结构
      2.4.3 设置字段属性
      2.4.4 建立表间关系
      2.4.5 向表中输入数据
      2.5 编辑表
      2.5.1 修改表结构
      2.5.2 编辑表内容
      2.5.3 调整表外观
      2.6 使用表
      2.6.1 记录排序
      2.6.2 记录筛选

      第3章 查询与结构化查询语言SQL
      3.1 查询概述
      3.1.1 查询的功能
      3.1.2 查询的类型
      3.1.3 查询的条件
      3.2 创建选择查询
      3.2.1 使用查询向导
      3.2.2 使用设计视图
      3.2.3 在查询中进行计算
      3.3 创建交叉表查询
      3.3.1 使用查询向导
      3.3.2 使用设计视图
      3.4 创建参数查询
      3.4.1 单参数查询
      3.4.2 多参数查询
      3.5 创建操作查询
      3.5.1 生成表查询
      3.5.2 删除查询
      3.5.3 更新查询
      3.5.4 追加查询
      3.6 结构化查询语言SQL
      3.6.1 SQL概述
      3.6.2 数据定义
      3.6.3 SQL查询
      3.6.4 数据操纵

      第4章 窗体与报表
      4.1 窗体概述
      4.1.1 窗体的作用
      4.1.2 窗体的类型
      4.1.3 窗体的视图与结构
      4.2 创建窗体
      4.2.1 使用“窗体”工具创建窗体
      4.2.2 使用“窗体向导”创建窗体
      4.2.3 使用“空白窗体”工具创建窗体
      4.3 使用窗体控件
      4.3.1 窗体控件概述
      4.3.2 窗体控件类型
      4.3.3 设置和使用窗体控件
      4.3.4 窗体控件修饰
      4.4 报表的基本概念
      4.4.1 报表概述
      4.4.2 报表的结构
      4.4.3 报表的视图
      4.4.4 报表的分类
      4.5 创建报表
      4.5.1 使用“报表”工具创建报表
      4.5.2 使用“报表设计”工具创建报表
      4.5.3 使用“空报表”工具创建报表
      4.5.4 使用“报表向导”工具创建报表
      4.5.5 使用“标签”工具创建报表
      4.6 报表的高级设计操作
      4.6.1 报表的排序和分组
      4.6.2 报表的统计及汇总
      4.6.3 插入时间或页码

      第5章 VBA编程语言
      5.1 VBA概述
      5.2 VBA编程环境
      5.3 VBA的数据类型、常量和变量
      5.3.1 数据类型
      5.3.2 常量与变量
      5.3.3 运算符与表达式
      5.4 程序流程控制语句
      5.4.1 注释、赋值与输入输出语句
      5.4.2 顺序结构
      5.4.3 选择结构
      5.4.4 循环结构
      5.5 VBA中的数组
      5.5.1 静态(定长)数组的定义
      5.5.2 动态(可变长)数组的定义
      5.6 过程与模块
      5.6.1 模块的定义和创建
      5.6.2 过程的创建与调用

      第6章 数据库编程综合应用实例
      6.1 需求分析与数据库设计
      6.1.1 需求分析
      6.1.2 数据库设计
      6.1.3 数据库的主要功能模块
      6.2 “登录窗体”的创建
      6.3 “登录窗体”的修改
      6.4 “注册窗体”的创建
      6.5 “选课与成绩窗体”的创建
      6.6 “学生信息录入窗体”的创建
      6.7 “导航窗体”的创建与设置
      6.6.1 “导航窗体”的创建
      6.6.2 “启动窗体”的设置

      第7章 大数据时代
      7.1 大数据的发展历程
      7.1.1 大数据的产生
      7.1.2 大数据的发展
      7.2 大数据对社会的影响
      7.2.1 大数据对思维方式的影响
      7.2.2 大数据对科学研究的影响
      7.2.3 大数据对社会发展的影响
      7.3 大数据与云计算、物联网的关系
      7.3.1 云计算
      7.3.2 物联网
      7.3.3 大数据与云计算、物联网的关系

      第8章 大数据系统概述
      8.1 大数据概述
      8.1.1 大数据的定义
      8.1.2 大数据的特征
      8.2 数据的量级
      8.2.1 数据大小的量级
      8.2.2 大数据的量级
      8.3 数据的类型
      8.3.1 按照数据结构分类
      8.3.2 按照产生主体分类
      8.3.3 按照数据作用方式分类
      8.3.4 非关系型数据库(NoSQL)
      8.4 大数据的速度
      8.5 大数据的潜在价值
      8.6 大数据的关键技术
      8.7 大数据的应用

      第9章 数据采集、抽样和预处理
      9.1 数据采集与数据的主要来源
      9.1.1 数据采集的特点
      9.1.2 数据采集的方法和技术
      9.1.3 商业应用中数据的来源
      9.1.4 获取大数据的主要途径
      9.2 数据抽样
      9.2.1 抽样的目的与优势
      9.2.2 大数据时代抽样的意义
      9.2.3 抽样的类型
      9.3 数据的属性类型
      9.4 数据的可视化
      9.5 数据整合
      9.5.1 数据整合的基本概念
      9.5.2 数据整合的必要性
      9.5.3 多数据库整合方案
      9.6 缺失值的处理
      9.7 异常值的检测及处理
      9.8 数据标准化
      9.9 冗余处理
      9.1 0数据分箱方法
      9.1 0.1 分箱方法
      9.1 0.2 数据平滑方法

      第10章 大数据分析挖掘技术
      10.1 大数据查询
      10.2 大数据处理的关键技术
      10.2.1 并行处理技术
      10.2.2 Hadoop概述
      10.2.3 Hadoop之HDFS:分布式文件系统
      10.2.4 Hadoop之MapReduce:分布式编程模式
      10.2.5 Hadoop之NoSQL:分布式数据库
      10.2.6 SQL on Hadoop
      10.3 大数据分析挖掘算法
      10.3.1 统计分析
      10.3.2 传统在线事务处理系统与联机分析处理系统
      10.3.3 数据挖掘概述
      10.3.4 数据挖掘算法
      10.3.5 非结构化复杂数据分析
      10.3.6 实时预测分析
      10.3.7 大数据可视化分析
      10.3.8 数据分析和挖掘工具
      参考文献

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