问题一:什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库) 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和 *** 作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的 *** 作部分和数据库数据的约束条件。
1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据 *** 作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。
2)数据 *** 作:数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改) 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足
问题二:阿里巴巴的同人数据模型是什么意思? 意思是阿里巴巴样品中心提供给批发买家的低风险、低成本的线上拿样平台。一来帮助买家把握货品质量,更好的做出采购决策;二来帮助卖家积累新买家。
样品(sample)是能够代表商品品质的少量实物。它或者是从整批商品中抽取出来作为对外展示模型和产品质量检测所需;或者在大批量生产前根据商品设计而先行由生产者制作、加工而成,并将生产出的样品标准作为买卖交易中商品的交付标准。
问题三:简述什么是逻辑数据模型 我觉得这是一个选择的问题,性格不合和你们之间的爱,在你眼中,这两者你会如何抉择。若你选择爱情,选择他,那就去试着改变你们的相处模式,感情并不只是只有相敬如宾这一种模式;如果你觉得你们真的不适合,不离开只是因为放不下,那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧,不舍得是正常的,毕竟那么多日日夜夜,可是,如果不行,何必勉强,试试华丽的转身吧,去试试分开,或许,经历过一段时间的分开,你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱,不是因为有他而失去世界,爱,是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样,记得要开心啊。
问题四:四种主要的数据模型是什么?完整地描述一个数据模型需要哪三个方面的内容 数据模型是数据库系统中用于提供信息表示和 *** 作手段的形式构架,是现实世界的模拟和抽象。
数据模型的作用:模拟现实世界;使人容易理解;便于在计算机上实现。
数据模型三要素:数据结构、数据 *** 作、数据的约束条件。
问题五:数据模型的含义是什么?为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义,包括三个方面: 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):这是面向数
问题六:如何创建数据模型 建立数据模型
1、建立实体联系模型
11、实体联系模型的基本构成
实体联系(ER)数据模型所采用的三个主要概念是:实体集、联系集和属性。
实体集是具有相同类型及相同性质(属性)的实体 。联系集是指同类联系的 。
在ER模型中,用矩形框表示实体集(矩形框中写上实体名),用椭圆表示属性(椭圆中标上属性名),实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示,并用无向边与相关实体集连接,菱形中写上联系名,无向边上写上联系集的类型。
实体集之间的联系类型有一对一,一对多,多对多
12、多元联系
在ER模型中,可以表示两个以上实体集之间的联系,称为多元联系。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R,它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R,然后,为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集,分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以,理论上可以限制E R模型中只包含二元联系集。
13、联系的属性
联系也可以具有单独的属性。
14、自身联系
在一个联系中,一个实体集可以出现两次或多次,扮演多个不同角色,此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线,到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。
15、子类和Is-a层次联系
在信息世界中,常常需要描述这样的实体集A,A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述,并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中,称A是B的子类,或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系――Is-a(属于)。
如果A和B存在Is-a联系,则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系,而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说,A和B存在一对一的联系。但事实上,a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性,又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。
2、ER模型向关系模型的转化
ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息,首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换,而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的, ER模型向关系数据模型的转换方法
关系模型的逻辑结构是一系列关系模式(表)的 。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是:如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。
ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤:
(1)将每一个实体集转换为一个关系模式,实体集的属性转换成关系的属性,实体集的码即对应关系的码。
(2)将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R,由它所转换的关系具有以下属性:
联系R单独的属性都转换为该关系的属性;
联系R涉及到的每个实体集的码属性(集)转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况:
・ 若联系R为1∶1联系,则每个相关实体的码均可作为关系的候选码;
・ 若联系R为1∶ n联系,则关系的码为n端实体的码;
・ 若联系R为m∶ n联系,则关系的码为相关实体码的 。
有时,联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。
(3)根据具体情况,把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式。
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问题七:数据库中 评价数据模型的3个标准是什么 真实地描述现实系统
2、容易被业务用户所理解
3、容易被计算机所实现
问题八:根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前,一般都是有预先假设的,比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。
之后我就会根据我的假设来收集数据,然后针对数据进行分析,找出一个合适的数据模型,比如说是线性模型的的话 就用线性回归,如果是非线性模型的话,则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的,同时可以找出影响因素的影响大小等
问题九:什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库) 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和 *** 作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的 *** 作部分和数据库数据的约束条件。
1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据 *** 作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。
2)数据 *** 作:数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改) 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足
问题十:简述什么是逻辑数据模型 我觉得这是一个选择的问题,性格不合和你们之间的爱,在你眼中,这两者你会如何抉择。若你选择爱情,选择他,那就去试着改变你们的相处模式,感情并不只是只有相敬如宾这一种模式;如果你觉得你们真的不适合,不离开只是因为放不下,那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧,不舍得是正常的,毕竟那么多日日夜夜,可是,如果不行,何必勉强,试试华丽的转身吧,去试试分开,或许,经历过一段时间的分开,你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱,不是因为有他而失去世界,爱,是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样,记得要开心啊。
塑件不足方面:
1、塑料供给不足,温度低,注射量不够。
2、注射压力小,注射时间短,保压时间短。
3、注射速度大快或太慢。
4、喷嘴温度低,堵塞或孔径过小,料桶温度低。
尺寸不稳定:
1、成型条件(温度、压力、时间)不稳定,成型周期不一致。
2、注塑机性能不良或塑化不匀。
3、机器电器或液压系统不稳定。
有气泡:
1、料温过高,加热时间过长。
2、注射压力小。
3、注射速度过快。
塌坑或凹痕:
1、料温高,模具温度高,冷却时间短。
2、注射压カ小,速度慢。
3、注射及保压时间短。
4、加料量不够,供料不足,余料不够。
扩展资料:
注塑成型工艺:
1、填充。时间从模具闭合开始注塑算起,到模具型腔填充到大约95%为止。理论上,填充时间越短,成型效率越高;但是在实际生产中,成型时间(或注塑速度)要受到很多条件的制约。
2、保压阶段。持续施加压力,压实熔体,增加塑料密度(增密),以补偿塑料的收缩行为。在保压过程中,由于模腔中已经填满塑料,背压较高。在保压压实过程中,注塑机螺杆仅能慢慢地向前作微小移动,塑料的流动速度也较为缓慢,这时的流动称作保压流动。
由于在保压阶段,塑料受模壁冷却固化加快,熔体粘度增加也很快,因此模具型腔内的阻力很大。在保压的后期,材料密度持续增大,塑件也逐渐成型,保压阶段要一直持续到浇口固化封口为止,此时保压阶段的模腔压力达到最高值。
3、冷却阶段。因为成型塑料制品只有冷却固化到一定刚性,脱模后才能避免塑料制品因受到外力而产生变形。由于冷却时间占整个成型周期约70%~80%,因此设计良好的冷却系统可以大幅缩短成型时间,提高注塑生产率,降低成本。
设计不当的冷却系统会使成型时间拉长,增加成本;冷却不均匀更会进一步造成塑料制品的翘曲变形。
4、脱模是一个注塑成型循环中的最后一个环节。虽然制品已经冷固成型,但脱模还是对制品的质量有很重要的影响,脱模方式不当,可能会导致产品在脱模时受力不均,顶出时引起产品变形等缺陷。
脱模的方式主要有两种:顶杆脱模和脱料板脱模。设计模具时要根据产品的结构特点选择合适的脱模方式,以保证产品质量。
参考资料来源:中文科技期刊数据库-在线阅读-注塑成形中出现的主要问题和原因
参考资料来源:百度百科-注塑成型工艺
1、MySQL性能卓越、服务稳定,很少出现异常宕机。
2、MySQL开放源代码且无版权制约,自主性及使用成本低。
3、MySQL历史悠久,用户使用活跃,遇到问题可以寻求帮助。
4、MySQL体积小,安装方便,易于维护。
5、MySQL口碑效应好,是的企业无需考虑就用之,LAMP、LNMP流行架构。
6、MySQL支持多种 *** 作系统,提供多种API接口,支持多种开发语言,特别是PHP。
SQL Server的优点众多,但是Microsoft SQL Server和其他数据库产品相比也存在着以下劣势:
1、开放性。只能运行在微软的windows平台,没有丝毫的开放性可言。
2、可伸缩性,并行性。并行实施和共存模型并不成熟,很难处理日益增多的用户数和数据卷,伸缩性有限。
3、性能稳定性。SQLServer当用户连接多时性能会变的很差,并且不够稳定。
4、使用风险。SQLServer完全重写的代码,经历了长期的测试,不断延迟,许多功能需时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
5、客户端支持及应用模式。只支持C/S模式。
软件缺陷密度没有达标?答:缺陷密度是软件/模块在特定运行或开发期间确认的缺陷数量除以软件/模块的大小。它使人们能够决定某个软件是否已准备好发布。
缺陷密度是按每千行代码(即 KLOC)计算的。
如何计算缺陷密度
测量缺陷密度的公式:
缺陷密度=缺陷数量/版本大小
版本的大小可以用一行代码(LoC)来衡量。
缺陷密度示例
假设有3个模块集成到软件产品中。每个模块都发现了以下数量的缺陷:
模块1 = 10个缺陷
模块2 = 20个缺陷
模块3 = 10个缺陷
缺陷总数= 10 + 20 + 10 = 40
每个模块的代码总行是:
模块1 = 1000 LoC
模块2 = 1500 LoC
单元3 = 500 LoC
总代码行= 1000 + 1500 + 500 = 3000
缺陷密度的计算公式为:
缺陷密度= 40/3000 = 0013333 缺陷/LoC= 13333 缺陷/KLoC
缺陷密度标准
对于缺陷密度没有固定的标准,但研究表明,每千行代码一个缺陷(1缺陷/KLoC)通常被认为是良好项目质量的标志。
影响缺陷密度指标的因素
代码复杂度
计算中考虑的缺陷类型
计算缺陷密度所考虑的持续时间
开发人员或测试人员技能
缺陷密度的优点
有助于衡量测试的有效性
有助于区分组件/软件模块中的缺陷
在确定需要纠正或改进的区域时很有用
在指出高风险成分时很有用
有助于确定对各种资源的培训需求
有助于估计由于缺陷而导致的测试和返工
可以估计软件中剩余的缺陷
在发布之前,我们可以确定我们的测试是否充分
我们可以确保数据库具有标准的缺陷密度
经常会有人问我数据库是干啥的,其实一开始我是拒绝回答的,因为我也不能做到通俗易懂的表达出来,毕竟我接触这个概念也没有多长时间,但随着问的人多了,我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了,万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿,你没分分钟给他说清,最后弄个丢里儿丢面儿,好尴尬呀。
数据库,说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,这些数据是结构化的,并可为多种应用服务。也就是说,数据库是使用计算机服务器来存储数据的,专门用来提供各种数据服务。可以这样想像,过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面,而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。最常见的数据库有:银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等,这些都需要后台数据库基础设施的支撑。举了这么多例子,应该是把数据库说明白了,至少能在大脑里面有个概念,知道这个东西是干啥的。
现在大数据被炒的红得发紫,而大数据的基础也是数据,由此可见,数据是一个企业的核心资源,说它是企业的立身之本、发展之基都不为过,因此,维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。
目前市面上的数据库产品有很多,单从规模上分可分为大型、中型、小型几种,典型的数据库产品如下:
大型数据库:Oracle、DB2、Sybase;
中型数据库:MySQL、SQLServer、Infomix;
小型数据库:Access、VisualFoxpro。在众多的数据库产品中,Oracle数据库一直处于行业领导先地位,也是当今最流行的关系型数据库。Oracle可翻译成"甲骨文",它是一家以数据库为主业的全球化公司,是全球第二大软件公司(第一名是微软公司),目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一,数据库软件市场份额达到486%,遥遥领先于第二名占有率仅为207%的IBM公司的DB2。在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用,一般的大型企业使用,需要有专业人员进行管理和维护,中小企业承担不起。中小企业为了节省成本,一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库,所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。
对于为什么选择Oracle数据库,而不是其他的数据库
第一,是因为Oracle数据库占据最大的市场份额,并且越来越大,市场需要很多Oracle数据库方面的人才,中国有句老话说"做对事,选对人",是同样的道理;第二,是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移,其他数据库市场占有率在减少,其他数据库工作者有面临失业的风险;第三,Oracle有大量的官方学习文档,还有部分中文文档,可以有效地进行学习;第四,Oracle有大量的从业人员,有共同方向的朋友可以互相帮助,不再是孤胆英雄;第五,是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习,可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。
在此说明,以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的,下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品:
企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件,并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。
能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。
标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境,该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用,支持Windows/Linux/UNIX *** 作系统,并支持64位平台 *** 作系统。
标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能,并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用,可支持Windows、Linux和UNIX *** 作系统,并支持64位平台 *** 作系统。
简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中,该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库,并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性,可支持Linux和Windows *** 作系统。
从存储结构上来说,目前流行的数据库主要包含以下两种:
RDBMS:关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库;
NoSQL数据库,是指那些非关系型的、分布式的数据库。简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系型数据库优点:
1、容易理解
二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。
2、使用方便
通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便。
3、易于维护
丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。
4、事务安全
所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性,因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。
关系型数据库的瓶颈:
1、高并发读写需求
网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
2、海量数据的高效率读写
互联网上每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的。
3、高扩展性和可用性
在基于WEB的结构中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。
NoSQL数据库
NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一词,用于指那些非关系型的、分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
NoSQL具有以下特点:
1、可以弥补关系型数据库的不足
2、针对某些特定的需求而设计,可以具有极高的性能
3、大部分都是开源的,由于成熟度不够,存在潜在的稳定性和维护性问题。
关系型数据库适用于结构化数据,而非关系型数据库适用于非结构化数据,二者优势互补,相得益彰。
Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案,实现关系型数据库和NoSQL共存互补。值得强调的是,目前关系型数据库仍是主流数据库。
虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念,可以很好地满足WEB20时代数据的存储要求,但NoSQL数据库也有自己的缺陷。在现阶段的情况下,可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用,相互弥补各自的不足。
关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多,有兴趣的可以继续深挖,希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。如果有志于在这方面发展的话,就让我们一起跟往事干杯从头再来。
安华金和的数据库安全评估系统可以对数据库中风险进行扫描,通过提供必要的连接信息,可以对数据库中存在的漏洞情况、配置缺陷情况、弱口令情况进行扫描,形成不同类型、不同细致程度的扫描报告,并在扫描报告中给出修复建议。
中经网统计数据库分析报告
一、中经网介绍 中国经济信息网(简称“中经网”)于1996年12月3日正式开通,是国家信息中心联合各地及部委信息中心组建、由中经网数据有限公司运营的,以提供经济信息为主要业务的专业性信息服务网络。
国家信息中心是国家发改委的直属事业单位,以国家经济信息系统为依托,通过加强国民经济中长期发展战略研究,宏观经济预测监测,重点、热点、难点问题的对策研究和快速反映,为宏观经济综合管理部门提供决策信息支持服务。中国经济信息网是所有经济类数据库中唯一一家有权力使用政府域名的,直接由国家信息中心主管,并承担部分政府职能的数据公司。
中经网数据有限公司(简称“中经网公司”)成立于 1996年6月,承担中经网的开发建设与维护工作,是国家信息中心的控股公司。中经网公司创始至今,一直致力于专业经济信息内容开发、信息分析及专业数据库建设,通过在线浏览、专网传送、光盘及印刷期刊等方式,为社会各界提供经济新闻、市场动态、统计数据、宏观经济研究、行业分析、金融市场、政策和法律法规等经济咨讯。
中国经济信息网物理上连接了全国150多个城市和地区的地方经济信息中心,覆盖全国并与互联网宽带连接,为互联网接入和各类大型全国性专用网络应用提供基础。 日更新量达250万汉字和150兆的视频节目,通过卫星广播、专线传送、在线浏览、E-mail 定制、光/软盘、纸介质等方式为用户提供服务。
二、数据库结构框架介绍
中经网统计数据库是由国家信息中心中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系,经过长期数据积累并依托自身技术、资源优势,通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。内容涵盖宏观经济、行业经济、区域经济以及世界经济等各个领域,是一个面向社会各界用户提供全面、权威、及时、准确的经济类统计数据信息的基础资料库。包括“中国经济统计数据库”和“世界经济统计数据库”两大系列,同时还特设增值栏目,提供相关信息咨询服务。
图1 中经网统计数据库界面
1、中国经济统计数据库
11宏观月度库 反映宏观经济整体运行态势的月(季)度统计数据信息库,全部指标来自国家权威统计机构,涵盖国民经济核算、财政金融、贸易、投资房产、工业交通、物价工资共 14个专题2
千多项指标内容,拥有自1990年至今的70多万条数据。该库数据精准,更新频度高,及时跟踪发布机构最新数据调整。以时间序列化特有模式实现对近 15年180多个时点数据的任意检
12行业月度库
13海关月度库
反映中国对外经济贸易状况的统计信息数据库。以中国海关统计数据
14综合年度库
15城市年度库
2、世界经济统计数据库
3、增值栏目
31数字快讯
本栏目主要提供国内外宏观、中观、微观各个层面的新闻资讯、政府公告或权威科研机构的一些研究报告。分为国内国际两部分,其中国内部分又细分为:综合经济、固定资产投资、财政金融、对外经济贸易、价格指数、人民生活、农业、工业、交通运输及邮电业、保险业、房地产投资、港澳台经济等。国际部分按地区分为:全球经济、亚太经济、欧洲经济、北美经济和拉美经济五部分。还适时提供一些权威研究人员的市场预测报告。
32宏观预测
此栏目借助中经观测视角来分析市场行情,并做出相关预测。中经观测采取图形表现的形式,对国民经济状况进行直观描述,其全部数据都来源于中经数据。中经观测内容涉及固定资产投资、商品零售额、工业生产、物价指数、金融、对外贸易、沪深股市等集中反映社会经济生活的主要领域;集中挑选了二十多项主要经济指标,以图形形式反映其月(季)度变化情况。图形分为两类:曲线图和饼图。曲线图旨在通过指标的短期波动
来反映我国经济走势。如:工业增加值指数、进出口额指数等。饼图则是针对当月统计数据来描述其结构。如,我国的主要贸易伙伴情况,我国对美国、日本、韩国、东盟及欧盟等国家或地区的进出口份额变动图。此外还提供了当期的国民经济简要评述,用户据此了解国民经济发展现状。
33中经指数
中经指数是根据短期波动理论及方法经过科学计算与处理而来的“景气指数”。分为景气动向、宏观经济、行业景气、分析预测和方法介绍五部分。
34经济地图
经济地图将所有经济指标按数值大小各分为几个阶段并在地图上用不用颜色标注,更加清晰的反映出不同国家不同地区的经济状况。
35名词解释
名词解释将所有经济指标分为若干类别,用户可以分类查看相关经济指标的定义。
三、数据库特色分析
《中经网统计数据库》是以 SQL Server 为平台、以统计数据为主要内容的统计数据库。 主要具有以下几个方面的特点:
1、系统特点
分析及行业研究提供强有力的数据支持,节省分析研究人员搜集整理数据的时间。
2、数据特点 21内容全面:指标涵盖国民经济各个方面,跟踪国民经济统计指标体系的修订,包括月度、季度、年度国内外经济数据。
22来源权威:统计数据来源于国家正规统计渠道,以国家发改委、国家统计局、海关总署、人民银行为主,兼顾各行业主管部门、各省市统计局及国家经济信息系统的统计资料。
23更新及时:统计数据在部委统计报表报出后及时更新,每月、每季、每年第一时间提供最权威的时间序列的经济运行数据。
24质量准确:在统计数据入库前、后都进行严格规范的校对检验。
25据实用:所有指标都追溯到指标统计年份起,统计数据均为满足分析长度的时间序列。
26服务专业:专业数据分析师 24 小时给予有效答复,同时对数据应用提供专家建议。
27产品灵活:基于网络化的有序的国内国际经济数据库群系统,提供方便的数据库查询以及相关的处理技术服务,用户可以根据需求定制自己所需产品,使内容组合更灵活、全面。有视频、文字、、数据、图表等多种形式。
3、查询特点 提供时间、指标、地区三个维度的组合方式及任意词检索方式;对口径、范围、调整变更及重要概念的注释和说明;数据导出 EXCEL 格式可方便外接分析软件;提供了灵活的作图工具,对所需数据指标,可自动生成饼状图、柱状图、曲线图;名词解释功能,对数据库中涉及到的指标、重要概念、计算方法都进行了说明解释。
4、专家队伍优势
中国经济信息网依托国家经济信息系统,聚集了国内研究宏观经济、行业经济、区域经济各领域的专家学者和研究机构。其中的著名经济沙龙“50人论坛”,成员为国内经济界最活跃、最有影响的一批中青年经济学家,如:吴敬琏、林毅夫、樊纲等;联合商务部国际贸易经济合作研究院等国内著名的14家经济研究院的专家设立“联合论坛”。
5、中经网缺陷
深度内容比重较少,大部分资料都是来源于其它机构,自有版权的文献比例较少。
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