具体描述
《数据库基础教程》集数据库的基本原理与SQLServer20005蔓用为一体，内容由浅入深，通俗易懂。在原理部分，介绍了数据库的发展、数据模型、关系数据库理论基础及设计；在应用部分，介绍了SQLServer2000的安装、数据库的建立、SQL语句、存储过程、游标和触发器的使用、数据库的安全管理、数据传输和数据库的备份与恢复。
《数据库基础教程》可以作为高校相关课程的教材，还可以作为从事信息系统研发和数据库应用开发的人员自学参考用书。
《数据之海的航行指南》 在信息爆炸的时代，数据已成为我们理解世界、驱动决策的核心要素。然而，数据并非唾手可得，也非杂乱无章。要在这个数据之海中乘风破浪，找到真正有价值的宝藏，我们迫切需要一套系统的指引，一套能够帮助我们理解数据本质、掌握数据规律、并能高效利用数据的航行指南。 《数据之海的航行指南》正是一本为 aspiring navigators（渴望成为导航员的人）量身打造的著作。它并非旨在教授您如何搭建一座座庞大的数据仓库，也不是深入探讨那些令人生畏的算法模型。恰恰相反，本书聚焦于数据背后的哲学思考，探讨我们与数据互动的方式，以及如何通过理解数据的基本构成，来更好地驾驭它们。 第一部分：数据初探——数字的语言与世界的镜像 在数据的海洋中，我们首先需要学会解读它的语言。本部分将带领您从最基本的层面认识“数据”本身。它不是冰冷的数字，而是对现实世界现象的抽象与记录。我们将一起探索： 数据的形态与表现： 数据究竟是什么？它以何种形式存在？从最简单的计数、测量，到复杂的文本、图像，甚至是声音和视频，我们将剖析这些不同形态的数据如何承载信息，以及它们如何反映我们所处的环境。我们会审视不同类型数据的特性，例如数值型数据的连续性与离散性，类别型数据的区分与归类，以及结构化与非结构化数据各自的特点和挑战。 数据生成的源头与动力： 数据从何而来？我们为何会产生数据？本部分将追溯数据的产生过程，从我们日常的每一次点击、每一次输入，到各种传感器、设备持续不断的记录。我们将探讨驱动数据生成的根本原因，例如人类的交流需求、科学的探索欲望、商业的运营规律，以及社会的发展演变。理解数据生成的逻辑，有助于我们预测数据的走向，并为数据的采集和管理提供思路。 数据在世界中的角色： 数据如何描绘我们的世界？它如何成为我们理解现实的窗口？我们将通过生动的案例，展示数据如何成为现实世界的缩影。例如，气象数据如何预测天气变化，经济数据如何反映社会繁荣程度，医学数据如何指导疾病诊断与治疗。理解数据作为世界镜像的功能，将激发我们对数据价值的深刻认识。 理解数据的局限性与偏见： 任何数据的生成和收集都可能伴随着固有的局限性和潜在的偏见。本部分将深入探讨这些问题，例如测量误差、采样偏差、数据缺失以及人为的误导。我们将学习如何辨识数据中的“噪音”与“信号”，并警惕那些可能导致错误结论的“陷阱”。只有认识到数据的局限，我们才能更审慎地使用它，避免被片面的信息误导。 第二部分：数据的组织与结构——秩序中的洞察 如同航海需要清晰的航线图和导航标识，数据的有效利用也离不开对其组织的理解。本部分将聚焦于如何为杂乱无章的数据赋予秩序，使其更易于理解和检索。 数据关系的多样性： 数据之间并非孤立存在，它们之间存在着千丝万缕的联系。我们将探索数据之间可能存在的各种关系，如一对一、一对多、多对多。理解这些关系，是构建有效数据模型的基础。我们将以现实生活中的例子，如“一位顾客拥有多个订单”或“一个订单包含多个商品”，来具体阐释这些关系。 逻辑结构的设计与考量： 如何将数据按照逻辑关系进行组织？本部分将介绍一些基本的逻辑结构设计原则。虽然不涉及复杂的建模技术，但我们会强调清晰的结构对于数据可访问性和可维护性的重要性。我们将讨论如何根据数据的性质和使用场景，选择合适的组织方式，例如将相关信息聚合在一起，或者根据特定属性进行分组。 数据表示的艺术： 数据如何被有效地表示出来，才能一目了然？本部分将探讨一些经典的数据表示方法，例如列表、表格、树状结构等。我们将分析不同表示方式的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。例如，表格化的数据便于进行横向和纵向的对比分析，而树状结构则擅长展示层级关系。 信息抽取与知识构建的萌芽： 当数据被赋予了良好的组织结构，我们就能从中提取出有价值的信息，并逐步构建起知识。本部分将为读者埋下信息抽取和知识构建的种子。我们将初步探讨如何通过数据的组织，发现隐藏在表面之下的规律和联系，为更深层次的分析打下基础。 第三部分：数据的轨迹与演变——时间与变化的视角 世界是动态变化的，数据也随之演进。本部分将引导您关注数据的时序性，以及如何从数据的变化中洞察趋势和规律。 数据的时间维度： 时间是数据最重要的维度之一。我们将探讨数据如何随着时间流逝而产生、更新、以及归档。理解数据的生命周期，对于进行趋势分析、预测未来至关重要。我们将审视不同类型的数据在时间维度上的表现，例如事件日志、传感器读数、交易记录等。 观察数据的变化模式： 数据并非一成不变，它的变化本身蕴含着丰富的信息。本部分将教您如何观察数据的变化模式，例如增长、衰减、周期性波动、突变等。我们将通过一些直观的例子，展示这些变化模式如何揭示事物的发展规律。 历史数据的使用与价值： 历史数据是宝贵的财富。它们记录了过去的轨迹，为我们理解现在和预测未来提供了重要的参考。本部分将强调历史数据在评估性能、发现趋势、以及识别异常方面的作用。我们将讨论如何从历史数据中提取有用的信息，并为决策提供依据。 动态数据的挑战与机遇： 实时数据流的出现，为我们带来了前所未有的机遇，同时也带来了新的挑战。本部分将触及动态数据的概念，以及如何处理不断涌入的新数据。我们将探讨实时数据分析的基本思路，以及它在诸多领域的应用前景，例如金融交易、交通监控、物联网等。 第四部分：数据的品质与可靠性——信任的基石 如同航行的船只必须保证其坚固与可靠，数据的质量直接影响到我们基于它所做的判断和决策。本部分将着重探讨如何确保数据的品质，建立对数据的信任。 数据质量的衡量标准： 什么是好的数据？本部分将介绍数据质量的几个关键维度，例如准确性、完整性、一致性、时效性、以及唯一性。我们将学习如何通过这些标准来评估数据的可靠程度。 识别与处理数据错误： 在数据的旅途中，错误在所难免。本部分将教会您如何识别常见的数据错误，例如拼写错误、数值异常、逻辑矛盾等。更重要的是，我们将探讨一些基础的数据清洗和纠错方法，以及在发现错误时应该采取的策略。 数据来源的透明度与可追溯性： 数据的来源对其可信度至关重要。本部分将强调数据来源的透明度和可追溯性的重要性。我们将学习如何评估一个数据源的可靠性，并理解在必要时追溯数据来源的必要性。 数据作为证据的严谨性： 当我们将数据作为决策依据，甚至是科学研究的证据时，对其品质的要求就更高了。本部分将引导您以严谨的态度对待数据，认识到低质量数据可能带来的严重后果，并强调在任何情况下都应追求高品质的数据。 《数据之海的航行指南》 是一段关于数据探索的旅程，而非终点。它旨在为您提供一个坚实的基础，让您能够以更深刻的理解，更自信的态度，去面对海量数据带来的挑战与机遇。我们相信，通过掌握本书所传达的理念与方法，您将能够更自如地在数据的海洋中航行，发现属于您的那片片珍贵的“数据岛屿”。这趟旅程，始于对数据的基本认知，终于对数据价值的深刻洞察。愿您在这片广阔的数据之海中，成为一名技艺精湛的导航员。
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这本书没有配套习题，连课后答案都没有~
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