软考中级习题与解答——第十三章_数据库分析与设计（5）

最新推荐文章于 2025-12-06 20:46:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-06 20:46:07 发布 · 216 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据分析

例题5

1、问题预览

2、【问题1】根据问题描述，补充4个联系、联系的类型，以及实体与子实体的联系，完善图13-5中的实体联系图。

3、【问题2】根据实体联系图，将关系模式中的空 (a)～(d) 补充完整。分别指出部门、员工和安排承运关系模式的主键和外键

（a）部门号

（b）客户号

（c）申请号和客户号

（d）申请号

最低0.47元/天 解锁文章
软考中级习题与解答——第十三章_数据库分析与设计（3）
tybAly的博客
09-27 169
缺点：如果合为一个表，则岗位、操作权限将多次重复出现，会产生冗余数据和增加数据库存储量。优点：如果合为一个表，可以只查一次表就可以获取岗位和操作权限信息，加快了查找速度。员工到权限的联系，联系类型m:1。（8）客房号，身份证号。（4）员工号，部门号。
软考中级习题与解答——第十三章_数据库分析与设计（2）
tybAly的博客
09-26 230
关系模式为紧急联系人（紧急联系人编号，姓名，联系电话）
软考中级习题与解答——第十三章_数据库分析与设计（1）
tybAly的博客
09-26 287
（b）申请号、客房类型、客户号。（c）申请号、员工号。（d）申请号、员工号。
软考中级习题与解答——第十三章_数据库分析与设计（4）
tybAly的博客
09-27 165
（5）病案号、医生编号、手术室号、手术时间（主键：病案号、医生编号、手术室号、手术时间）（2）手术室号、护士编号、责任（主键：护士编号）（4）病案号、医生编号（主键：病案号，医生编码）（1）病区、护士编号（主键：护士编号）（3）病案号、病床号（主键：病案号）
软考中级习题与解答——第七章_数据库系统（2）
tybAly的博客
09-17 751
L#: 个人借书证号B#: 书号BNAMEE: 书名BPRICE: 书价BPUB: 图书出版社关系数据库中的范式是用于衡量关系模式规范化程度的标准，主要有 1NF（第一范式）、2NF（第二范式）、3NF（第三范式）、BCNF（巴斯范式）等。1NF：关系中的每个属性都是不可再分的原子值。2NF：在 1NF 的基础上，消除了非主属性对候选键的部分函数依赖。3NF：在 2NF 的基础上，消除了非主属性对候选键的传递函数依赖。BCNF：在 3NF 的基础上，消除了主属性对候选键的部分和传递函数依赖。
软考中级习题与解答——第四章_软件工程（2）
tybAly的博客
09-10 724
本题考查软件质量属性可用性：系统能够正常运行的时间比例，以及出现故障后恢复正常的能力。性能：系统的响应能力、处理速度等（如响应时间、吞吐量）。可修改性：系统易于修改、扩展的能力（如二次开发的效率）。可测试性：系统易于测试的程度（如测试用例设计、缺陷发现的难易度）。本题考查新旧系统转换策略直接转换：在确定新系统运行无误后，立即停止旧系统，启动新系统。并行转换：新旧系统并行运行一段时间，待新系统稳定后，再停止旧系统。分段转换（逐步转换）
软考中级习题与解答——第九章_信息安全（2）
tybAly的博客
09-20 918
主动攻击和被动攻击。区分它们的关键在于攻击者是否会篡改或中断数据流。作用：通过填充冗余的业务流量，使得网络上的数据流量更加平稳，难以被窃听者分析出真正的通信模式和行为规律。保护的属性：虽然它间接有助于保密性（防止流量分析），但其主要目的是保证关键业务的带宽和畅通，防止网络拥塞导致的服务中断，从而确保服务的可用性。入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是一种监控网络或系统中是否存在违反安全策略的行为或攻击迹象的安全设备/软件。防护性策略和恢复性措施。
软考中级习题与解答——第五章_面向对象方法（2）
tybAly的博客
09-12 575
判断是否必需：问自己“没有这个子功能，主功能还能完成吗？如果不能（如：没有验证码核查，就不能取现），就是包含。如果能（如：没有打印凭条，依然可以完成取现），就是扩展。判断是否是“一种”：问自己“A是B的一种吗？如果是（如：“信用卡支付”是“支付”的一种），就是泛化(generalization)。如果不是，就不是泛化关系类型表示法含义示例包含关系 (Include)必须的、强制的行为。基础用例必定会执行被包含的用例。就像一个子过程或函数调用。“取现”必须“核查验证码”扩展关系 (Extend)
软件设计师【软考中级】复习笔记 —— 第四章（数据库系统）
weixin_43645603的博客
09-24 2490
软件设计师【软考中级】复习笔记 —— 第四章（数据库系统）4.1 数据库系统前言4.2 数据库三级模式两级映射（常考）4.3 数据库设计过程说明4.4 ER模型4.4.1 ER模型转关系模式应注意4.5 关系代数4.6 规范化理论_函数依赖 4.1 数据库系统前言 4.2 数据库三级模式两级映射（常考） 三级模式两级映射这种设计属于层次型的架构设计，这种层次型设计为我们应用数据库提供了很多方面的便利，同时，让整个系统的可维护性和应变能力变得更好。 物理数据库：在计算机上面表现形式是一个文件。SQLS
各种和数据分析相关python库的介绍
天地沧海
12-02 313
Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。DataFrame是pandas的一个对象，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。
人工智能之数据分析 Pandas：第一章 简介和安装
咚咚王者的博客
12-02 1138
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析和处理库，广泛用于数据清洗、探索、操作和分析。它建立在 NumPy 之上，提供了高效、灵活且易于使用的数据结构，特别适合处理结构化（表格型）数据。
AI驱动的数据分析：从描述过去到预测未来的范式革命
qq_38145499的博客
12-02 884
AI正在彻底改变我们分析数据的方式，将其从一门描述历史的艺术转变为一门预测未来、驱动决策的科学。对于任何组织而言，拥抱AI驱动的数据分析不再是可选项，而是在数据时代保持竞争力的必然选择。
人工智能之数据分析 Pandas：第二章 Series
咚咚王者的博客
12-02 1163
Pandas 的Series是其最基础、最核心的一维数据结构，是学习 Pandas 的起点。本文从定义、特点、创建方式、常用操作、注意事项等方面进行系统而详细的介绍。Series是一个带标签索引的一维数组values（值）：实际存储的数据，底层为 NumPy 数组（ndarray），支持整数、浮点、字符串、布尔值等任意类型，也可包含缺失值NaN。index（索引）：与每个值一一对应的标签，默认为从 0 开始的整数，但可自定义为字符串、日期等可哈希类型。Series = 字典 + 数组。
【Python】家庭用电数据分析Prophet预测
Frost_Descent的博客
12-03 2205
摘要：该研究基于Kaggle家庭用电数据集（2007年1-6月，26万条记录），通过Prophet模型预测电力消耗趋势。数据集包含有功/无功功率、电压等7个特征。经数据清洗和探索性分析后，研究抽取1万样本进行预测建模，结果显示未来半年的功率和电压变化趋势。Prophet模型整合了趋势函数、季节性和节假日效应，具有自动检测趋势变化、处理缺失值等优势。通过可视化预测结果，验证了模型在电力消费预测中的有效性。
人工智能之数据分析 Pandas：第六章 数据清洗
咚咚王者的博客
12-06 962
数据清洗（Data Cleaning）是数据分析中最关键、最耗时的环节，通常占整个分析流程的 60%~80% 时间。Pandas 提供了强大而灵活的工具来高效完成这项任务。本文将从缺失值、重复值、异常值、数据类型、格式标准化、文本清洗、列/行操作等维度，系统、详细、实战化地介绍 Pandas 数据清洗的核心方法与技巧。步骤操作1️⃣ 概览shapeinfo()2️⃣ 缺失值删除 / 填充 / 插值3️⃣ 重复值4️⃣ 异常值检测 + 截断/删除5️⃣ 类型修正to_numeric。
空间转录组数据分析环境搭建：使用 Conda 和 VSCode 实现本地/远程无缝开发
bio_multiomics的博客
12-03 920
VSCode 作为轻量级但功能强大的编辑器，其 Remote 开发扩展允许开发者在本地编辑代码，而实际运行环境位于远程服务器或 WSL 子系统中，实现“本地手感，远程算力”的无缝体验。二者的结合，兼顾了环境配置的灵活性与开发效率，是生信分析的理想方案。重启后，Ubuntu 终端会自动弹出，提示你设置 UNIX 用户名和密码（注意：输入密码时屏幕不会显示，这是 Linux 的特性，放心输）。你可以缩放、保存，体验堪比本地 APP。*(如果是 R 语言，选择 R 核心，然后选 spatial-r)*。
智能外呼：降运营成本、优客户体验，数据分析来助力
dipcc2023的博客
12-02 309
在数字化浪潮席卷全球的今天，智能外呼系统正成为企业优化运营、提升竞争力的关键工具。它通过自动化与智能化的深度融合，不仅显著降低了企业运营成本，还大幅提升了客户体验，而这一切的核心驱动力，正是强大的数据分析能力。
大数据项目：基于python电商平台用户行为数据分析可视化系统 电商订单数据分析 Django框架 Echarts可视化 大数据技术（建议收藏）
B站计算机毕业设计之家的博客
12-06 612
基于python电商平台用户行为数据分析可视化系统 电商订单数据分析 Django框架 Echarts可视化 大数据技术（建议收藏）✅
人工智能之数据分析 Pandas：第七章 相关性分析
最新发布
咚咚王者的博客
12-06 712
相关性分析（Correlation Analysis）是探索变量之间线性或非线性关系的重要手段，广泛应用于特征选择、业务洞察、建模前分析等场景。Pandas 提供了简洁高效的工具来计算和可视化相关性。本文将从理论基础、Pandas 实现、可视化、进阶技巧四个维度，系统、深入、实战化地介绍 Pandas 相关性分析的完整流程。相关性衡量两个变量之间的关联程度和方向正相关：一个变量增大，另一个也倾向于增大（如身高 vs 体重）负相关：一个变量增大，另一个倾向于减小（如广告投入 vs 跳出率）无相关。
中级软件设计师考试习题集汇总
第十三章可能聚焦多媒体技术与信息安全，包括加密算法、数字签名、防火墙原理等；最后一章往往是综合案例分析，模拟真实场景下的系统设计与问题解决，考察综合应用能力。 此外，该习题集的价值不仅体现在题目数量上...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值