数据库知识点总结范文第1篇
8.1.1 数据库系统的组成
一、数据库的发展
数据库技术是计算机科学技术的一个重要分支。随着计算机的发展，数据库技术经历了三个阶段：人工管理阶段、文件管理阶段、数据库管理阶段。
人工管理阶段，数据不保存，用时直接输入，算完后结束。
文件系统管理阶段，数据单独保存在文件中(如第六章的文件)，这种形式的数据共享只能以文件为单位;缺点是数据大量重复，同时给数据维护带来很多麻烦，为了解决这样的问题，出现数据的统一管理，达到数据共享的目的，产生和发展了数据库技术。
二、数据库的特点
数据库是为满足多个应用系统的需要、按照一定的结构在计算机中建立起来的相关数据集合。数据库中的数据是结构化的，数据是面向全局的，数据是可以共享的。在数据库系统管理阶段，数据以数据库为中心，数据与程序之间是一对多的关系，具有数据重复少，独立性高，完整性、并发性和可恢复性等优点。
三、数据库系统的组成
从广义上讲，一个数据库系统由计算机硬件(物理设备)、系统软件、数据库、数据库管理系统和数据库应用软件五部分组成，涉及到的人员有数据库管理员、应用软件开发人员和最终用户。
五部分为：
1、计算机硬件(物理设备)。
2、系统软件(操作系统、各种语言的编译程序等)。
3、数据库(用来存放数据的文件，它是一个容器，在一个库中可以有许多的表、查询、窗体等)。
4、数据库管理系统(用于创建数据库，对库中的数据进行编辑)。
5、应用软件(用Vb语言编写的应用程序)。
数据库系统投入运行，必须要有人去维护(称为数据库维护人员);编写这些应用软件必须要有软件人员来完成;最后使用这些软件的前台人员(终端用户)。
8.1.2 数据库系统的分层结构
从数据独立性的角度看，数据库系统中的数据通常抽象为物理层、逻辑层和视图层这样三层结构。物理层的具体实现由数据库管理系统借助操作系统的功能来完成。逻辑层用于描述数据库中应该包括哪些数据以及数据之间存在哪些关系，它是数据库中全部数据的逻辑描述，也是数据库的逻辑结构。视图层也叫外模式，它是特定用户和应用程序的数据视图，是数据库中与某一应用有关的部分数据的逻辑表示。一个数据库可以有多个不同的视图，也反映了不同需求的用户从不同的角度所看到的数据库。
在Access数据库系统中，物理层存储由DBMS全权负责，基本上不需要应用程序员和用户关心，逻辑层由数据库中的所有的表组成，而视图层由特定的查询和应用程序组成。
8.1.3 关系数据模型
数据模型是用于描述现实世界的工具。一组严格定义的概念集合，它们精确地描述了数据和数据之间的关系、对数据的操作以及有关的语义约束规则。
(1)概念数据模型
面向现实世界和终端用户，不依赖具体的DBMS，是从现实世界到信息世界的抽象。主要用于需求分析，常用的概念模型有：实体-关系(E-R)模型。
例如：
关系模式：
职工(编号，姓名，性别，籍贯)
(2)逻辑数据模型
逻辑数据模型则是面向应用软件开发人员和数据库管理人员，
与DBMS密切相关，主要用于数据库及其应用程序的开发实现。
常用的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。关系型是目前使用最多的模型。例如：
职工表：
编号
姓名
性别
籍贯
1001
李平
女
山西
1002
王林
男
河南
2001
赵新
男
广东
(3)物理数据模型
物理数据模型用来反映数据的物理储存结构，对应于数据库系统的物理层。物理数据模型不但与DBMS有关，还与操作系统和计算机硬件等有关。主要面向DBA，用于提高数据库系统的运行性能。
关系数据模型数据库：
关系数据模型是当前使用最广泛的数据库系统模型，常见的关系数据库有Oracle、DB
2、Sybase、SQL Server等大中型数据库管理系统，Access也是一个关系型数据库管理系统。
在关系模型中采用相互关联而又互相独立的多个二维表格来反映各种数据关系。所有数据元素都存在于称作“关系”的二维表格中，这些表以行和列的形式来组织数据，从而简化了数据的存取和操作。
一个关系就是一个二维表，这种用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型称为关系数据模型。
仓库表：
仓库号
城市
面积
WH1
北京
370
WH2
上海
500
WH3
广州
300
WH4
武汉
400
职工表：
仓库号
职工号
工资
WH2 E1 1220
WH1 E3 1210
WH2 E4 1250
WH3 E6 1230
WH1 E7 1250
在关系模型中表中的每一行称为一个元组(一条记录)。表中的列称为属性或字段，列的名字称为属性名，在列中填写的数据称为属性值。在关系模型中，表的每一列的数据类型必须一致，一个列所有可能的取值就称为属性域。属性名、属性域、属性值是彼此密切联系但又存在明显差别的概念。特点为：
① 一个关系必须规范化，在一个关系中每个属性必须是不可分割的数据单元;
②在一个关系中不能出现相同的属性名(字段名);
③关系中不允许有完全相同的元组(记录);
④在一个关系中元组的次序无关紧要;
⑤在一个关系中列的次序无关紧要，通常重要的关键字在左边。
一个具体的关系模型由若干关系模式组成，在一个数据库中包含相互之间存在联系的多个表，这个数据库文件就代表一个实际的关系模型。
8.2 ACCESS集成开发环境
8.2.1 Access简介
Access是Microsoft公司推出的一种关系型数据库管理系统，在开始时，Microsoft将Access单独作为一个产品进行销售，在发行Office 97时，Microsoft将Access作为Office套件中的一个重要成员一起发布。最新版本Access 2003也已经开始随同Office 2003发布。
Access已经是世界上最流行的桌面数据库管理系统。
8.2.2 Access数据库系统的组成
Access的主工作窗口与Office其他软件的界面类似，由菜单、工具和若干任务窗口组成。
数据库包含了表、查询、窗体、报表、页、宏和模块共七大对象，数据库中的数据来源是数据表，由数据表生成的查询和数据表一起构成了整个数据库中所有对象的基础数据来源。
一个数据库可分为三层：物理层、逻辑层和视图层。
Access物理层(数据库存储格式)就是一个名为.MDB的文件，由Access数据库管理系统管理，不需要应用程序员和用户关心。
逻辑层对应数据库中所有的表和表之间的关联(如：仓库表和职工表以及表之间的关联)。
视图层由查询、窗体、报表、页、宏和模块等对象来实现(结果)。
查询以表作为数据源，按照一定的条件或要求对表中的数据进行处理，得到一个外观形式与表一样的数据视图(也称虚拟表)。要注意的是查询不是真正的表。对于数据库表中保存的同一批数据(原始数据)，用户可以通过查询按照不同的方式去查看、更改和分析。查询对象本身仅仅保存查询命令，它描述的是从逻辑层到视图层的映射关系。查询可作为窗体、报表的数据源。
窗体是开发人员提供给最终用户处理业务的界面，它的设计与实现与VB类似。
报表是供用户以打印格式输出数据的对象。
页用于查看来自Internet的数据。
宏是一个或多个操作的集合(指令的集合)。
模块与VB类似(标准模块)，用于存放代码，以实现代码的重用。
8.2.3 Access数据库系统的建立
在Access中建立一个数据库系统大概有如下的主要步骤：
(1)根据用户需求建立表及其关系。
(2)设计用户视图，建立查询。
(3)设计交互界面，建立窗体、报表
(4)编写事件过程、模块等。
(5)测试、生成应用系统。
为了提高开发应用系统的效率，Access提供了一些常见的数据库应用模板，如订单入口模板、库存控制模板等。通过向导可自动建立一个数据库系统，步骤如下：
(1)单击工具栏上的“新建”按钮，在“新建文件”任务窗格中的“根据模板新建”下，单击“通用模板”
(2)在“数据库”选项卡上，单击要创建的数据库类型的图标。
(3)在“文件新建数据库”对话框中，指定数据库的名称和位置，然后按照“数据库向导”的指导进行操作即可。
8.3 Access数据库的安全
数据库的安全性是指数据库系统防止不合法使用所造成的数据泄漏、更改或破坏的能力。在Access环境中， “工具”菜单下“安全”菜单项 。
8.3.1 密码保护
Access数据库密码保护即对打开的 Access 数据库设置密码。设置密码后，打开数据库时将要求输入密码。
设置数据库密码 ：
首先以独占的方式打开数据库对象。然后选择“工具”菜单中“安全”菜单项的“设置数据库密码”命令，打开设置数据库密码对话框输入密码。
8.3.2 用户级安全机制
8.3 本章小结
数据库发展经历了三个阶段：人工阶段、文件阶段和数据库阶段。
数据管理是计算机最主要的应用领域，数据库系统是数据管理的主要工具。一个数据库系统由计算机硬件、系统软件、数据库、数据库管理系统和数据库应用软件五个部分组成，涉及到的人员有数据库管理员、软件开发人员和最终用户。
数据模型是一组严格定义的概念集合，它们精确的描述了数据和数据之间的关系、对数据的操作以及有关的语义的约束规则。数据模型有三种：层次型、网状型和关系型，关系数据模型是当前使用最广泛的数据库系统模型，Access使用的是关系模型，所以它是一个关系型数据库管理系统。在关系模型中采用相互关联而又互相独立的多个二维表格来反映各种数据关系，所有数据元素都存在于称作关系的二维表中。
Access数据库包含有表、查询、窗体、报表、页、宏和模块等对象，其中数据库物理层是后缀名为”.mdb”的文件，逻辑层对应的是数据库中所有的表以及表之间的关联，视图层由查询、窗体、报表、页、宏和模块等对象来实现。
数据库知识点总结范文第2篇
1.数据库(DB)、数据库管理系统(DBMS)、数据库系统(DBS)的基本概念; 2.数据模型;关系模型的概念、关系术语和三种关系运算;
3.Access的系统特点及操作窗口。 本章的难点是关系模型和关系运算。 【课程考核要求】
1.理解数据库、数据库管理系统、数据库系统等基本概念;
2.理解数据模型、关系模型的概念;理解有关关系术语(关系、属性、元组、域、关键字、外部关键字)和三种关系运算(投影、联接、选择); 3.熟悉Access中各种操作窗口及工作环境。 【复习思考题】
1.什么是数据库?为什么要建立数据库?
2.什么是数据库管理系统?数据库管理系统与数据库的关系是什么? 3.关系运算有几种?每种运算的含义是什么? 4.什么是主关键字?其作用是什么? 5.Access的基本对象包括哪些? 6.简述Access操作窗口的功能。 第
2、3章 数据库和表的基本操作 【重点难点】 1.数据库的创建; 2.表的建立及维护;
本章的难点是表间的关系、数据完整性的概念、字段属性等 【课程考核要求】 1.理解数据库和表的概念;
2.熟练掌握有关数据库及表的创建操作;
1 3.熟练掌握表的编辑操作;
4.理解表间关系的相关概念，掌握建立表间关系的方法; 5.理解数据完整性的概念;
6.掌握实现数据完整性的各种方法：主关键字、规则和永久关联; 【实验内容及要求】 1.根据所给问题设计数据库;
2.根据设计的数据库创建数据库及表; 3.对所建数据库及表进行编辑和修改; 4.建立表之间的关系; 5.调整表的格式;
6.对所建表进行排序和筛选。
要求通过上机实验，熟悉Access的操作环境，掌握在数据库窗口中创建数据库及表的方法，掌握编辑表的基本方法。
【复习思考题】
1.创建数据库的方法有哪些?如何创建?
2.什么是表?表由几部分组成? 各部分的含义是什么? 3.为什么要建立表之间的关系?
4.表有几种视图方式?各方式的特点和作用是什么? 5.创建表的方法有几种?各适应什么情况? 6.Access提供的数据类型有哪些? 7.说明列的作用是什么? 8.怎样定义主键字?
9.试比较向表中输入数据的几种方法?
10.Access的导入数据功能体现了Office的哪一重要特性? 11.什么是参照完整性?它的作用是什么?
12.表与表之间的关系有几种?各自的特点是什么?最常用的关系是哪一种? 13.查找数据的方法有哪些?如何查找?
2 14.什么是排序?排序的规则是什么?
15.筛选记录的方法有几种?各自的特点是什么? 16.为什么要设置字段的属性?
17.修改表结构的操作包括哪些?怎样修改? 第4章 查询的建立和使用 【教学内容】 第一节 查询概述
1.查询种类(选择查询、参数查询、交叉表查询、操作查询、SQL查询) 2.查询条件(运算符、函数、表达式) 第三节 创建查询
1.使用向导创建查询(选择查询、交叉表查询)
2.使用设计器创建查询(参数查询、操作查询、SQL查询) 3.在查 询中计算(总计查询) 第四节 操作已创建的查询 1.运行已创建的查询 2.编辑查询中的字段 3.编辑查询中的数据源 4.排序查询的结果 【教学重点难点】 1.运算符、函数和表达式; 2.查询的种类及作用; 3.使用向导创建查询的方法; 4.使用设计视图创建查询的方法。
本章的难点是查询条件及使用设计视图创建查询的方法。 【课程考核要求】
1.掌握运算符、函数、表达式规则; 2.掌握查询条件的书写规则及使用方法;
3 3.了解并会应用“表达式生成器”生成查询条件表达式 4.掌握使用向导和设计视图创建查询的基本方法; 5.掌握查询的基本应用。 【实验内容及要求】
根据所给问题创建相关查询。要求通过这次实验，熟悉Access的查询设计视图，掌握在查询设计视图窗口中创建各类查询的方法。
【复习思考题】
1.什么是查询?查询的功能是什么? 2.查询有几种?各自的特点是什么? 3.查询条件的作用是什么?
4.书写查询条件时，如何处理文本型、日期型的数据? 5.查询与筛选的主要区别是什么?
6.什么是总计查询?总计项有哪些?如何使用这些总计项? 7.建立分组查询时，总计项应选择什么? 8.什么是交叉表查询?交叉表查询的优点是什么? 9.什么是参数查询?为什么要使用参数查询? 10.操作查询有几种?各自的作用是什么? 第4’章 关系数据库标准语言SQL 【教学内容】 第一节 SQL概述 第二节 查询 1.简单查询 2.简单的连接查询 3.嵌套查询 4.几个特殊运算符 5.排序
6.简单的计算查询和分组计算查询
4 7.利用空值查询 8.集合的并预算 第三节 维护功能 1.插入 2.更新 3.删除 第四节 定义功能 1.定义表 2.修改表 3.删除表 【教学重点难点】 1.SQL语言的概念; 2.SQL的数据维护功能; 3.SQL的数据查询功能。
本章难点是联接查询、嵌套查询和计算查询：记录的插入、删除和更新。建立表结构、修改表结构、删除表等。
【考核要求】
1.熟练掌握SQL的数据查询功能：SQL-SELECT命令、简单查询、多表查询、分组计算查询和嵌套查询等;
2.掌握SQL的数据维护功能：插入记录、更新记录、删除记录; 3.掌握SQL的定义功能：表的定义。 【实验内容及要求】
根据所给问题，使用SQL语句创建查询。要求通过这次实验，理解SQL语句的基本语法，并能够掌握SQL在Access的应用方法。
【复习思考题】
1.SQL语言有何特点，在Access的查询中如何使用SQL语句?
2.熟悉SELECT语句的用法，并以实例的方式写出Access的各种查询SQL语 5 句?
第5章 窗体的设计和应用 【教学内容】 第一节 窗体概述 1.窗体组成
2.窗体视图
3.窗体分类(纵栏式窗体、表格式窗体、主/子窗体窗体、数据表窗体、图表窗体、数据透视表窗体) 第二节 创建窗体 1.使用向导创建窗体
2.使用设计器创建窗体(控件的含义及种类、在窗体中添加和修改控件、设置控件的常见属性) 第三节 格式化窗体 1.使用自动套用格式 2.设置窗体的背景颜色 3.设置窗体文字格式 4.对齐窗体中的控制 【教学重点难点】 1.窗体视图; 2.工具箱的使用; 3.使用向导创建简单窗体; 4.使用设计器创建窗体; 5.设计窗体及控件属性。
本章难点是窗体控件属性的设置、窗体属性的设置。 【课程考核要求】
1.了解并会使用“窗体向导”和“自动创建窗体向导”创建具有不同布局样式的窗体;
6 2.了解并熟悉窗体设计视图中的标尺、节、网格、工具箱和字段列表等组成要素;
3.会使用标签、文本框、命令按钮、选项按钮、复选框、组合框、列表框、图像、子窗体/子报表等常用控件;
4.了解并会通过属性窗口设置常用控件的属性;
5.会用窗体设计视图创建出能满足实际需求的简单窗体。 【实验内容及要求】
1.根据所给问题使用向导创建窗体; 2.根据所给问题使用设计器创建窗体; 3.熟悉窗体及控件属性并进行相关设置。
要求通过这次实验，熟悉并掌握窗体创建的方法，特别是各种控件的用途及使用方法，能设计出具有一定应用价值的窗体界面。
【复习思考题】
1.简述窗体的作用及组成。
2.说明在创建主/子窗体、基于多表创建窗体时应注意哪些问题? 3.试说明各种窗体的特征及用途。
4.创建主/子窗体的方法有哪些?比较各种方法的异同。 5.试说明窗体中控件的主要作用有哪些? 6.说明标签控件于文本框控件的区别。 7.在选项组控件中可以由哪些控件组成?
8.简述复选框控件、切换按钮控件、选项按钮控件三者的区别。 9.简述列表框控件与组合框控件的区别。 10.举例说明结合型控件与非结合型控件的用途。
11.浏览各种控件的“属性”对话框，比较各种控件属性的异同。 12.美化窗体可以从哪些方面进行设置。 13.比较美化控件与美化窗体的操作有何异同。 第6章 报表的创建和使用
7 【教学内容】 第一节 报表概述 1.报表组成 2.报表视图 3.报表分类 第二节 报表的创建 1.使用向导创建报表 2.使用设计器编辑报表 第三节 报表的计算 1.建立计算字段 2.报表的排序与分组 第四节 报表的打印 1.设置页面 2.预览报表 3.打印报表 【教学重点难点】 1.报表的构成; 2.用报表设计器创建报表 3.报表的计算; 4.报表的输出。
本章的难点是使用报表设计器创建报表。 【课程考核要求】
1.了解并掌握使用向导创建报表的方法; 2.熟练掌握使用设计器创建报表的方法;
3.了解并会对报表进行隐藏重复数据、添加页码、页面设置、打印预览、打印设置等操作。
本章难点是使用设计器创建报表;在报表中进行计算。
8 【实验内容及要求】
1.根据所给问题使用向导创建报表; 2.根据所给问题使用设计器创建报表; 3.根据所给问题在报表中进行相关计算。
要求通过这次实验，熟悉并掌握窗体创建的方法，能设计出具有一定应用价值的报表。
【复习思考题】
1.Access报表可以完成哪些功能?
2.Access报表的结构是什么?都有哪几部分组成? 3.简述报表页眉与页面页眉的作用与区别。 4.常用的创建报表的方法有哪些?
5.在报表中计算汇总信息的常用方法有哪些?每个方法的特点是什么?6.子报表与主报表的关系是什么?在创建子报表时应注意哪些问题? 7.哪些控件可以创建计算字段?创建计算字段的方法有哪些? 8.美化报表可以从哪些方面入手? 9.报表打印之前应该完成哪些准备工作? 第9章 数据访问页的创建 【教学内容】
第一节 数据访问页介绍 1.数据访问页的作用 2.数据访问页的组成 3.数据访问页的视图
4.数据访问页的数据来源及调用方式 第二节 创建数据访问页 1.使用向导创建数据访问页 2.使用设计视图创建数据访问页 3.将数据访问页连接到数据库
第三节 数据访问页的修饰 1.添加背景图片 2.设置滚动文字 3.应用主题 【教学重点难点】
1.数据访问页的概念及存储方式; 2.数据访问页视图; 3.数据访问页的创建方法。
本章难点是使用设计器创建数据访问页;将数据访问页连接到数据库。 【课程考核要求】
1.了解数据访问页的存储方式; 2.掌握数据访问页的创建方法; 3.会将数据访问页连接到数据库中。 【实验内容及要求】
1.根据所给问题创建数据访问页。
2.在数据访问页中添加相应控件并进行属性设计; 3.应用主题创建数据访问页。
要求通过这次实验，熟悉报表的种类及使用向导创建的方法，掌握标签报表、分类汇总报表的设计技术，掌握报表中记录的排序与分组的方法。
【复习思考题】
1.数据访问页的存储与其他数据库有什么区别? 2.如何预览数据访问页?
3.简述在数据访问页中使用文本、图像的超级链接的方法。 第7章 宏的建立和使用 【教学内容】 第一节 宏的基本概念 1.宏的定义和特点
10 2.宏组的概念 3.触发宏的条件 第二节 创建宏 1.了解宏窗口 2.常用的宏操作 3.创建宏 4.创建宏组 第三节 使用宏 1.在窗体中加入宏 2.在菜单或工具栏中执行宏 3.运行宏 4.宏组运行 【教学重点难点】
1.宏以及宏组的作用和使用方法; 2.使用并运行宏的前提条件。 【课程考核要求】
1.了解并掌握宏和宏组的创建方法; 2.掌握为宏设置条件的方法;
3.掌握宏与数据库对应的关系及运行宏的方法; 4.了解并掌握运行宏的前提条件; 5.掌握常用的宏操作。 【实验内容及要求】 1.设计并运行宏。 2.与窗体结合使用宏。
要求通过这次实验，理解宏的概念，并在此基础上学会根据要求设计和创建宏及宏组，掌握宏及宏组的执行方式，尤其是窗体事件与宏结合功能。掌握常见的宏操作。
11 第8章 VBA程序设计 【教学内容】 第一节 VBA概述 1.VBA简介 2.VBA编程环境 第二节 对象模型 1.Access对象 2.对象的属性 3.对象的事件 4.对象的方法 第三节 数据类型 1.变量 2.常量 3.运算符 4.内置函数 第四节 程序语句 1.赋值语句 2.选择语句 3.循环语句 第五节 数组 1.数组的定义 2.数组处理 3.自定义数据类型
第五节 在Access中创建VBA模块1.创建模块 2.数据库对象 3.使用ADO
第六节 调试 【教学重点难点】
1.VBA程序的编辑和操作环境; 2.VBA程序的设计和调试方法; 3.VBA模块的创建方法; 4.对象的事件和方法;
5.熟悉在窗体上调用VBA代码的方法。
本章难点是VBA程序设计，模块的创建和使用。 【课程考核要求】 1.了解VBA的编程环境;
2.熟悉在窗体上调用VBA代码的方法; 3.理解各种变量类型的使用范围及定义方法; 4.掌握常用函数的使用方法; 5.掌握程序控制语句的实现过程; 6.掌握数组的基本使用技术; 7.理解模块的概念;
8.掌握在模埠中创建Sub过程、函数过程的方法; 9.掌握在不同过程中通过参数的传值实现数据的传递方法; 10.掌握使用ADO和ADO对象对数据库进行操作的方法。 【实验内容及要求】 1.编写并运行程序。 2.在窗体中调用VBA代码。 3.ADO对象编程。
要求通过这次实验，熟悉在窗体上调用VBA代码的方法;理解各种变量类型的使用范围及定义方法;掌握常用函数的使用方法;掌握程序控制语句的实现过程;掌握数组的基本使用技术;掌握定义与调用方式，熟悉变量的作用域;掌握ADO数据库操作的步骤和方法;掌握程序的各种调试工具和使用方法。
13 【复习思考题】
1.VBA与VB、Access有什么联系?
2.在Access中，既然已经提供了宏操作，为什么还要使用VBA? 3.什么是对象?对象的属性和方法有何区别? 4.如何在窗体上运行VBA程序代码?
5.能否在一个数组中同时存储几种不同类型的数据? 6.什么是模块?模块分哪几类? 7.简述VBA的三种过程?
8.Sub过程Function过程有什么不同，调用的方法有什么区别? 9.简述使用ADO对象操作数据库的基本过程。 10.为什么要进行程序调试?常用的调试工具有哪些? 第10章 创建应用系统的方法 【教学内容】
第一节 应用系统开发过程简介 1.需求分析 2.概要设计 3.详细设计 4.编码 5.调试与测试
第二节 使用切换面板创建应用系统 1.启动切换面板管理器 2.创建新的节换面板页 3.设置默认的切换面板页
4.建立打开切换面板页的切换面板项 5.测试切换面板 6.设置应用系统启动属性
第三节 创建具有自己风格的应用系统
14 1.使用多页窗体实现系统控制 2.使用宏创建系统菜单 【教学重点难点】 1.应用系统开发过程; 2.创建应用系统的方法;
本章难点是应用系统功能设计;系统集成工具的使用。 【课程考核要求】
1.了解开发应用系统的基本步骤; 2.熟悉并掌握创建切换面板的方法; 3.掌握利用宏创建系统菜单的方法。 【实验内容及要求】
1.根据所给问题进行分析，确定系统的功能; 2.使用Access实现系统功能。
要求通过这次实验，进一步掌握建立数据库以及建立和使用数据库对象的方法和技巧，进一步提高数据库的管理水平。
五、主要参考书
[1]陈恭和主编 《数据库基础与Access应用教程》 高等教育出版社 [2]郑小玲主编 《Access 2003中文版实用教程》 清华大学出版社 [3]教育部考试中心编著
《全国计算机等级考试二级教程——Access数据库程序设计》
高等教育出版社
数据库知识点总结范文第3篇
摘 要：总结了用于数据挖掘的6种类型领域知识。据此，提出了索引知识加领域知识的2级知识组织方法，前者相当于知识目录，根据知识特征要素对后者编号。领域知识库包括规则、函数、层次知识和基本信息4个子库。讨论了多种类型领域知识的语法校验内容，指出领域规则的矛盾性具有结论矛盾、可信度矛盾和包含矛盾3种表现形式，冗余性具有等价冗余、包含冗余、条件冗余3种表现形式，并给出了校验算法。基于上述研究成果，开发了支持数据挖掘的知识库系统KB4DM。
关键词：知识库；数据挖掘；知识组织；知识校验；知识发现
文献标识码：A
数据库知识点总结范文第4篇
摘要：[目的/意义]对政府数据开放平台在数据创新性开发利用中的服务功能进行分析，帮助有关部门更好地把握未来规划、建设、管理和服务的重点。[方法/过程]从服务方式和特点两个角度，对国内32家地方级政府数据开放平台的政府开放数据创新性开发与利用服务现状进行调研及分析研究。[结果/结论]共有23家平台已经在政府开放数据的创新性开发利用中积极作为，为社会公众开展政府开放数据的创新性开发利用提供包括定向数据、应用开发服务以及工具下载等多样化与全方位的服务。在今后的服务过程中，要制定具有可操作性的政策法规，加快海量政府开放数据的融通用，注重开发利用成果的落地，注重用户的需求分析和参与。
关键词：政府数据 数据开放 创新创业 开发利用 服务形式
分类号：G203
引用格式：莫富传. 政府数据开放平台数据创新性开发利用服务研究[J/OL]. 知识管理论坛， 2018， 3（5）： 245-254[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/140/.
1 前言
随着人类社会进入大数据时代，拥有庞大公共数据资源的政府部门也已经从信息公开进入到了数据开放阶段。政府部门因其特殊性质和职能需要而生产或掌握着大量的数据资源，是最大的数据生产、收集、使用和发布者。推动数据开放共享与创新性开发利用，充分挖掘政府数据的价值，已经成为提高政府管理与服务效率、促进社会创新与经济增长、促进可持续发展与提高人民生活水平的重要措施。
2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求推动资源整合、加快政府数据的开放共享，在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力[1]。《促进大数据发展行动纲要》的印发，使建成政府数据开放平台成为我国重要的国家战略，也对政府数据开放平台在带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，挖掘和释放政府开放数据价值，促进社会创新中所应发挥的作用提出了明确要求。
本文在对政府数据开放和创新性开发利用现状进行简要阐述的基础上，对政府数据开放平台在政府开放数据创新性开发利用中的服务功能进行分析，并结合国外推进政府开放数据创新性开发利用的经验，提出各地优化政府数据开放平台在政府开放数据创新性开发利用的几点建议，以期能够帮助政府数据开放平台规划者、建设者和管理者对我国政府开放数据创新性开发利用服务现状有较为清晰的认识，更好地把握未来规划、建设、管理和服务的重点。
2 政府数据开放利用相关研究
2.1 政府数据开放
关于政府数据的概念，开放知识基金会和联合国经济与合作组织（以下简称“经合组织”）从两个方面进行了界定：①政府数据是指由政府或政府控制的实体产生或收集的数据；②这些数据可被任何人免费使用、重新利用和再分配[2]。国内学者李绪蓉和徐焕良则认为“政府数据是对一切产生于政府内部或虽然产生于政府外部但会对社会活动、公共事务和普通民众有影响、有意义的数据资源的统称”[3]。A. M. Espinar在《开放政府数据：情景设置》中则将政府数据开放定义为“开发原始的公共领域的信息，以开放的格式和在非限制性许可的情况下进行利用和再利用”[4]。吴旻认为“政府数据开放作为一种哲学理念和具体实践，指的是按照公众特定的需求和一定的互联网协议，对不同来源、不同类型的Web数据进行存储和组织，最终实现政府数据在网络空间的开放与共享，以寻求数据最大可能的获取与重用”[5]。
经合组织2010年的报告指出，政府数据开放可以产生经济、社会和政治3个方面的价值：政府数据开放为大数据产业的发展创造良好的环境，有助于推动经济发展；有助于促进社会创新，改善公民生活质量；有助于提高政府公共服务水平、提高政府透明度和公民参与度[6]。黄如花等从开放政府数据的基本价值及在各基本价值基础上的子价值两个层面系统地分析开放政府数据的价值，最后发现开放政府数据的基本价值有政治价值、社会价值、经济价值和技术价值[7]。
政府开放数据本身没有价值，只有当它创造了公共价值才真正具有价值。欧盟委员会对开放数据的价值链进行了描述：数据开放后将被分析和处理，提供有价值的信息或被可视化呈现，推动新的数据产品或数据服务的形成，然后在此基础上开发出多样化的、更具聚合性与综合性的产品或服务[8]。夏义堃根据信息产品的演化规律和信息生命周期理论，从数据产品/服务的价值转换方式以及覆盖的用户群体类型等角度，将开放数据的价值实现过程划分为原料性生产与供应、核心数据产品开发和综合性开发3个阶段，基本涉及数据汇集、转换、浓缩、应用程序开发等开放数据流程的所有环节，各环节价值实现主要借助数据利用手段、方法与工具的创新，通过内容增值和应用程序软件等衍生数据服务产品的开发来逐步丰富开放数据产业价值链的内涵，并不断延伸数据开发利用价值链的长度，逐级递进地提升其利用效益和价值[9]。郑磊认为，政府数据是大数据不可或缺的重要组成部分，具有较高的增值开发和创新應用价值，在创造数据价值的过程中，政府、数据利用者、普通公众和外部环境的作用缺一不可，共同决定着开放数据的最终效果，构成一个生态系统[10]。郑磊和吕文增以上海开放数据创新应用大赛为例的研究认为，将公共数据作为一种公共产品开放给社会进行创新应用，发动公众参与和协作，共同解决公共问题，具有无穷潜力，可创造巨大的公共价值[11]。周志峰认为政府开放数据的开发利用与创新创业有着天然的联系，促进政府数据开放共享与开发利用契合了经济社会发展的需求和国家创新驱动战略，为创新创业者提供了丰富、权威的信息资源，为创新创业实践开展提供了新契机，能够激发创新思维、开拓创业渠道，产生较好的经济和社会效益[12]。沈晶等将政府数据开放的价值定义为利益相关者通过利用和再利用政府数据创造出的价值由利益相关者获取的过程，并认为政府开放的原始数据本身不足以产生价值，政府数据开放价值生成应分三步走：政府将数据开放出来是第一步，利益相关者通过对政府数据的利用与再利用创造价值是第二步，第三步则是创造出的价值被获取[13]。
2.2 政府开放数据创新利用
获取、挖掘和利用政府开放数据的经济、社会和政治价值，一方面要促进各政府部门之间数据的融合和共享，以实现政府开放数据的内部利用，优化政府部门业务能力、提高决策水平和政府透明度，有利于民主决策，实现政治价值和社会价值；另一方面要面向社会需求，促进政府开放数据的完整、原始、及时、可获得、机器可处理、非歧视、非私人和无须授权地对外开放，满足社会公众和企业组织进行进一步加工整理再提供给广大用户或自身使用的、以商业或者非商业目的再利用需求，创造经济价值和社会价值，让百姓的生产和生活更加有效和便利。在大数据时代，政府机构拥有海量和蕴藏巨大价值的数据资源，同时，政府开放数据具有不被其所激发的思想和创新所消耗的特性，相反可以为创新性应用提供无尽的源泉。因此，开放政府数据意味着不仅要促进各政府部门之间数据的融合与共享和面向社会需求对外开放，而且要提供系列分析工具和平台服务，便于社会公众和企业组织可以通过单纯的基础数据及通过基础数据与其他数据的结合，分析挖掘和获取政府数据资源更深层次、更有效能的价值，开发出各种创新应用程序、解决方案或数据服务衍生产品，以促进经济社发展、助力智慧城市的建设和人民生活水平的提高。
开放政府数据可以促进政府数据的重复性和创新性开发利用，因此，数据的利用、再利用和创新利用是数据产生价值的3个层次，其中创新利用是数据价值产生的核心。政府数据的开放、整合和分析，以及在此基础上的开发与创新利用，能发现新的知识，创造新的价值。政府数据开放的最终目的是通过数据资源的开放共享与开发利用，发挥政府数据价值，使政府部门更高效透明地开展工作，促进经济发展和社会创新，改善公民生活质量。
2.3 国外推进政府开放数据创新性开发利用的典型案例
发达国家十分重视政府数据生态环境建设，从组织、机制及活动等方面与私营部门和民间社会组织建立良好的公私合作伙伴关系，形成了政府主导型、企业主导型和公民主导型3种在政府主导下分工有序、合作共赢的多方参与模式，采取完善政策法规体系、创造创新开发利用的社会环境、举办创新应用程序大赛、完善组织机构等多种措施，持续推进政府开放数据创新性开发利用，取得了很好的成效，为我国提供了较好的借鉴。具体案例如表1所示：
3 我国政府数据开放平台数据创新性开发利用服务
3.1 服务形式
开放政府数据意味着既要促进各政府部门之间数据的融合共享和面向社会需求的对外开放，更要提供系列分析工具和全方位的平台服务。从世界范围来看，建设国家级专门和统一的数据开放平台成为推动政府数据开放共享和创新性开发利用的重要选择。自2009年美国率先建立政府数据开放网站以来，目前全球已经有大约60个国家和地区建立了统一的国家政府数据开放平台。上海市于2012年建成我国第一个政府数据服务网，标志着我国正式开始了政府数据开放平台的建设进程。政府数据开放平台是由政府牵头、各政务部门共同参与建设的平台，其致力于各政府部门可公开数据的下载和服务，为企业和个人开展政务信息资源的社会化开发利用提供数据支持，推动信息资源增值服务业的发展以及相关数据分析与研究工作的开展[14]。通过政府数据开放平台，社会公众可以免费地获取大量完整原始、机器可读、可重复分析和利用的政府数据，因而在为数据需求者获取数据、进行开发利用的过程发挥着关键性作用。
本文采取网络调研法，对国内已建成的32家地方级政府数据开放平台（不含港澳台地区）进行全面调研，重点对平台的应用开发、在线工具和数据提供的功能设置进行实践操作和效果分析。调研发现共有23家平台已经在政府开放数据的开发利用中积极作为，为社会公众开展政府开放数据的开发利用提供了多样化和全方位的服务，包括为政府开放数据创新应用竞赛提供定向数据、提供API服务、APP软件、开发者服务以及数据监测与分析工具下载使用等。这些服务为用户获取政府数据、进而开展开发与利用提供了便利。表2为所调研的我国23家政府数据开放平台的数据创新性开发利用服务形式详细展示：
3.1.1 应用开发服务
政府开放数据作为一种公共资源，具有非歧视性、非私人的、无须授权等特征[15]，因此，任何人都可以对政府开放数据进行开发利用。政府机构也通过提供各种服务和便利，鼓励社会公众积极参与政府开放数据的开发利用。目前，软件开发人员已经在政府数据的价值揭示方面发挥了核心作用，通过构建移动和Web应用或APP，使用户通过移动设备或网络访问和交互数据及信息。为了帮助软件开发人员更好地开发应用程序，政府数据开放平台设置了“应用程序编程接口（API）”“开发者中心”“开发服务”“开发者社区”“APP”“应用成果提交”“用户帮助”等板块，为开发者提供包括海量数据下载、应用程序编程接口、开发方法及开发流程推荐、详细的开放者文档、常用开发工具下载等平台服务，以及开发者注册、创建应用、申请服务、应用推广、审核发布和管理应用等自助服务。
应用程序编程接口（application program interface，API），是一组定义、程序及协议的集合，是目前网站普遍運用供用户调用数据的方式，这种基于互联网的应用正变得越来越普及，在这个过程中有更多的站点将自身的资源开放给开发者来调用。对外提供的API 调用使得站点之间的内容关联性更强，同时这些开放的平台也为用户、开发者和中小网站带来了更大的价值。对于政府数据开放平台的API服务而言，API是政府开放数据平台向用户提供开发和利用数据的接口，其数量体现了平台数据的可开发程度[16]。对于政府机构来说，通过统一的对外接口，实现了政府开放数据从生成到收集和整理，再到开放共享、更新维护和获取利用的全生命周期管理，保证政府数据的原始性、真实完整性、可读性、开放性和安全性。对于普通数据需求用户来说，提供了政府数据的浏览检索和下载利用服务，用户可以通过API与数据开放平台进行交互，根据自己的选择标准或实际需求获取自己需要的政府数据。对于软件开发者来说，通过参数实时高效地调用海量的、适用于开发应用程序需求的政府开放数据，进而开发出基于政府开放数据的APP应用程序，面向公众使用。
随着移动互联网和APP软件开发技术的发展，移动APP成为公共部门发布最新数据信息和用户即时获取利用信息的重要方式。政府数据开放平台上提供了政府开放数据获取和利用APP简介和下载链接的功能，同时也支持用户对APP进行评价。这类APP是软件开发人员基于海量的政府开放数据进行开发的，可实时链接到海量政府开放数据，一般按照其所连接政府数据所属领域或主题进行分类，大部分是与社会公众交通出行、工作学习、休闲娱乐等密切相关，功能强大、使用方便。APP可以整合不同来源的数据或者允许用户在交互地图上查看数据，帮助用户便利而有效地利用了政府数据；同时，APP的推广与下载使用，也让公众更加深刻体会政府开放数据所带来的功能与实效。因此，APP软件的开发与对外发布，既促进了政府数据的重复性使用和利用，也很好地鼓励社会公众积极开展政府开放数据应用的进一步创新和创造。
通过应用开发服务，企业和社会公众可以基于海量数据，或者利用服务接口实时获取数据成为一名软件开发者，在自己感兴趣的数据应用领域进行开发移动端应用或接入外部应用以及方便地利用平台推广应用。
3.1.2 在线工具服务
（1）数据分析工具。数据分析是数据创新应用的基础环节，对原始数据进行分析有助于充分挖掘政府数据的价值。政府数据开放平台上提供了多种数据分析工具，帮助用户对数据进行初步管理和可视化分析。
北京政务数据资源网设置了“工具”栏，向用户介绍Hadoop、RapidMiner、Solr、Tableau等支持数据密集型分布式应用框架、数据分析、数据搜索、数据可视化等15款工具，以方便用户借助这些工具获取和处理政府数据。广州、哈尔滨、佛山、济南、南平、门江等政府数据开放平台设置“数据图谱”板块并为每一条数据提供“图谱”或“关联服务”选项指向数据图谱，贵阳市政府数据开放平台则在首页设置“专题图谱”“全局图谱”专栏并为每一条数据提供“资源图谱”选项，提供多种数据图谱可视化选择，实现可视化展示数据集的构成要素及数据集间的关联关系。广州、深圳、青岛、佛山、哈尔滨、济南、南平和宁波海曙区等政府数据开放平台则在每一条数据的详情页面提供“数据分析”“数据图表可视化”“数据初始化”“数据管理”“数据模型”或“描述信息”等选项，支持对数据进行初步管理和可视化分析。
（2）数据开放利用监测工具。对政府数据开放共享和获取利用情况进行监测，有助于平台管理人员和用户分析政府数据开放共享和获取利用情况，为进一步优化政府数据的开放和利用提供依据，最终改进服务方式，提升政府数据开放共享质量。
贵阳市政府数据开放平台提供了强大的数据监测工具——开放指数，提供包括平台访问来源追溯、访问次数、关注热度词云、用户注册类型分析、平台访问历史、数据评分统计、数据开放统计、需求分类比例、数据更新统计、资源格式比例、部门数据TOP10、数据下载TOP10和API调用TOP10等功能板块，对政府数据开放和利用情况进行全方位分析。北京、广州、青岛、济南和佛山顺德区等的政府数据开放平台则设置了“网站统计”“服务统计”“数据统计”等栏目，对政府数据的开放统计、访问统计、下载统计和评分统计等开放利用情况进行统计分析。佛山、哈尔滨、南平、门江等平台则设置“数据服务”“数据指数”或“数据分析”等栏目，从部门开放指数、主题开放指数和标签开放指数3个角度，分别显示平台上已梳理并开放的各政府部门数据开放和使用情况、当前部门数据的完善程度和基于标签值的关联数据集排行榜。上海则在“互动交流”栏提供数据概览，对开放数据的领域、类型和部门分布以及下载与访问情况进行可视化展示。
除了上述两类工具外，哈尔滨市政府数据开放平台在“数据服务”栏下的“数据工具”板块中提供加密/解密、MathML编辑测试、jQuery插件等6款在线工具，在线提供数据加解密、生成QR码、压缩、CSV转换为HTML表格、jQuery插件演示、MathML、LaTeX与数学公式等的在线编辑以及生成图片等服务。
3.1.3 創新应用竞赛定向数据服务
在开放数据之后，为推动数据的开发与利用，国内外的政府部门陆续举办了各种提供高额奖金的、以政府开放数据为“原材料”的开放数据创新应用程序研发或者解决方案的比赛，吸引社会大众参与到政府开放数据的开发利用中，实现数据利用的目标。政府开放数据创新应用竞赛能够将技术、创意以及商业模式进行全面的融合，大众根据自身专业领域、行业背景参与到开放数据的开发中，以独特的洞察力和创新思维发现数据的价值，挖掘开放数据中的价值“金矿”[11]。
（1）上海开放数据创新应用大赛。从2015年开始，上海成功举办了3次上海开放数据创新应用（Shanghai open data Apps，简称SODA）大赛，成为全国开放数据创新应用领域的品牌系列赛事。SODA大赛坚持开放创新的理念，以数据开放为切入口，采用“数据众筹、应用众包”的模式，以社会需求和社会热点痛点为导向，面向社会各方提供政务数据资源，通过政府搭台、政企合作、公众参与，依靠全社会力量，形成了服务数据开放者、产品开发者、应用需求者三方的完整价值体系，激发数据创新应用，发掘城市数据价值，推进政府数据资源的深度开发和增值利用[17]。2015年SODA大赛以“城市交通”为主题，上海政府数据服务网开放了24个交通类数据集；2016年SODA大赛以“城市安全”为主题，总计开放了29项超过2TB大赛专用数据；2017年SODA大赛以“城市治理”为主题，总计开放了23项大赛专用数据。
（2）中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛。中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛自2014年首次举办以来，至今已经举办四届。大赛以“创意启迪智慧、创新驱动发展”为理念，围绕智慧城市主题，激发研究生创新意识，提高研究生创新和实践能力，为国家、社会和企业培养创新型人才。北京市政务数据资源网设置“定向数据”栏和“往届活动”板块，为中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛提供数据，并进行相关介绍。
（3）全国高校数据驱动创新研究大赛。首届全国高校数据驱动创新研究大赛于2017年12月至2018年3月期间开展，旨在鼓励各学科领域学子基于数据进行创新研究，促进研究数据的保存和共享。为支持参赛者设计作品，北京市相关政府部门通过北京市政务数据资源网提供定向开放和完全开放两类专题数据供参赛者下载使用。
此外，北京市信息资源管理中心于2014年主办了“北京市政务数据资源网应用创意大赛”，大赛以“政府数据开放，大数据创新应用”为主题，以北京市政务数据资源网开放的数据资源为主要的数据源，旨在进一步增进社会各界了解和使用政府数据，促进政府部门与企事业单位、个人之间的互动交流，并更大范围推广北京市政务数据资源网。上海市图书馆在2016年举办了以家谱为主题的“上海图书馆 2016 年开放数据应用开发竞赛”，并开放了馆藏家谱文献信息和内容信息，供参赛者使用。贵阳市交通管理局等部门在2016年举办了“交通事故成因分析竞赛”，贵阳市交管局为大赛开放了车管数据、交通违法信息、交通事故数据、交通天气状况数据、潮汐路道路交通管理及交通流数据等大赛定向数据。
3.2 优化对策
从上文政府数据开放平台数据开发利用服务模式的论述，可见政府部门非常重视政府数据的开放共享与再应用，为用户获取政府开放数据并在此基础上进行开放与利用提供了诸多服务和便利，但仍存在尚无专门指导政府数据创新性开发利用的政策法规、政府数据的多源异构、开发利用成果落地成效不显著等问题。受国外推进政府开放数据创新性开发利用典型案例的启发，本文认为各地政府数据开放平台数据创新性开发利用服务的优化，需要在以下几方面发力：
3.2.1 制定具有可操作性的政策法规
发挥政府开放数据的价值是一项系统工程，从技术上讲涉及数据采集、数据融合、数据加工、数据分析、结果呈现等内容，从政策法规上还涉及共享机制、开放政策、管理模式、交易规则、保障措施等问题，从主体上需要政府、企业、科研机构、个人等多方的共同参与和发力[18]。因此，随着政府数据开放和创新开发利用的深度发展，优化政府数据开放平台的数据开发利用服务，必然需要通过政策的颁布提供发展方向，通过相关法律规范的制定和实施提供坚实的保障。目前，我国还没有专门用于指导政府数据创新性开发利用、释放数据价值的国家政策，亟需从国家层面制定具有可操作性的政策法规，地方层面则需在国家政策法规体系的指导下，制定具体的地方行政法规和行动计划。
3.2.2 加快海量政府开放数据的融通用
一方面，政府数据开放平台拥有庞大的公共数据作为资源支撑；另一方面，政府数据开发利用需要以海量的数据资源为基础。但目前政府数据开放与创新性开发利用之间还存在一定的不匹配，就其原因，主要在于各级政府部门组织结构的条块分割和政府数据的多源异构。因此，政府数据开放平台要通过以多种格式开放政府数据、不断优化政府开放数据的组织与管理、提供多选择的数据检索方法和途径、支持通过API调用特定需求的数据资源、推广链接海量数据资源的APP应用等多种途径，使平台上海量的数据资源得到开发和利用，也使得社会开展政府数据的开发利用得到海量数据资源的支撑。同时，各级部门要启动数据“聚通用”攻坚会战，实施政务数据资源整合计划，加快建设政府数据共享平台，加强政府部门数据资源横向整合和管理，加强与国家有关机构的数据互换、信息互通，消除“信息孤岛”“数据烟囱”，积极推进政府部门数据互联共享。
3.2.3 注重开发利用成果的落地
政府数据开放的最终目的是通过数据资源的开放共享与开发利用，发挥政府数据价值，使政府部门更高效透明地开展工作，促进经济发展和社会创新，改善公民生活质量。在此过程中，开发成果的落地尤为关键。如果开发成果只停留于应用模型或者解决方案层面，则政府数据的价值仍旧无法发挥，政府透明、经济发展、社会创新、公民生活质量改善也只能成为空谈。因此，在具体实践中，政府数据开放平台的数据開发利用服务要以发挥政府数据价值为目标，力争实现开发成果的落地和产生实效。政府数据开放平台要进一步为社会公众和企业组织开展政府开放数据的创新性开发利用提供多样化和全方位的服务。创新应用大赛要积极贯彻开放合作的精神，将企业、高校和民间机构共同带入本市大数据生态建设，引入投资机构对优秀项目提供投资对接和孵化落地支持，推动成果转化，加速项目孵化落地，实现开放数据、创新应用、落地孵化三位一体目标，真正体现出开放数据对促进商业创新和经济转型发展的实质作用。
3.2.4 注重用户的需求分析和参与
政府开放数据平台的数据创新性开发利用服务非常强调用户的需求分析和参与。一方面要强调以用户为中心、需求为导向，通过多种分析工具和途径开展用户以及市场对于政府开放数据开发利用需求的调研和分析；另一方面强调开放性和公众性，重视公众的参与和互动，努力简化公众网上咨询和参与的流程，引入媒体合作，建立公众参与和反馈机制，提高用户体验。在用户的需求分析方面，部分政府数据开放平台提供开放指数工具或者设置“网站统计”板块，有助于帮助平台管理人员和用户分析政府数据开放共享和获取利用情况，为进一步优化政府数据的开放和利用方式、提升政府数据开放共享质量提供依据。在用户参与和反馈方面，对于普通数据需求者，提供数据分享、数据申请与定制、信息交流和用户个性化服务等功能，既为用户提供多种具有本地特色和用户个性化的服务，提升用户体验；也强调加强对公众的咨询，激发社会公众的“群体智慧”与创新创业活力，支持和鼓励大众参与到平台的建设和优化、政府开放数据的开发利用中。通过这些措施，建立高效的公众参与和反馈机制，保证公众的数据请求和咨询问答能够得到最快的响应，优先公开社会公众最迫切需要的数据资源，提高平台的服务效率和用户的满意度；对于应用开发者，则注重“互动交流”栏目的建设，设置信息发布、聊天交流、信息共享、提问反馈等板块，方便应用开发者之间的信息共享和交流反馈。
4 结语
进入大数据时代，向社会开放政府数据、充分挖掘政府开放数据以进行开发和利用，已经成为提高政府管理与服务效率、促进社会创新与经济增长、促进可持续发展与提高人民生活水平的重要措施。随着《促进大数据发展行动纲要》的印发，建成政府数据开放平台成为我国重要的国家战略，政府数据开放平台在带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用、挖掘和释放政府开放数据价值、促进社会创新中也开始积极作为。政府数据开放平台在社会公众开展政府开放数据的开发利用中提供了包括政府开放数据创新应用竞赛定向数据、API服务、APP服务、开发者服务以及数据分析与监测工具下载使用等服务，为用户获取政府数据并在此基础上进行开放与利用提供了便利。在今后的服务过程中，要制定具有可操作性的政策法规，加快海量政府开放数据的融通用，注重开发利用成果的落地，注重用户的需求分析和参与，使政府数据开放平台的数据创新性开发利用功能更好发挥，更利于有效挖掘和利用政府开放数据的巨大价值，有效满足“大众创业、万众创新”的需求，促进经济增长和社会可持续发展，不断提高人民生活水平。
参考文献：
[1] 国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL]. [2017-12-10]. http：//www.govcn/zhengce/content/201509/05/content_10137.htm.
[2] 卫军朝， 蔚海燕. 国外政府数据开放现状、特点及对我国的启示[J]. 图书馆杂志， 2016（11）： 23-29.
[3] 李绪蓉， 徐焕良. 政府信息资源管理与开发[M]. 北京：北京大学出版社， 2005.
[4] ESPINAR A M. Open goverment data： seting the scene[R]. Gijón：W3C Spain Office/CTIC， 2012.
[5] 吴旻. 开放数据在英、美政府中的应用及启示[J]. 图书与情报， 2012（1）： 127-130.
[6] OECD. ANNEX B.Reaping the benefits of cloud computing， Web2.0 and open data： OECD country experiences[J]. Sourceoecd science & information technology， 2010（14）： 172-185.
[7] 黄如花， 何乃东， 李白杨. 我国开放政府数据的价值体系构建[J]. 图书情报工作， 2017， 61（20）： 6-11.
[8] European commision. Elements of a data value chain strategy[EB/OL]. [2017-12-10]. https：//ec.europe.eu/digitalagenda/en/news/elements-data-value-chain-strategy.
[9] 夏义堃. 开放数据开发利用的产业特征与价值链分析[J]. 电子政务， 2016（10）： 41-50.
[10] 郑磊. 開放政府数据的价值创造机理： 生态系统的视角[J]. 电子政务， 2015（7）： 2-7.
[11] 郑磊， 吕文增. 公共数据开放的产出与效果研究——以上海开放数据创新应用大赛为例[J]. 电子政务， 2017（9）： 2-10.
[12] 周志峰. 创新创业视域下促进政府开放数据开发利用的对策分析[J]. 情报杂志， 2017， 36（6）： 141-147.
[13] 沈晶， 胡广伟. 利益相关者视角下政府数据开放价值生成机制研究[J]. 情报杂志， 2016， 35（12）： 92-97.
[14] 黄如花， 王春迎. 我国政府数据开放平台现状调查与分析[J]. 情报理论与实践， 2016（7）： 50-55.
[15] The 8 principles of open government data[EB/OL]. [2017-12-10]. https：//OpengovData.org/.
[16] 吴钢， 曾丽莹. 国内外政府开放数据平台建设比较研究[J]. 情报资料工作， 2016（6）： 75-79.
[17] 上海开放数据创新应用大赛95万奖项今全部揭晓[EB/OL]. [2017-12-10]. http：//www.sheitc.gov.cn/zxxx/672473.htm.
[18] 洪学海， 范灵俊， 洪筱楠， 等. 智慧城市建设中政府大数据开放与市场化利用[J]. 大数据， 2016（3）： 17-26.
数据库知识点总结范文第5篇
一、企业知识管理的必要性
在数字化背景下, 组织在未来将面临许多前所未有的挑战。一方面, 信息过载, 随着数字化工作场所逐步形成, 信息越来越多, 被存储的范围越来越广, 这无疑是企业面临的巨大障碍。如果不能将分散在不同地点的内容链接起来, 企业将无法及时获取并使用这些分散的信息。因此, 企业应强调从大量杂乱的信息中提取有价值的部分, 并将其转化为知识。另一方面, 知识更新的速度非常快, 消费者的需求也在不断变化。这意味着企业很难及时对市场做出反应。目前, 千禧一代是最大和最具影响力的消费群体, 他们更追求个性化产品和独特的消费体验。传统的组织结构越来越难以满足日益多元化、差异化的客户需求。由此导致的创新驱动力不足也会使企业面临被淘汰的风险。
知识管理是构建一个以获取、创建、编码、共享、访问、应用和重用为过程的知识系统, 从而使组织达到最终目标———知识创新。知识管理是在与客户互动的过程中创造、交流和应用知识来增加企业价值和维持竞争优势的过程。进行客户知识管理就是企业知识管理的工作之一。企业获得竞争优势的关键是利用知识管理技术实现企业与消费者之间的知识交流, 使组织更清楚地了解和学习客户的需求, 使知识成为有价值的资本。组织必须建立与客户的沟通机制, 将客户知识在员工之间共享, 接着将知识传递给组织的高层, 以便在市场上对定制产品做出决策。
二、企业内部与外部知识管理的过程
根据Bukowitz和Williams (2000) 的知识管理框架可知, 知识包括知识数据库, 关系, 信息技术, 通信基础设施, 环境响应能力, 组织智能和外部资源等。将外部与内部知识管理结合有七个阶段:
第一是获取, 企业需要尽可能的获得与客户相关的信息。但是, 知识分为显性知识和隐性知识, 显性知识是能用文字和数字表达出来的, 可以以大数据的形式进行分享与交流;隐性知识是无法用文字和数字表达, 隐藏与人头脑中的知识, 具有高度的主观性和个性化, 是信息技术所无法获取的。这就需要将隐性知识外化成显性知识, 企业需要设计一些流程来捕获客户的想法, 鼓励客户贡献隐性知识。如拜访客户、邀请客户体验产品与服务、组建专家团队等。
第二是使用, 组织需要以创新的方式将获取到的信息合整合起来。这是融合的过程, 即将显性知识转化成显性知识, 企业可以采取编码、分类的方式, 提高储存在不同地方信息的整合效率。在数字化时代, 企业将有更大可能借助于数字化工作场所的帮助。接着, 企业可以组织员工进行头脑风暴, 从已知的顾客消费行为中提出创新性的想法并记录下来。
第三是学习, 创建组织记忆使企业从成功 (最佳实践) 和失败 (吸取的教训) 中学习, 这是企业创造竞争优势的阶段, 是原有想法到产生新思路的过渡。企业可以定期组织研讨会或专家培训会, 员工通过反思经验, 把组织的显性知识转化为个人的隐性知识, 这是内化的过程, 每个人都将产生自己独特的想法。
第四是贡献, 意味着知识共享及使用, 但这些知识必须是存在并且有价值的。员工将自己的想法贡献给组织的知识库, 使个体的知识变得可见且可用, 将知识群化, 即通过激励机制将隐性知识转化为显性知识的过程。组织需要根据整合后的客户知识做出决策, 充分利用大数据为产品服务提供决策依据。
第五是评估, 即对智力资本的评估, 这一阶段关注组织如何以轻松灵活的方式将其知识转化为对客户有价值的产品和服务。面对市场环境的变化, 企业应该根据未来的知识需求扩展现在的智力资本, 企业还应该评估确定新的资本形式, 包括人力资本即能力、客户资本即客户关系, 组织资本即数据库、业务流程、基础设施、价值、文化, 智力资本即人力、客户、组织资本间的关系。
第六是建设与维持, 企业必须确保未来的知识资本将保持组织的竞争力。这关键就要识别“正确”的知识来满足市场需求, 从而抓住机会, 提高竞争力。企业可以通过网站与客户实时互动, 及时获得反馈。对于增长的知识, 如市场上客户偏好的趋势等, 企业应加大对其资源分配的比例并行引导, 发挥这些知识的潜在价值。
第七是剥离, 对于不再产生价值的、不符合客户需求的智力资产, 企业应及时撤资, 如客户满意度极低的产品与服务。保留知识的机会成本分析应纳入企业管理中, 为了保持竞争优势和生存能力, 企业必须剔除不必要的部分。
这七个阶段可以分为两部分。第一部分包括获取、使用、学习、贡献。每个步骤与知识螺旋结构的外化、融合、内化、群化相对应。这一部分本质上是战术阶段, 是由市场驱动的机会和需求触发的, 这导致组织需要每天使用知识来响应这些需求。第二部分包括评估、建设与维持、剥离。这一阶段是更有战略性的长期过程, 是由宏观环境的变化触发的, 侧重于将企业智力资本与战略需求相匹配。
三、企业知识管理过程研究展望
大数据时代下, 知识管理的边界已经变得模糊, 知识管理的概念仅仅存在于企业内部是不够的。面对新的挑战, 企业要想成功, 行业想要永葆辉煌, 就必须改变传统意识。企业只有进行组织结构改革, 重视知识资本, 强调以先进技术为桥梁, 将内部知识管理与外部客户知识管理相结合, 才能促进组织创新, 提高核心竞争力。企业只有跨越组织边界, 统筹内外部知识与资源, 才能为创新提供更大的可能。
在未来, 大数据时代下的知识管理还有需要研究探索的方面。第一, 随着大数据时代的发展, 知识管理应该如何在数字化工作场所中应用?第二, 大数据所提供的始终是历史的信息, 知识管理如何在促进创新方面发挥实质性作用的问题仍未解决。第三, 以大数据为基础的知识管理中, 知识与信息的安全问题仍需被持续关注。
摘要：随着大数据时代的到来及新的创新格局的迅速改变, 尤其是以客户驱动的市场战略增加了对创新的、以用户为中心的产品的需求。企业如何调整组织实践来面对新的挑战值得探讨。本文认为企业应通过内部知识管理和外部客户知识管理来调整组织实践, 只有这样才能推动创新并获得竞争优势。
关键词：大数据,知识管理,分析
参考文献
[1] 丁雪辰, 柳卸林.大数据时代企业创新管理变革的分析框架[J].科研管理, 2018, 39 (12) :1-9.
[2] Dalkir, K. Knowledge Management in Theory and Practice[M].Cambridge, Massachusetts:MIT Press, 2017:44-48.
[3] 王战平, 柯青.客户知识管理概念研究[J].情报科学, 2004 (01) :19-21+91.
数据库知识点总结范文第6篇
第一章：数据结构概述
1、掌握数据结构的定义，即数据结构三要素：数据的逻辑结构、存储结构、操作;
2、数据结构包括：逻辑结构和存储结构;
3、数据之间的关系：表(一对一之间的关系)、树(一对多之间的关系)、图(多对多之间的关系);
4、算法的定义：算法衡量的标准：时间复杂度和空间复杂度;
5、算法时间复杂度的求法：给定一段程序，求其时间复杂度;时间复杂度的比较;
6、为什么学习“数据结构”?“数据结构”课程主要学了哪些知识?
第二章：线性表
1、线性表按照存储结构不同分为顺序表、链式表;顺序表的特点：逻辑上相邻的两个元素在物理上也相邻;链式表的特点：逻辑上相邻的两个元素在物理上未必相邻;(“未必”的含义是可相邻也可以不相邻)
2、比较线性表顺序存储和链式存储的优缺点。
第三章：栈和队列
1、栈和队列的特点：栈：后进先出，队列：先进先出
2、熟悉栈和队列的基本操作：初始化栈、入栈操作、出栈操作、判断栈是否为空、取栈顶元素等。
3、根据实例，能够容易的判断出是栈的应用还是队列的应用?
4、重点掌握栈的应用：进制转换算法的思想或程序。
第四章：数组
1、牢记对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵的特点，掌握矩阵中的元素Aij与一维数组SA[K]的对应关系。
2、掌握稀疏矩阵的三元组表示法。
第五章：串
1、掌握上课介绍的9种函数名称及其实现结果;
第六章：树
1、二叉树的5个性质;
2、二叉树前序、中序和后序遍历，根据2种遍历结果求第3种遍历结果。
3、完全二叉树、满二叉树、哈弗曼树的定义;
4、给定一组叶子权值，求带权路径长度最小的多少?
第七章：图
1、掌握图的术语：无向完全图、有向完全图、顶点的度等;
2、图的深度优先遍历和广度优先遍历;
3、图的邻接矩阵存储，给定一个图，求出邻接矩阵;或者给定一个邻接矩阵，构造图;
4、图的最小生成树;
第八章：查找
1、查找的定义：静态查找和动态查找
2、折半查找算法的思想;
第九章：排序
1、掌握排序的分类：插入排序、交换排序、选择排序;