Агрегированные данные. Проект «Хранилище данных» и проект «Технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных». Агрегирование данных: Имя и метка переменной

07.04.2019

Аудио

Данные в ХД хранятся как в детализированном, так и в агрегированном виде. Данные в детализированном виде поступают непосредственно из источников данных и соответствуют элементарным событиям, регистрируемым OLTP-системами. Такими данными могут быть ежедневные продажи, количество произведенных изделий и т.д. Это неделимые значения, попытка дополнительно детализировать которые лишает их логического смысла.

Многие задачи анализа (например, прогнозирование) требуют использования данных определенной степени обобщения. Например, суммы продаж, взятые по дням, могут дать очень неравномерный ряд данных, что затруднит выявление характерных периодов, закономерностей или тенденций. Однако, если обобщить эти данные в пределах недели или месяца и взять сумму, среднее, максимальное и минимальное значения за соответствующий период, то полученный ряд может оказаться более информативным. Процесс обобщения детализированных данных называется агрегированием, а сами обобщенные данные - агрегированными (иногда - агрегатами). Обычно агрегированию подвергаются числовые данные (факты), они вычисляются и содержатся в ХД вместе с детализированными данными.

Поскольку один и тот же набор детализированных данных может породить несколько наборов агрегированных данных с различной степенью обобщения, объем ХД возрастает, иногда существенно. Например, набор, содержащий данные о продажах по дням в течение года, помимо своих 360 значений, порождает 52 значения с обобщением по неделям и 12 - по месяцам. Если при этом вычисляются все виды агрегации - сумма, среднее, максимальное и минимальное значения за соответствующий период, - то количество хранящихся агрегированных значений составит уже (52 + 12) 4 = 256. Иногда это приводит к «взрывному», неконтролируемому росту ХД и вызывает серьезные технические проблемы: хранилище «распухает», из-за того что непрерывный поток входных данных автоматически агрегируется в соответствии с настройками ХД. Однако с этим приходится мириться: если бы агрегированные данные не содержались в ХД, а вычислялись в процессе выполнения запросов, время выполнения запроса увеличилось бы в несколько раз.

Метаданные

Слово «метаданные» (от греч. meta и лат. data) буквально переводится как «данные о данных». Метаданные в широком смысле необходимы для описания значения и свойств информации с целью лучшего ее понимания, использования и управления ею. Любой человек, который читал книги или пользовался библиотекой, в той или иной мере имел дело с метаданными.

Пример

Всем хорошо известно, что в любой книге, помимо собственно текста, содержится значительное количество дополнительной информации. Цель ее заключается в том, чтобы, во-первых, помочь читателю быстрее ознакомиться с содержимым книги и осмыслить его, во-вторых, описать структуру книги для более эффективного поиска нужной информации. Для решения первой задачи служат такие элементы, как аннотация, комментарии, глоссарий, примечания и т.д. Для поиска нужной информации используются оглавление, названия глав, параграфов и разделов, номера страниц, колонтитулы, предметный указатель и т.д. Кроме этого, читателю могут понадобиться сведения об авторах или об издательстве. Вся эта информация, которая не является частью книги, а служит для повышения эффективности работы с ней, и представляет собой метаданные. В библиотеке метаданные применяются для поиска нужных изданий и отслеживания их перемещений, например, систематический или алфавитный каталоги, в которых используются названия книг, фамилии авторов, год издания и т.д. Таким образом, метаданные имеют очень большое значение при работе с различного рода информацией.

С точки зрения IT-технологий метаданные - любая информация, необходимая для анализа, проектирования, построения, внедрения и применения компьютерной информационной системы. Одно из основных назначений метаданных - повышение эффективности поиска. Поисковые запросы, использующие метаданные, делают возможным выполнение сложных операций по фильтрации и отбору данных.

Метаданные - высокоуровневые средства отражения информационной модели и описания структуры данных, используемой в ХД. Метаданные должны содержать описание структуры данных хранилища и структуры данных импортируемых источников. Метаданные хранятся отдельно от данных в так называемом репозитарии метаданных.

Метаданные являются ключевым фактором успеха при разработке и внедрении ХД. Они содержат всю информацию, необходимую для извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, а также для последующего использования и интерпретации данных, содержащихся в ХД.

Два уровня метаданных:

технический (административный)

бизнес-уровень.

Технический уровень содержит метаданные, необходимые для обеспечения функционирования хранилища (статистика загрузки данных и их использования, описание модели данных и т.д.).

Бизнес-метаданные обеспечивают пользователю возможность концентрироваться на процессе анализа, а не на технических аспектах работы с хранилищем; они включают бизнес-термины и определения, которыми привык оперировать пользователь.

Фактически бизнес-метаданные представляют собой описание предметной области, для работы в которой создается аналитическая система или ХД. К формированию бизнес-метаданных должны активно привлекаться эксперты и аналитики, которые впоследствии и будут использовать систему для получения аналитических отчетов.

Бизнес-метаданные описывают объекты предметной области, информация о которых содержится в ХД, - атрибуты объектов и их возможные значения, соответствующие поля в таблицах и т.д. Бизнес-метаданные образуют так называемый семантический слой. Пользователь оперирует близкими ему терминами предметной области: товар, клиент, продажи, покупки и т.д., а семантический слой транслирует бизнес-термины в низкоуровневые запросы к данным в хранилище.

Процедура Агрегировать данные позволяет преобразовать группы наблюдений в наблюдения, содержащие агрегированную информацию по соответствующей группе, и создавать новый - агрегированный - файл данных или создавать новые переменные в активном наборе данных, содержащие агрегированную информацию. Наблюдения агрегируются на основе значений нуля или большего числа группирующих переменных. Если группирующие переменные не заданы, то весь набор данных представляет собой единую группу для агрегирования.

 Если вы создаете новый агрегированный файл данных, то новый файл будет содержать по одному наблюдению на каждую группу, определяемую группирующей переменной. Например, если имеется одна группирующая переменная с двумя значениями, то новый файл данных будет содержать только два наблюдения. Если не заданы группирующие переменные, то новый файл данных будет содержать одно наблюдение.

 Если агрегированные переменные добавляются в активный набор данных, сам

файл данных не агрегируется. Каждое наблюдение с одинаковыми значениями группирующих переменных получает одинаковые значения для новых агрегированных переменных. Например, если имеется единственная группирующая переменная gender , то все мужчины будут иметь одинаковое значение новой агрегированной переменной, представляющей средний возраст. Если не задано группирующих переменных, то все наблюдения будут получать одно и то же значение для новой агрегируемой переменной, представляющей средний возраст.

Работа с файлами

Рисунок 9-7

Диалоговое окно Агрегировать данные

Группирующие переменные. Наблюдения группируются на основе значений группирующих переменных. Каждая уникальная комбинация значений группирующих переменных определяет группу. Если создается новый, агрегированный файл данных, все группирующие переменные сохраняются в новом файле под своими прежними именами и с информацией из словаря данных. Группирующая переменная, если задана, может быть числовой или текстовой.

Агрегируемые переменные. Для создания новых переменных используются исходные переменные с функциями агрегирования. За именем агрегированной переменной идет необязательная метка переменной, имя агрегирующей функции и имя исходной переменной в скобках.

Можно изменять имена агрегируемых переменных, заданные по умолчанию, добавлять описательные метки переменных, а также изменять функции, используемые для расчета агрегированных значений. Можно также создать переменную, содержащую число наблюдений, попавших в каждую группу при агрегировании.

Как агрегировать файл данных

E Выберите в меню:

Данные > Агрегировать данные...

E Можно задать группирующие переменные, определяющие, как наблюдений группируются при агрегировании данных. Если группирующие переменные не заданы, то весь набор данных является единой группой для агрегирования.

E Выберите одну или несколько агрегируемых переменных.

E Выберите агрегирующую функцию для каждой агрегируемой переменной.

Сохранение агрегированных результатов

Вы можете добавить агрегированные переменные в активный набор данных или создать новый, агрегированный файл данных.

 Добавить агрегированные переменные в активный набор данных. В активный набор данных добавляются новые переменные, основанные на функциях агрегирования. Сам файл данных не агрегируется. Каждое наблюдение с одинаковыми значениями группирующих переменных получает одинаковые значения для новых агрегированных переменных.

 Создать новый набор данных, содержащие только агрегированные переменные.

Сохраняет агрегированные данные в новом наборе данных в текущем сеансе работы. Файл включает группирующие переменные, задающие агрегированные наблюдения, и все агрегированные переменные, заданные функциями агрегирования. Активный набор данных не меняется.

 Записать новый файл данных, содержащий только агрегированные переменные.

Сохраняет агрегированные данные во внешнем файле данных. Файл включает группирующие переменные, задающие агрегированные наблюдения, и все агрегированные переменные, заданные функциями агрегирования. Активный набор данных не меняется.

Параметры сортировки для больших файлов данных

Для очень больших файлов данных более эффективным может быть агрегирование предварительно отсортированных данных.

Данные уже отсортированы по группирующей(им) переменной(ым). Если данные уже отсортированы по значениям группирующих переменных, то этот параметр позволяет процедуре выполняться быстрее и использовать меньше памяти. Пользуйтесь этим параметром с осторожностью.

 Данные должны быть отсортированы по значениям группирующих переменных в том же порядке, в котором группирующие переменные указаны в процедуре Агрегировать данные.

 Если Вы добавляете переменные в активный набор данных, выбирайте этот параметр, только если данные отсортированы в порядке возрастания значений группирующих переменных.

Работа с файлами

Отсортировать данные перед агрегированием. В очень редких случаях с большими файлами данных вам, возможно, потребуется отсортировать файл данных по значениям группирующих переменных до агрегирования. Использовать этот параметр не рекомендуется, пока у вас не возникнут проблемы с памятью или быстродействием.

Агрегирование данных: Агрегирующая функция

В этом диалоговом окне задается функция, используемая для вычисления агрегированных значений данных для выбранных переменных из списка Агрегируемые переменные в диалоговом окне Агрегировать данные. Агрегирующие функции включают:

 Подытоживающие функции для числовых переменных, включая среднее, медиану, стандартное отклонение и сумму.

 Число наблюдений, включая не взвешенные, взвешенные, не пропущенные и пропущенные.

 Процент или доля значений больше или меньше указанного значения.

 Процент или доля значений внутри или вне указанного диапазона значений

Рисунок 9-8

Диалоговое окно Агрегировать данные: Агрегирующая функция

Агрегирование данных: Имя и метка переменной

При агрегировании данных имена агрегированных переменных в новом файле данных задаются по умолчанию. Диалоговое окно Агрегировать данные: Имя и метка переменной дает возможность изменить имя и метку переменной, выбранной в списке Агрегируемые переменные. Дополнительную информацию см. данная тема Имена переменных в Данная глава 5 на стр. 79.

Агрегирование данных состоит в формировании промежуточных итогов , а также создании сводных и консолидированных таблиц .)

Агрегирование данных выполняется в тех таблицах, в которых имеются поля с повторяющимися по смыслу значениями. Наиболее типичными задачами подобного типа являются задачи получения различного вида статистических итогов. Поясним подробнее назначение каждой из отмеченных процедур.

· Промежуточные итоги . Эта опция позволят сформировать промежуточные итоговые результаты определенного вида (сумма, среднее значение, максимум, минимум, количество значащих записей и т.д.) для выделенного ряда данных (группы записей). При формировании промежуточных итогов требуется предварительно произвести сортировку таблицы по полям группировки записей. К полученным промежуточным итогам можно также добавить новые итоги с сохранением предыдущих итогов.

· Сводные таблицы. Этот инструмент табличного процессора обеспечивает формирование сводной (агрегированной) информации и представление табличных данных в структурированном виде (в определенной внешней форме с упорядочением местоположения фрагментов), а также построение связанной со сводной таблицей сводной диаграммы. Распределение информации в сводной таблице можно задать, указывая какие поля и элементы должны в ней содержаться. Поле - это некоторая общая категория (поименованный столбец), а элемент - это отдельное значение, содержащееся внутри некоторой категории значений. Источником данных для сводной таблицы может быть электронная таблица, данные из внешних баз и т.д. Помимо «базовых» полей из источников данных, сводная таблица допускает формирование вычисляемых полей в области данных, а также вычисляемых элементов для полей группировки. Элементы полей группирования далее могут объединяться в группы, для которых можно указать тип итоговой функции.

Примечание.

Сводная таблица - это средство только для отображения информации и данные, расположенные в теле сводной таблицы, нельзя изменить. Чтобы малейшие изменения данных в источниках информации оперативно отражались в сводной таблице как в ее ячейках, напрямую связанных с источниками данных, так и ячейках, отображающих итоговые расчеты, необходимо установить автоматический режим обновления сводной таблицы.

· Консолидация данных . Это особый способ вычисления итогов для диапазона ячеек. Консолидируемые данные могут находится на одном и том же или нескольких листах рабочей книги, а также на листах нескольких разных рабочих книг. При консолидации доступны все типичные функции статистических итогов (сумма, среднее значение, максимум, минимум и т.п.). Результат консолидации записывается на лист рабочей книги, причем на одном и том же листе могут быть записаны несколько результатов консолидации с одними и теми же исходными диапазонами ячеек с данными, но с разными итоговыми функциями. Однако, если исходные диапазоны ячеек отличаются, результаты консолидации должны располагаться на разных листах. Различают следующие виды консолидации:

· Консолидация по расположению ячеек - состав и порядок следования консолидируемых данных во всех диапазонах постоянный, т.е. данных исходных областей находятся в одном и том же месте и размещены в одном и том же порядке. Этот способ используется для консолидации данных нескольких рабочих листов, созданных на основе одного шаблона.

· Консолидация по категориям - когда данные исходных областей не упорядочены, но имеют одни и те же заголовки столбцов и строк. Этот способ применяется при консолидации данных рабочих листов, имеющих разную структуру, но одинаковые заголовки.

· Консолидация с помощью трехмерных ссылок - исходные области располагаются на любом листе, в любой книге, на других открытых листах или книгах, а также зачастую на листах других табличных процессоров. Этот способ является наиболее предпочтительным, т.к. он снимает ограничения на расположение данных в исходных областях.

Примечание.

После создания консолидированной итоговой таблицы можно добавлять, удалять или изменять исходные области данных . Кроме этого, можно создать связи итоговой таблицы с исходными данными, с тем, чтобы данные области назначения итоговой таблицы автоматически обновлялись при изменении данных в исходных областях.

Процедура Агрегировать данные позволяет преобразовать группы наблюдений в наблюдения, содержащие агрегированную информацию по соответствующей группе, и создавать новый - агрегированный - файл данных или создавать новые переменные в активном наборе данных, содержащие агрегированную информацию. Наблюдения агрегируются на основе значений нуля или большего числа группирующих переменных. Если группирующие переменные не заданы, то весь набор данных представляет собой единую группу для агрегирования.

Если вы создаете новый агрегированный файл данных, то новый файл будет содержать по одному наблюдению на каждую группу, определяемую группирующей переменной. Например, если имеется одна группирующая переменная с двумя значениями, то новый файл данных будет содержать только два наблюдения. Если не заданы группирующие переменные, то новый файл данных будет содержать одно наблюдение.
Если агрегированные переменные добавляются в активный набор данных, сам файл данных не агрегируется. Каждое наблюдение с одинаковыми значениями группирующих переменных получает одинаковые значения для новых агрегированных переменных. Например, если имеется единственная группирующая переменная gender , то все мужчины будут иметь одинаковое значение новой агрегированной переменной, представляющей средний возраст. Если не задано группирующих переменных, то все наблюдения будут получать одно и то же значение для новой агрегируемой переменной, представляющей средний возраст.

Группирующие переменные. Наблюдения разбиваются на группы, на основании значений этих переменных. Каждая уникальная комбинация значений группирующих переменных определяет группу. Если создается новый, агрегированный файл данных, все группирующие переменные сохраняются в новом файле под своими прежними именами и с информацией из словаря данных. Группирующая переменная, если задана, может быть числовой или текстовой.

Агрегируемые переменные. Для создания новых переменных используются исходные переменные с функциями агрегирования. За именем агрегированной переменной идет необязательная метка переменной, имя агрегирующей функции и имя исходной переменной в скобках.

Как агрегировать файл данных

Выберите в меню:
Данные > Агрегировать...
Можно задать группирующие переменные, определяющие, как наблюдения группируются при агрегировании данных. Если группирующие переменные не заданы, то весь набор данных представляет собой единую группу для агрегирования.
Выберите одну или несколько агрегируемых переменных.
Выберите агрегирующую функцию для каждой агрегируемой переменной.

Дополнительно вы можете заменить имена агрегируемых переменных по умолчанию на новые имена переменных, задать описательные метки переменных и создать переменную, которая будет содержать количества наблюдений в каждой группе.

Сохранение агрегированных результатов

Добавить агрегированные переменные в активный набор данных. В активный набор данных добавляются новые переменные, основанные на функциях агрегирования. Сам файл данных не агрегируется. Каждое наблюдение с одинаковыми значениями группирующих переменных получает одинаковые значения для новых агрегированных переменных.
Создать новый набор данных, содержащий только агрегированные переменные. Сохраняет агрегированные данные в новом наборе данных в текущем сеансе работы. Файл включает группирующие переменные, задающие агрегированные наблюдения, и все агрегированные переменные, заданные функциями агрегирования. Активный набор данных не меняется.
Записать новый файл данных, содержащий только агрегированные переменные. Сохраняет агрегированные данные во внешнем файле данных. Файл включает группирующие переменные, задающие агрегированные наблюдения, и все агрегированные переменные, заданные функциями агрегирования. Активный набор данных не меняется.

Параметры сортировки для больших файлов данных

Данные уже отсортированы по группирующим переменным. Если данные уже отсортированы по значениям группирующих переменных, то этот параметр позволяет процедуре выполняться быстрее и использовать меньше памяти. Пользуйтесь этим параметром с осторожностью.

Данные должны быть отсортированы по значениям группирующих переменных в том же порядке, в котором группирующие переменные указаны в процедуре Агрегировать данные.
Если вы добавляете переменные в активный набор данных, выбирайте этот параметр, только если данные отсортированы в порядке возрастания значений группирующих переменных.

"...Агрегирование данных (data aggregation): процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и изучения здоровья населения..."

Источник:

"ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ЗДОРОВЬЯ. ТРЕБОВАНИЯ К АРХИТЕКТУРЕ ЭЛЕКТРОННОГО УЧЕТА ЗДОРОВЬЯ. ГОСТ Р ИСО/ТС 18308-2008"

(утв. Приказом Ростехрегулирования от 11.03.2008 N 44-ст)

- 1. Один из символов данных, представленных в двоичной позиционной системе счисления Употребляется в документе: Приложение № 1 к ГОСТ 17657-79 Передача данных...
Телекоммуникационный словарь
- англ. aggregation; нем. Aggregation. 1...
Энциклопедия социологии
- объединение, соединение однородных показателей для получения совокупных показателей...
Словарь бизнес терминов
- концентрирование отдельных потоков информации в единый сводный агрегат, что дает возможность получить общую картину ситуации в экономике для конкретного числа агрегированных переменных, включая капитал, труд,...
Словарь бизнес терминов
- способ получения и обработки информации при решении глобальных экономических задач на основе совокупностей подзадач, исходные данные для которых известны с разной степенью детализации. А.и. представляет...
Словарь бизнес терминов
- англ.aggregatus market стратегия маркетинга, при которой весь рынок представляется как однородная структура, к ней подходят со стандартными ходами. Метод противоположный сегментации рынка...
Словарь бизнес терминов
- моделирование данных, используемых в теории управления, для адекватности существующей ситуации...
Словарь бизнес терминов
- Переориентирование политических требований в альтернативные русла, что часто наблюдается в деятельности политических партий...
Политология. Словарь.
- в корпоративном финансовом планировании - суммирование малых инвестиционных предложений каждой из операционных единиц инвестиционной компании...
Финансовый словарь
- характеристика набора данных, которая определяет: - диапазон возможных значений данных из набора; - допустимые операции, которые можно выполнять над этими значениями; - способ хранения этих значений в памяти...
Финансовый словарь
- соединение отдельных единиц или данных в единый показатель...
Большой экономический словарь
- преобразование детализированной информации в "пакеты" данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары,...
Большой экономический словарь
- действие, противоположное сегментации рынка, или стратегия, с помощью которой фирма рассматривает весь рынок как однородную сферу и стандартизирует маркетинговые мероприятия...
Большой экономический словарь
- метод организации информации при решении больших планово-экономических задач на основе итеративной увязки подзадач, показатели которых даны с разной степенью детализации...
Большой экономический словарь
- укрупнение экономических показателей посредством их объединения в единую группу. Агрегированные показатели представляют обобщенные, синтетические измерители, объединяющие в одном общем показателе многие частные...
Энциклопедический словарь экономики и права
- сущ., кол-во синонимов: 2 агрегация объединение...
Словарь синонимов

"Агрегирование данных" в книгах

Проект «Хранилище данных» и проект «Технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных»

Из книги автора

Проект «Хранилище данных» и проект «Технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных» Оба этих проекта были интегрированы в 1999 г. Благодаря им начались разработка и проведение кампаний по продаже банковских продуктов. Эти проекты создали большие

Глава 10 АГРЕГИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ

автора Форрестер Джей

Глава 10 АГРЕГИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ Ценность модели во многом обусловлена разграничением в системе важных и несущественных факторов. Частично такое обособление основного содержания системы достигается путем агрегирования однородных факторов, которое желательно и

10. 2. Агрегирование на основе подобия функций решений

Из книги Основы кибернетики предприятия автора Форрестер Джей

10. 2. Агрегирование на основе подобия функций решений Функции решений, управляющих темпами потока, наилучшим образом раскрывают допустимость агрегирования.Можно агрегировать в одном канале любые два элемента или группы элементов при наличии следующих условий:- если

Экспорт данных из базы данных Access 2007 в список SharePoint

автора Лондер Ольга

Экспорт данных из базы данных Access 2007 в список SharePoint Access 2007 позволяет экспортировать таблицу или другой объект базы данных в различных форматах, таких как внешний файл, база данных dBase или Paradox, файл Lotus 1–2–3, рабочая книга Excel 2007, файл Word 2007 RTF, текстовый файл, документ XML

Перемещение данных из базы данных Access 2007 на узел SharePoint

Из книги Microsoft Windows SharePoint Services 3.0. Русская версия. Главы 9-16 автора Лондер Ольга

Перемещение данных из базы данных Access 2007 на узел SharePoint Потребности многих приложений Access 2007 превышают простую потребность в управлении и сборе данных. Часто такие приложения используются многими пользователями организации, а значит, имеют повышенные потребности в

Спасение данных из поврежденной базы данных

Из книги Мир InterBase. Архитектура, администрирование и разработка приложений баз данных в InterBase/FireBird/Yaffil автора Ковязин Алексей Николаевич

Спасение данных из поврежденной базы данных Возможно, что все вышеприведенные действия не приведут к восстановлению базы данных. Это означает, что база серьезно повреждена и либо совсем не подлежит восстановлению как единое целое, либо для ее восстановления понадобится

Проверка введенных данных на уровне процессора баз данных

автора Мак-Манус Джеффри П

Проверка введенных данных на уровне процессора баз данных Помимо проверки данных во время ввода информации, следует знать о том, что можно также выполнять проверку и на уровне процессора баз данных. Такая проверка обычно более надежна, поскольку применяется независимо

Из книги Обработка баз данных на Visual Basic®.NET автора Мак-Манус Джеффри П

Обновление базы данных с помощью объекта адаптера данных

Из книги Язык программирования С# 2005 и платформа.NET 2.0. автора Троелсен Эндрю

Обновление базы данных с помощью объекта адаптера данных Адаптеры данных могут не только заполнять для вас таблицы объекта DataSet. Они могут также поддерживать набор объектов основных SQL-команд, используя их для возвращения модифицированных данных обратно в хранилище

Глава 2 Ввод данных. Типы, или форматы, данных

Из книги Excel. Мультимедийный курс автора Мединов Олег

Глава 2 Ввод данных. Типы, или форматы, данных Работа с документами Excel сопряжена с вводом и обработкой различных данных, то есть ин формации, которая может быть текстовой, числовой, финансовой, статистической и т. д. МУЛЬТИМЕДИЙНЫЙ КУРС Методы ввода и обработки данных

3.2. Экспорт данных из ERwin в BPwin и связывание объектов модели данных со стрелками и работами

Из книги Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0 автора Маклаков Сергей Владимирович

Базы данных (классы для работы с базами данных)

Из книги Microsoft Visual C++ и MFC. Программирование для Windows 95 и Windows NT автора Фролов Александр Вячеславович

Базы данных (классы для работы с базами данных) В MFC включены несколько классов, обеспечивающую поддержку приложений, работающих с базами данных. В первую очередь это классы ориентированные на работу с ODBC драйверами – CDatabase и CRecordSet. Поддерживаются также новые средства для

Агрегирование

Из книги Основы объектно-ориентированного программирования автора Мейер Бертран

Агрегирование В некоторых областях информатики - базах данных, моделировании, анализе требований - разработана классификация отношений, имеющих место между элементами моделируемой системы. В этих контекстах часто встречается отношение "агрегирования" (aggregation),

Из книги Комментарий к Федеральному закону от 27 июля 2006г. N 152-ФЗ "О персональных данных" автора Петров Михаил Игоревич

Статья 16. Права субъектов персональных данных при принятии решений на основании исключительно автоматизированной обработки их персональных данных Комментарий к статье 161. Комментируемая статья определяет права субъектов персональных данных по отношению к принятию

2. Определение типа сравнения данных (от идеи к сравнению данных)

Из книги Говори на языке диаграмм: пособие по визуальным коммуникациям автора Желязны Джин

2. Определение типа сравнения данных (от идеи к сравнению данных) Данный шаг – это связующее звено между идеей и готовой диаграммой.Очень важно уяснить, что любая идея – любой аспект данных, на который вы хотите обратить внимание, – может быть выражена посредством