标签：数据可视化 第30页

在今天大数据时代，数据已经成为企业重要的资产，对数据进行管理的方式就显得尤为重要。而数据库结构探测器就是一种高效、简单的数据库表结构探测工具，能够帮助用户更好地管理数据库。 数据库结构探测器是什么？ 数据库结构探测器通常是一种软件工具，可以帮助用户在一个系统中探测数据库的结构。这个工具主要用于发现数据库中的表、列、索引等关键信息，以便进行数据分析、数据模型建立、数据抽取和数据加载等相关工作。 在现实生活中，数据库通常被用于存储大量数据。但是，如果在数据挖掘过程中，没有有效的工具和技术来分析这些数据，系统效率和分析结果的质量将受到很大的限制。这时，数据库结构探测器就显得非常重要。它可以快速准确地提取数据库中存在的表结构、列名、索引等数据元素，并将这些信息整理文档输出，为数据分析提供有力支持。 数据库结构探测器的特点 1. 易于使用 数据库结构探测器是一款适合初学者使用的软件工具。其简单易用的特点使得普通用户可以快速地了解数据库表结构、列名等重要信息。 2. 高效 数据库结构探测器不仅能快速地扫描数据库，而且可以有效识别出表的结构、列名、索引等信息，使得用户更加便捷地进行数据管理和分析。 3. 可视化 数据库结构探测器通常被设计为用户友好的界面，可以直观地展示数据库的结构，减轻了用户对数据库的学习成本。同时，可视化的设计使得用户可以更加方便地进行操作。 4. 可定制化 数据库结构探测器具有自定义扫描范围和扫描内容的功能，用户可以根据自己的需求进行定制，更加方便地应对不同的场景需求。 数据库结构探测器的应用场景 1. 数据质量控制 在数据库中，各种数据会随着时间不断更新和变化，可能会产生错误，对数据分析造成影响。使用数据库结构探测器，用户可以很容易地发现这些错误，并及时进行修改，提升数据的质量和准确性。 2. 数据抽取和加载 在数据挖掘过程中，需要从数据库中抽取和加载数据。但是，某些数据库结构不同，不能直接获取所需的数据。在这种情况下，数据库结构探测器可以帮助用户更加高效地管理数据。用户可以根据探测到的数据库结构信息进行数据抽取和加载。 3. 数据模型建立 在实际工作中，需要建立数据模型来优化数据分析和挖掘。使用数据库结构探测器，可以快速准确地了解数据库的结构，帮助用户快速建立数据模型。 数据库结构探测器是一种高效、简单的数据库表结构探测工具，可以帮助用户更好地管理数据库。使用数据库结构探测器，可以轻松获取表结构、列名、索引等信息，提高数据分析和数据模型的质量和准确性，是解决数据库管理问题的有力工具。 相关问题拓展阅读： 数据库需要用哪些软件？ mysql可视化工具哪个比较好用(数据库可视化工具哪个好用) 数据库需要用哪些软件？ 这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。 SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。 R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。 展开来，讲讲数据分析~ 这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度： 之一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层 第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级 1、数据存储层 数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通更好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。 Access2023、Access07等 ，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； SQLServer2023或更高版本坦洞 ，对中小企业，一些大型企业也可以握信丛采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； DB2，Oracle数据库都是大型数据库 ，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台； BI级别 ，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。 2、报表/BI层 企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。 Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份—— 商业智能 ，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。 3、数据分析层 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。 Excel软件 ，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件段樱； SPSS软件 ：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件； SAS软件 ：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ JMP分析 ：SAS的一个分析分支 XLstat ：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能 4、表现层 表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。 PPT： 办公常用，用来写数据分析报告； Xmind&百度脑图： 梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次； Xcelsius软件： Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，更大特色还是可以在PPT中实现动态报表。 最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！ mysql可视化工具哪个比较好用(数据库可视化工具哪个好用) 一、phpMyAdmin phpMyAdmin是最常用的MySQL维护工具，是一个用PHP开发的基于Web方式架构在网站主机上的MySQL管理工具，支持中文，管理数据库非常方便。不足之处在于对大数据库的备份和恢复不方便。 二、Navicat Navicat是一个桌面版MySQL数据库管理和开发工具。和微软SQLServer的管理器很像，易学易用。Navicat使用图形化的用户界面，可以让用户使用和管理更为轻松。支持中文，有免费版本提供。 三、MySQLDumper MySQLDumper使用PHP开发的MySQL数据库备份恢复程序，解决了使用PHP进行大数据库备份和恢复的问题，数百兆的数据库都可以方便的备份恢复，不用担心网速太慢导致中间中断的问题，非常方便易用。这个软件是德国人开发的，还没有中文语言包。 四、MySQLODBCConnector MySQL官方提供的ODBC接口程序，系统安装了这个程序之后，就可以通过ODBC来访问MySQL，这样就可以实现SQLServer、Aess和MySQL之间的数据转换，还可以支持ASP访问MySQL数据库。 五、MySQLGUITools MySQLGUITools是MySQL官方提供的图形化管理工具，功能很强大，值得推荐，可惜的是没有中文界面。 六、MySQLFront 一款小巧的管理Mysql的应用程序.主要特性包括多文档界面，语法突出，拖拽方式的数据库和表格，可编辑/可增加/删除的域，可编辑/可插入/删除的记录，可显示的成员，可执行的SQL脚本，提供与外程序接口，保存数据到CSV文件等。有中文界面的。 在开发，测试过程中，有些人喜欢用命令行操作，有些喜欢用可视化工具操作。都各自有各自的有点 下面推荐一个mysql的可视化化工具。workbench.这个工具能很好的对mysql库进行操作 首先去下载workbench：dev.mysql/downloads/workbench/ 安装完成后，就跳到了主界面，这儿时候，可以点击主界面进行数据库连接。 连接界面，首先写连接的名字，再写主机ip，端口。用户名和密码，然后测试连接情况。则可以开始进行相关操作 关于数据库表结构探测工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

Excel是一款强大的电子表格应用程序，广泛用于数据处理、数据分析和数据可视化。对许多用户来说，Excel是他们日常工作中一个必不可少的工具。然而，当处理大量数据时，只使用Excel自带的数据可能无法满足需求。从其他数据库获取数据成为一种必不可少的需求。这篇文章将介绍使用Excel表格实现从其他数据库获取数据的技巧。 1. 配置ODBC数据源 Microsoft提供了一个 Open Database Connectivity （ODBC）连接工具，可以用于在Windows下建立连接外部的数据源，包括SQL Server、Oracle、MySQL、Access等。在Excel中从外部数据库获取数据，需要通过配置ODBC数据源来实现。可以按照以下步骤来配置ODBC数据源： 1) 打开控制面板，选择“管理工具”中的“ODBC数据源”。 2) 选择“系统DSN”选项卡，然后单击“添加”按钮，可以看到ODBC数据源配置向导。 3）选择与数据源相关的驱动程序，并填写数据源的名称。 4）填写数据源的详细信息，例如服务器名称、数据库名称、用户名称和密码等。 2. 从其他数据库获取数据 在Excel中从其他数据库获取数据，可以按照以下步骤进行： 1）打开Excel，打开一个新的工作簿。 2）在工作簿中选择“数据”选项卡，并单击“从其他来源获取数据”下拉菜单中的“从ODBC”选项。 3）在“ODBC数据源”对话框中，选择先前下载的ODBC数据源。 4）在“连接”选项卡上，选择要使用的数据库对象，例如表或视图。 5）选择数据源以及数据表或查询，并单击“下一步”。 6）在“设置导入操作”对话框中，选择如何处理数据和导入数据的位置，并单击“完成”按钮。 7）现在，您的工作簿中将包含您所选的数据。 3. 自动刷新数据 在使用Excel从其他数据库获取数据之后，有时数据源可能会发生更改，需要及时更新Excel中的数据。可以按照以下步骤实现自动刷新数据： 1）在“数据”选项卡上，找到“刷新全部”命令。 2）右键单击命令，选择“数据范围属性” 。 3）在弹出的“属性”对话框中，选择“刷新数据时其他文件中的数据也会更新”选项。 4）单击“确定”按钮，Excel将自动刷新数据。 4. 优化查询 Excel从其他数据库中获取数据是一种非常方便的方法。但是，在工作簿中使用复杂的查询可能会导致性能下降和查询时间过长。为避免这种情况，可以按照以下技巧进行优化查询： 1）使用尽可能简单的查询来避免执行大量操作。 2）仅仅选择需要的数据，而不是选择整个表。 3）使用“where”子句来限制查询的结果集。 4）使用索引以加快查询速度。 5. 在日常工作中，使用Excel处理大量数据是一个常见的需求。从其他数据库中获取数据是一种方便而强大的方法。在使用Excel从其他数据库获取数据之前，需要配置ODBC数据源。使用自动刷新功能可以及时更新数据，优化查询的方法可以使在处理大量数据时更为高效。使用这些技巧可以方便地获取外部数据，加速数据处理和数据分析，从而有效地提高工作效率。 相关问题拓展阅读： 怎样从Excel中读取其他数据库的数据 如何在excel表格中链接另一个excel表中的数据库 excel如何用宏代码以另一个工作簿（作为数据源）提取数据？ 怎样从Excel中读取其他数据库的数据 可能不甚了解。本文就介绍了怎么样在Excel软件中获取其它数据库中的数据，以便在常用的数据处理软件中利用其它数据库中的数据。 关键字：Microsoft Excel，数据库，导入，表，Microsoft uery。 一、Microsoft Excel 2023简介 Microsoft Excel 2023是Microsoft Office 2023中的一个组件，它是一个高效、实用的电子表格软件，具有强大的数据处理与数据分析能力，为广大用户进行数据处理提供了一个很好的工具，也为广大的用户所熟悉。如何在Excel中利用其它数据库中的数据呢？ 二、导入其它数据库表中的数据到Excel中 在Microsoft Excel中导入其它数据库表中的数据的方法非常简单。具体操作步骤如下： 之一步，启动Microsoft Excel，新建或者打开需要数据的工作簿，选中相应的工作表，并选中新导入的数据存放的起始单元格； 第二步，执行“数据”→“导入外部数据”子菜单下的“导入数据”命令，在对话框中选择要导入的数据所在的文件的类型，并通过对话框中的“查找范围”后面的下拉箭头找到要导入的数据文件所在的位置。 第三步，选中要导入的文件，单击图1所示对话框中的“打开”按钮。至此，选中的数据表中的数据就导入到了当前工作簿的当前工作表中了，当然也可以将导入的数据放在新的工作表中。 举例：在Excel工作簿“导入.XLS”中的sheet1工作表导入一个VFP（Visual FoxrPro，下同 ）中的表（学生.dbf）中的数据。导入的具体操作步骤如下： 首先打开工作簿“导入.XLS”，选中sheet1工作表，如图2所示；执行“数据”→“导入外部数据”子菜单下的“导入数据”命令，在对话框中选择要导入的数据的文件的类型，并通过对话框中的“查找范围”后面的下拉箭头找到要导入的数据文件所在的位置；选中要导入数据的.dbf文件（此例的选择见图3），单击“打开”按钮。这样，就在Excel工作簿“导入.XLS”中的sheet1工作表中导入了VFP中建立的数据库表文件“学生.dbf”中的数据。结果如图4所示。 以上是在Excel工作表中导入VFP数据表中的数据的操作方法。如果要在Excel工作表中导入其它数据库表中的数据，操作方法基本相似。说明以下几点： 如何在excel表格中链接另一个excel表中的数据库 这个具体吵戚闹要看链接的具体要求 如果单纯链接，可以考虑使用超级链接 其他的可以考虑仔搭公式，如vlookup进升罩行匹配 或者使用vba事件实现的 excel如何用宏代码以另一个工作簿（作为数据源）提取数据？ 要知到A和B文件中各表引用内容才能写宏出代码，发图上来。象这样实例 Sub 提取数据() Application.ScreenUpdating = False Dim Wb As Workbook, bool As Boolean On Error Resume Next ‘容错 With Application.FileDialog(msoFileDialogFilePicker) .AllowMultiSelect = True ‘多选 .Filters.Clear ‘清除文件过滤器 .Filters.Add “Excel文件”, “*.xlsx;*.xls” ‘可以指定多个 扩展名 ，每个扩展名都必须用分唤厅号分隔。 例如，可以将参数分配给 字符串 ：”.txt;.htm”。 .Filters.Add “Excel文件”梁销, “*.xl” .Filters.Add “Excel文件”, “*.xls” .Filters.Add “全部文件”,...

随着大数据和云计算时代的到来，各类企业和商家对于数据的需求也愈发迫切。销售数据对于一个商店或企业来说，是非常重要的评价指标，通过对销售数据的统计和分析，商家可以了解自己商品的销售情况、受欢迎度和交易状况等。在现如今的计算机技术快速发展的背景下，数据库成为了统计和分析销售数据的更佳选择。以下将详细介绍如何实现数据库全天销售数据统计。 一、 数据库的设计 对于数据库的设计，应该从商家自身的销售业务出发，根据业务需求分析各个业务数据之间的联系，来建立合理的数据表。以下是一个简单的销售数据的表： 销售数据表： | 销售ID | 客户ID | 商品ID | 数量 | 销售时间 | |——-|——–|——–|——|———–| | 1 | 1 | 1 | 2 | 2023-01-01 08:30:00 | | 2 | 2 | 2 | 1 | 2023-01-01 09:20:00 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 2023-01-01 10:10:00 | | 4 | 4 | 1 | 1 | 2023-01-01 11:00:00 | 在该表中，每个销售商品的记录都是固定的，记录了销售ID、客户ID、商品ID、数量以及销售时间等五个主要信息。表中的键值对应着唯一的一条销售记录。随着业务的发展，表中的字段可能会更加丰富，比如增加一个销售员ID、订单状态等信息。 二、 数据库的数据录入 数据录入即将销售过程中的数据，以适当的方式录入到数据库中的销售数据表中。在通常情况下，可以通过编写应用程序实现数据录入，或者在营业结束后，通过手工统计将数据录入到数据库中。 三、 数据分析 通过对销售数据的分析，商家能够了解到销售业务的各个方面，发现潜在的瓶颈和优化机会。通过下面的查询语句，可以对销售数据进行统计。 SELECT 商品ID,SUM(数量) AS 数量总和,AVG(数量)AS 平均销量 FROM 销售数据表 WHERE 销售时间 BETWEEN ‘2023-01-01 00:00:00’ AND ‘2023-01-01 23:59:59’ GROUP BY 商品ID; 该查询语句会计算出商品ID、销售数量总和和平均销量，从而让商家了解每种商品的销售情况。该查询语句可以在任意的SQL数据库中执行，非常适用于各个行业的销售数据分析。 四、 数据可视化 数据可视化是将数据以图表的形式展示，让商家更加清晰的了解销售数据。数据可视化的方法有很多，例如通过PowerBI等工具可视化，并提供多种可定制选项，让商家能够根据需要自定义图表类型和样式。 霍夫曼商场的销售数据可视化，如下图所示：  图1. 霍夫曼商场销售数据可视化 该图表清楚展示了不同日期商场的销售情况，以及商品销售排名。通过该表商家可以了解不同月份的销售状况，并且采取相应的措施，以提高自身的销售数据。 综上可以看出，在一个商家的销售业务中，数据库扮演着至关重要的角色。销售数据的准确性、实时性和独立性是商家了解自身销售情况的核心。通过合理的数据库设计、数据录入和统计分析，商家能够全面了解自身的销售数据，制定更科学的策略，推进企业的发展。 相关问题拓展阅读： SQL语句统计每天、每月、每年的销售总额 数据库 mysql sql语句 统计 查询 SQL语句统计每天、每月、每年的销售总额 一、SQL语句统计每年的销售总额 select year(ordertime) 年， sum(Total) 销售合计 from 订单表 group by...

随着计算机技术的发展，大型数据库软件成为了企业必备的重要工具。但是对于个人用户来说，庞大的数据库软件显得过于笨重，成本高昂，对于其处理简单数据的需求来说过于浪费。针对这种需求，市场上也推出了许多小巧精悍的个人数据库软件。今天，我们将为大家介绍几款适合个人使用的小型数据库软件。 1. Microsoft Access Microsoft Access是微软公司推出的小型数据库软件，属于微软办公软件的一部分。与Excel等软件配合使用，可以进一步提高操作效率。Microsoft Access除了具备基础的数据库功能之外，还可以支持用户自定义报表、表单和查询等。此外，Microsoft Access还可以支持多用户同时操作数据库，这意味着您可以将文件共享给其他用户，进一步方便团队协作。 2. MySQL MySQL是目前运用较为广泛、开源的数据库管理系统之一。尽管MySQL是一款免费软件，但是它具有良好的稳定性和可靠性，在许多应用场景中表现非常优秀。MySQL使用起来比较简单，拥有良好的图形界面，便于用户管理和维护。MySQL目前已经成为互联网应用中更流行的数据库之一，具有丰富的应用场景和案例。 3. SQLite SQLite是一款轻量级的数据库管理系统，其源代码开放，且不收取任何费用。SQLite的更大特点是体积比较小，能够运行在各种平台上，包括Windows、Mac OS、iOS等。SQLite可以嵌入到用户的应用程序中，这意味着用户可以拥有一个完全独立的数据库，而且这个数据库不需要与其他程序共享资源。可靠性和稳定性方面，SQLite也表现优异，尤其适合于小型应用场景中的数据存储。 4. MongoDB MongoDB是一款非常流行的NoSQL数据库，基于分布式文件存储的思想，旨在为Web应用提供高性能、高可用性和可伸缩性的数据存储解决方案。MongoDB的应用场景广泛，包括英国网站、美国WhiteHouse.gov网站等。MongoDB还可以支持ON格式的文档存储，这意味着除了传统的关系型数据库之外，它还支持灵活的非结构化数据存储，非常适合于大量文档的存储和管理。 ： 随着大数据时代的到来，数据库管理成为了企业和个人数据处理的重要环节。但是对于个人用户来说，庞大的数据库软件显得过于笨重，成本高昂，因此市场上也推出了许多小巧精悍的个人数据库软件。无论是Microsoft Access、MySQL还是SQLite和MongoDB，它们都可以满足个人用户处理数据的需求。在选择时，用户可以根据自身的使用场景和存储需求进行选择。 相关问题拓展阅读： 数据分析师要学哪些软件工具 数据库软件有哪些 数据分析师要学哪些软件工具 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 数据分析师必学软件 1、Excel 只要谈到数据处理，数据分析，Excel是无论无何躲不开的。大概率也是现在每个人都在用的。在Office组件里，Excel应该是被关注最多，使用频率更高的组件了。从功能上来说，Excel好像无所不能，能存数据、画表格、图表、画图，写文章，还能做简单的系统。 2、Access Access是一个小型数据库软件，也是Office系列套装组件之一，是和Excel一起推出的，Access是个人建立自己的数据仓库，开启你数据之旅的起点，在Access里你可以，创建数据表之间的关系，创建查询，来练习SQL语法，这些都是入门SQL语言的起点，也是培养你数据思维的基础。 3、SQL基础操作 企业内部的数据，要通过SQL数据软件来分析内部数据的组成，当你了解了内部数据的构成，这往往是不够的，我们要把我们的数据与外部数据作对比，这样才能得到一个准确的信息。 4、Tableau 可视化利器，Tableau绝对是所有数据分析师的必备品，作为2023年就已经面市，经过10个版本的升级迭代，Tableau已经是一款非常完善的数据可视化工具。 5、Python基础操作及原理 外部数据我们是通过Python来找到，SQL可能很多人都听说过，但是Python对于很多人就比较陌生了，其实Python离我们最近只不过很少听到它的橘此旁名字，现在大多的搜索引擎都是采用Python语言来编写的，俗称网络爬虫、蜘蛛爬虫这样说就明白了吧。大数据分扒陪析师学会了这两个软件基本上就能够掌握准确的数据，没错一个是内部数据一个是外部数据。 数据分析师技能要求 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，更好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依圆橡靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。 数据库软件有哪些 数据库软件有很多种，Oracle它具有完整的数据管理功能。SQLServer可以构建和管理用于业务纤兆消的高可用和高猜培性能的数据应用程序。ACCESS它结合了MicrosoftJetDatabaseEngine和图形用户界面两项特点。DB2是IBM的数毁知据库产品。MySQL是一种关系型数据库管理系统。 关于有哪些小型数据库软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

00604 Oracle：带领您走向智能数据库新世界 Oracle是目前世界上最为知名的数据库管理系统，其产品广泛应用于各种企业信息化系统中，已经成为许多企业不可或缺的重要工具之一。随着、物联网等新技术的出现，Oracle也加强了自身的智能化能力，为企业提供更加高效、精准的数据管理服务。 Oracle的智能化体现在多个方面，其中最为突出的一点是其自动化管理能力。Oracle 18c和19c版本具有自动化管理特点，使数据库的配置、监控、故障处理等操作都可以自动化完成，这大大降低了数据库管理员的操作负担，令数据库更加高效稳定。 Oracle还通过大数据技术实现了智能分析和挖掘能力。在Oracle Analytics Cloud服务中，用户可以通过简单的拖拽操作，快速接入各种数据来源，并利用自带的算法进行数据分析和挖掘。同时，Oracle还提供了一整套分析工具，如Oracle Data Visualization和Oracle Big Data Discovery等，为用户提供了丰富的数据可视化选项，使用户的分析结果不仅准确可信，而且更具可读性。 除此之外，Oracle还拥有强大的机器学习能力，可以利用大量历史数据进行模型训练，为用户提供更精准的预测和决策支持。Oracle Machine Learning是一个基于SQL的机器学习框架，可以在Oracle数据库中进行模型训练和应用。通过Oracle Machine Learning，用户可以快速构建和测试各种机器学习模型，并将其应用到各种业务场景中，从而实现更高的预测精度和更好的业务效果。 在物联网应用方面，Oracle也为用户提供了完整的解决方案。Oracle Internet of Things (IoT)云平台支持多种设备和协议，可以帮助用户轻松构建物联网应用。通过IoT云平台，用户可以快速接入各种设备，如传感器、温度计、GPS等，并进行实时监控和数据收集。同时，用户还可以利用Oracle Machine Learning等工具对收集到的数据进行分析和预测，为物联网应用提供更精准的数据支持。 Oracle作为数据库管理系统的领导者，在智能化方面做出了很多努力，为用户提供了强大的自动化管理、数据分析、机器学习和物联网支持等功能，帮助用户更好地管理数据，实现更高的业务效益。对于需要处理大量数据的企业来说，Oracle绝对是一个值得考虑的选择。

Echarts 是一款基于 JavaScript 的可视化工具库，可以创建交互式的图表，包括折线图、散点图、饼图等各种类型，同时还支持动态数据更新。如何使用 Echarts 更新数据库呢？本文将对 Echarts 工具的使用方法进行详细介绍，帮助读者掌握操作技巧。 一、安装 Echarts 工具 首先需要在项目中引入 Echarts 工具，可以通过 npm 或 CDN 的方式来获取。如果使用 npm 安装，可以运行以下命令： “` npm install echarts “` 如果使用 CDN 引入，可以使用以下代码： “` “` 这样就可以在项目中使用 Echarts 工具了。 二、连接数据库 在使用 Echarts 工具更新数据库之前，需要先连接数据库。可以使用 node.js 中的 mysql 模块来连接 MySQL 数据库。首先需要在项目中安装 mysql 模块，可以运行以下命令： “` npm install mysql “` 在项目中引入 mysql 模块，可以使用以下代码： “` var mysql = require(‘mysql’); “` 然后可以使用 mysql 模块的 createConnection 方法创建一个连接对象，并指定数据库的连接参数，例如： “` var connection = mysql.createConnection({ host: ‘localhost’, user: ‘root’, password: ‘password’, database: ‘test’ }); “` 其中，host、user、password、database 分别为连接数据库的主机、用户名、密码、数据库名。创建连接对象后，可以使用 connect 方法连接数据库： “` connection.connect(); “` 三、更新数据库数据 连接数据库之后，可以使用 Echarts 工具更新数据库数据。Echarts 工具支持多种数据格式，包括数组、ON 对象、XML 对象等等。下面将分别介绍如何使用这些数据格式更新数据库数据。 1. 数组 使用 Echarts 工具更新数据库数据最简单的方法是将数据存储在一个数组中，然后通过 mysql 模块的 query 方法执行 SQL 语句更新数据库数据。例如，可以使用以下代码将一个数组中的数据插入到数据库中： “` var data = [1, 2, 3]; var sql = “UPDATE test SET num1 = ”...

PyQt是一种基于Python的GUI应用程序开发框架，其中PyQt5是其中的一个版本。它具有强大的功能和易于使用的API，使得开发者能够快速创建各种不同类型的漂亮的用户界面。 在本教程中，我们将讨论如何使用PyQt5来创建新的数据库。我们假设您已经安装了Python和PyQt5，并且对Python编程语言有一定的了解。如果您还没有安装Python和PyQt5，请先安装它们。 之一步：数据存储方式 在开始创建新的数据库之前，您需要决定数据库将如何存储数据。目前，有两种最常用的数据存储方式：SQLite和MySQL。 SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统，它非常适合一些小型应用程序，因为它可以嵌入在应用程序中。在使用SQLite时，您可以将所有数据库文件存储在本地磁盘上。SQLite通常用于个人或小型项目，因为它不需要配置或安装。 相比之下，MySQL是一种功能强大的关系型数据库管理系统，适用于大型项目或企业级应用程序。MySQL由很多不同的部件组成，需要安装在服务器上并配置大量的参数。如果您使用MySQL，您需要访问所安装的服务器以便使用该数据库。 在本教程中，我们将使用SQLite进行演示。虽然SQLite比MySQL的功能略微简单，但它是一种简单而强大的数据库，适用于大多数中小型应用程序。 第二步：安装SQLite数据库 在本教程中，我们使用PyQt5中的QtSql模块，QtSql模块需要SQLite驱动程序才能与SQLite数据库进行通信。您需要下载驱动程序并将其安装在本地计算机上。 SQLite驱动程序可以在以下网址（sqlite.org）的下载页面上找到。 解压文件后，使用以下命令将其安装： “` pip install “` 此处注意，扩展名应为.whl文件。例如，如果您已经安装好了Python 3.7，并且已将SQLite驱动安装在本地计算机的路径为C：\ sqlite上，那么您需要使用以下命令安装SQLite驱动： “` pip install C:\sqlite\sqlite-autoconf-xxx.tar.gz “` 其中xxx是SQLite驱动程序的版本号。 第三步：创建一个数据库 我们将首先创建一个简单的数据库并添加一些数据。 在PyQt中，您可以使用QSqlDatabase类来访问数据。QSqlDatabase是一个静态类，提供了一些工具方法来打开，关闭或删除数据库。 在本教程中，我们将创建一个名为“mydatabase”的新数据库。QSqlDatabase类提供了一个这样的方法： “` QSqlDatabase.addDatabase(‘SQLite’) “` 此方式可用于添加一个SQLite数据库。您也需要在该类中指定数据库的名称。为了打开新的数据库，使用以下命令： “` db = QSqlDatabase.addDatabase(‘QSQLITE’) db.setDatabaseName(‘mydatabase.sqlite’) “` 注：确保您的代码中包含以下三行，以便在使用QSqlDatabase之前设置路径和驱动程序名称： “` import os os.environ[‘QT_SQLITE_NO_WARN_READON’] = ‘1’ QSqlDatabase.addDatabase(‘QSQLITE’) “` 在本教程中，我们将将数据库命名为“mydatabase”。使用以下代码： “` db.setDatabaseName(‘mydatabase.sqlite’) “` 第四步：创建数据表 在SQLite中创建新表需要使用SQL语句。SQLite支持标准SQL语句，您可以使用CREATE TABLE语句创建新表。在PyQt中，您可以使用QSqlQuery类来执行SQL语句。使用以下命令创建名为mytable的表： “` query = QSqlQuery() query.exec_(“create table mytable(id int primary key, name varchar(20))”) “` 通过这样的方式，在mydatabase.sqlite数据库上创建了另一个名为mytable的表，其中包含两个列：id和name。在此示例中，“id”列是表中唯一列的主键。 第五步：插入数据 要将数据插入表中，您需要使用SQL语句和QSqlQuery类。使用以下代码将数据插入mytable表中： “` query = QSqlQuery() query.prepare(“insert into mytable(id, name) values (?, ?)”) query.addBindValue(1) query.addBindValue(‘Tom’) query.exec_() “` 此示例将id为1的新行添加到mytable表中，包含一个名为Tom的新记录。您还可以使用一个循环读取数据并将其插入表中： “` for i in range(5): query.prepare(“insert into mytable(id, name) values (?, ?)”) query.addBindValue(i) query.addBindValue(‘name %s’ % i) query.exec_() “` 此代码将添加0到4之间的五个新行，每行都包含一个id和一个名称。 第六步：查询数据 在PyQt中，您可以使用QSqlQuery类查询数据。使用以下代码查询mytable的所有记录： “` query = QSqlQuery() query.exec_(“select * from mytable”) while query.next(): print(query.value(0), query.value(1))...

在当今数字化时代，数据已成为企业发展的重要基础。一个完整稳定的数据库架构不仅能够提高企业信息化水平，还有助于提高业务流程的效率，进而推动企业的发展。但是，要想建立一个完整的数据库架构并非易事，需要大量的人力物力投入和严谨的数据处理，特别是对于一些初创企业来说更加不易。为了帮助需要的企业轻松建立数据库，我们在此推荐一批数据库模板，这些模板可以免费下载以供使用。 一、数据数据库模板 数据数据库模板是一款基于 Access 平台开发的支持 SQL Server、Oracle、MySQL 等多种数据库的工具，通过使用它，您可以快速的创建一个全新的数据库，这也是一款十分易于上手的工具。 使用数据数据库模板，我们可以非常方便的对于数据库表进行创建、管理、备份等一系列操作，同时您也可以自行修改数据库的访问权限等相关设置，整个界面非常直观，确保您可以短时间内上手。 二、半导体物理实验数据库模板 半导体物理实验数据库模板是一款专门用于创建半导体物理实验相关数据库的工具。它拥有十分严格的数据集监管设施，可以保证您所有数据的安全性。 在使用该模板时，您可以快速的创建一个半导体物理实验数据集，并对其进行人性化分类呈现，也可以通过筛选器快速查找数据信息。同时，模板还内置了数据可视化功能，尤其适合科技公司使用。 三、饭店点菜系统数据库模板 使用饭店点菜系统数据库模板，我们可以轻松创建一个开放性餐厅点菜系统。所有菜品在模板中的表单上均标有详细的名称、配料、口味、价格、图像等信息。 不仅如此，我们还可以自定义餐桌信息，统计客人消费情况，并生成财务报表。该模板功能齐全、界面亲民，十分适合需要临时建立一个小型餐饮业务的企业使用。 四、进销存管理数据库模板 进销存管理数据库模板是一款用于快速建立管理进销存流程的工具，它包括销售管理、进货管理、仓库管理等多个子系统，相互之间协同工作，让数据库管理更为高效。 采购、采购退货、销售等操作数据只需在界面上进行简单填写，即可自动更新数据库，同时对于库存管理等各类数据进行同步更新并形成全面报表，便于您掌握整个流程。 五、人力资源管理数据库模板 人力资源管理数据库模板是一款帮助企业快速创建人力资源管理平台的工具，从招聘到面试、办公文档和员工资料等各项管理，均能一键完成。 该模板界面优美，操作简单，数据库分离模式保证了数据信息的安全性，而且整个模板自带报表功能，可以轻松统计信息，并对查询结果进行多样化输出。 到此，我们为大家介绍了5个常见的数据库模板。它们涵盖了多个领域，不同类型的企业都可以根据自己的需求选取对应的数据库模板来使用，从而简化数据库的开发、管理，达到快速高效的管理目的。 需要提醒的是，使用数据库模板的同时，我们必须严格按照数据安全管理流程进行操作，确保不会造成数据泄露等事故。同时，不同的数据库模板要根据其具体功能进行相应的设置，行业运用不同的技术可能涉及到不同的业务流程和数据架构，需要根据具体情况进行相应的调整。 总而言之，通过运用数据库模板，我们可以快速搭建一个稳定可靠的数据库系统，提升企业管理的效率。因此，我们一个好的模板是非常值得去尝试和运用的。 相关问题拓展阅读： 哪里能下载到access数据库文件？ 哪里能下载到access数据库文件？ access是OFFICE办公软件中中猜盯的一个组件.可以去下载一个OFFICE,不卖和过,网上兆喊找到的,都是盗版. 我有03和10的盗版或破解版,呵呵. 如果需要,需要QQ邮箱,因为比较大. 发给你了，你查下. 你也卜脊耐可以下个电驴 资源里搜索下 ACCESS视频教程，里面蛮丰富的。 ACCESS很简单，操作上，真的。任何数据库操作都简单，难的是在数据库设计+代码野森完美结合做到 程序高效率 框架集 。也就是架构师了，这种级别是很要代码能力为主的。有了代码设计能力 数据库设计也就自然型春上来了。 大哥 人家要的是mdb文件，随便下载一个用ACCESS数据库的网站源码闹启就行啦，参照网李斗站液扰如更能明白 下载这个就行 哪里能下载到access数据库文件的说明如下： 1、ACCESS数据据文件不是别人怎么设计的问题，而是你要用它实现什么的问题，无非就是建立一些数据表宴袜渣，根据需要设晌悄 置相应的字段名，不需要看别人是怎样设计的，别人的东西不一定适合你自己，关键是要掌握方法。有什么的东西可以参考别人的，有的东西则不需要，如果你要设 置图书管理或者是学籍管理之类的数据库，你则可以参考别人的数据库文件是怎样设计的，一般情况不需要。 2、一般数据库文件都是和应用相结合的好嫌，可以查一下asp+access这样的关键字，就可以直接在网上下载到了。不过关于数据库的设计方面，需要找专门的书上看了，一般不会随数据库文件一起发布。 1、Access数据库文件可以去枣链首论坛上下载实凳数例 2、Access安装文件可以去搜索office软件来下唤禅载 下载数据库的 网站模板下载地址的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于下载数据库的 网站模板下载地址,免费获取网站数据库模板下载地址,哪里能下载到access数据库文件？的信息别忘了在本站进行查找喔。

Oracle与SPSS结合：分析数据大规模挖掘 在当今信息化时代，数据已经成为企业竞争的重要资产，数据分析和挖掘对于企业的发展至关重要。然而，面对海量的数据，如何进行数据的分析和挖掘是每个企业所面临的难题。在这种情况下，Oracle与SPSS的结合可以帮助企业解决这个难题，提高数据的利用效率。 1. Oracle数据库的优势 Oracle数据库是目前国内外广泛应用的关系型数据库管理系统，在企业应用中得到了广泛的应用。它的优势在于其安全性、可靠性和高性能。其安全性方面包括数据加密、数据保护和安全审计等，可以保护企业的数据安全；可靠性方面包括数据备份和恢复、高可用性和容错等，可以保证数据的可靠性；高性能方面包括数据读取、数据处理和查询等，可以提供高性能的服务。 2. SPSS软件的优势 SPSS是目前统计学习与数据挖掘领域最被广泛使用的数据分析软件，它能够处理高维数据，进行数据建模、数据预测和数据可视化等功能。其优势在于其极强的容错性和精度，能够快速识别和排除数据中的异常值和离群点，保证模型的准确性和可靠性。 3. Oracle与SPSS的结合 Oracle与SPSS的结合可以使企业对数据进行大规模挖掘和分析。在此过程中，Oracle数据库可以作为数据仓库，存储和管理企业的数据，配合SPSS进行数据分析和挖掘。在数据分析和挖掘的过程中，SPSS可以从Oracle数据库中快速读取数据，进行数据预处理、数据建模、数据挖掘和数据可视化等过程。通过Oracle与SPSS的结合，可以更好地发现数据中的隐藏信息和提高数据的利用效率。 4. Oracle与SPSS的操作案例 （1）数据导入 在Oracle与SPSS的结合过程中，首先需要将数据导入到Oracle数据库中。在Oracle数据库中建立数据表，并运用SQL语句将数据导入到数据表中。假设有一个销售数据表sales，包含销售的订单数、销售金额和销售时间等信息。SQL语句如下： CREATE TABLE sales (order_id INT PRIMARY KEY, order_num INT, sales_amount INT, sales_date DATE); INSERT INTO sales(order_id, order_num, sales_amount, sales_date) VALUES(1, 10, 1000, ‘2021-09-01’); INSERT INTO sales(order_id, order_num, sales_amount, sales_date) VALUES(2, 20, 2000, ‘2021-09-02’); （2）数据分析 在数据导入到Oracle数据库之后，可以使用SPSS进行数据分析。在SPSS中打开数据源，选择Oracle数据库。在弹出的对话框中输入Oracle数据库的连接信息。连接成功后，在SPSS中可以直接读取Oracle数据库中的数据，并进行数据分析。例如，通过SPSS分析销售订单数和销售金额的关系，可以使用散点图进行可视化。 （3）数据挖掘 在数据分析的基础上，通过SPSS进行数据挖掘可以发现数据中的隐藏信息，提升数据的利用效率。例如，通过SPSS进行购买行为分析，可以找出不同消费群体的特征，根据特征定向推送相应的产品或者服务。 5. 总结 Oracle与SPSS的结合可以为企业提供高效、可靠和安全的数据分析和挖掘服务。通过Oracle的高性能存储和管理大规模的数据，配合SPSS进行数据分析和挖掘，企业可以更为便捷地发现数据中的价值，提高数据的利用效率。在未来，Oracle与SPSS的结合将在数据分析和挖掘领域中发挥更为重要的作用。

GIS（地理信息系统）数据库是一个存储、管理和分析地理信息的计算机系统，它通过将地理和空间数据与属性数据集成在一起，可以实现地理信息的可视化、分析和管理。在现代工业和社会中，GIS技术已成为必不可少的工具，被广泛应用于市政规划、区域开发、城市管理、环境保护等领域。本文将从技术指标的角度，对GIS数据库进行详细分析。 1. 数据库管理系统 GIS数据库的核心是数据库管理系统（DBMS），它是数据存储、处理和管理的基础。常用的GIS数据库管理系统有Oracle Spatial、Microsoft SQL Server、PostgreSQL等。其中，Oracle Spatial是业界最为成熟的GIS数据库管理系统之一，其关系型数据库技术和空间分析算法的融合，使得数据管理和分析更为高效。 2. 空间数据模型 空间数据模型是GIS数据库的重要组成部分。GIS数据库中的空间对象通常可以分为点、线、面和体等类型，其几何属性和拓扑关系需借助空间数据模型进行描述。目前，GIS数据库主要采用两种空间数据模型：向量数据模型和栅格数据模型。向量数据模型是基于矢量的几何描述，利用线性或多边形的边界来表示空间对象，适用于地图绘制和空间分析；栅格数据模型则是基于像素的描述，将空间对象分割成矩形或正方形网格，适用于遥感数据的处理和建模。 3. 空间查询与分析技术 GIS数据库的核心功能之一是空间查询与分析。空间查询是指用户根据特定的空间关系（如包含、交叉、邻近等）查询与空间对象相关的数据，它是GIS数据库中最基本和常用的操作之一。空间分析则是通过对空间对象进行各种计算和模拟，获取空间特征和空间关系的方法。GIS数据库中常用的空间分析算法包括缓冲分析、叠置分析、路径分析等。 4. 数据完整性与安全性 数据完整性与安全性是任何数据库都必须考虑的问题。GIS数据库中的数据完整性通常包括数据类型、数据范围、数据进程等方面，可以通过数据库管理系统提供的数据校验和数据约束机制实现。数据安全性则主要涉及用户身份认证、数据加密和权限控制等方面，以确保GIS数据库的隐私和保密性。 5. 数据可视化与应用 GIS数据库的最终目的是以地图的形式将数据展示给用户，并支持用户对数据进行查询、分析和决策。GIS数据库的数据可视化通常采用地图服务和图层服务两种方式。地图服务将地图数据呈现为切片，支持用户进行交互式查询和导航；图层服务则是将地图数据分为多层，并允许用户按需叠加和筛选各层数据，以实现更精细的空间分析。 GIS数据库是一个复杂的技术体系，要想充分发挥其作用，需要满足一系列技术指标，如数据管理系统、空间数据模型、空间查询与分析技术、数据完整性与安全性以及数据可视化与应用等。随着GIS技术的不断发展，GIS数据库也将不断升级和完善，为我们生产生活带来更多的便利和效益。 相关问题拓展阅读： gis在城市规划中具有哪些优势与作用 GIS是个什么功能来的呢? gis在城市规划中具有哪些优势与作用 遥感和GIS是对光学影像和电子影像的地形图进行数据分析，分析各项指标的优劣势区域，然后对这些指标进行矢量叠加，得到发展“条件良好、条件一般、条件较差”的区域，对规划布局提供有效的数据参考，这种分析方法要比传统的规划swot分析更加科学，因为传统的swot分析往往考虑区位条件、自然资源等因素，很难对规划地块的地形、地质作出有效地判断，而遥感和GIS恰好弥补了这一缺点。 PS：如果你用GIS软件，建议你用英文版的ARCGIS，国内汉化版的bug实在太多，很多程序运行到一半就死机了。安装软件你要的话我可以给你。 　　GIS在城市规划中的应用优势 　　一.GIS使城市规划更加直观和理性: 一般绘图软件图形能力强但相对属性数据的 管理能力 较弱， 地理信息系统 具有空间数据与属性数据，弥补了城市规划纯图形、纯文字的缺陷而使空间数据的图形表现和属性数据的空间分析有了很大的提高。利用城市小比例尺地形图建立的图形信息系统对城市整体或分区域建立空间模型，并通过GIS数据库中对应的相关信息如道路、建筑、人口、 公共设施 等进行查询，为城市总体规划编制提供直观而理性的规划工具。 　　二.GIS对规划数据的存储管理与分析功能:利用 GIS技术 的海量存储数据和强大的图形操作功能对土地管理实现集成化可以即时方便地了解城市土地利用状况及土地权属界线等信息,使城市规划用地更具科学性和透明性给城市土地利用的合理使用以强大支持。GIS支持多种表现形式的空间数据,提供良好的数据维护更新能力,以及查询、叠合、分类、网络、邻近、 数字高程模型 等空间信息查询与分析的能力,对于城市规划的空间分析理性化有重要意义。 　　三.GIS对城市规划辅助决策的作用 :GIS对空间信息具有强大的分析功能,可以辅助规划师更好地通过对规划方案的模拟、规划方案的选择、规划方案的评估等进行规划决策。例如我们可以利用GIS迅速有效管理空间数据进行空间可视化分析,以此可以确定商业中心位置和进行潜在市场的分析,寻找商业地域规律等等。 GIS由于数据更新的快捷性空间分析的实时性,对城市规划的动态调整提供了良好的 技术支持 。借助GIS的作用可以对城市规划的实施进行监督和反馈迅速的根据实施状况对规划方案进行调整。 GIS是个什么功能来的呢? GIS是个什么功能来的呢? 什么是GIS. 物质世界中的任何地物都被牢牢地打上了时空的烙印。人们的生产和生活中百分之八十以上的资讯和地理空间位置有关。地理资讯系统（ Geographic Information System, 简称 GIS ）作为获取、处理、管理和分析地理空间资料的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。 从技术和应用的角度， GIS 是解决空间问题的工具、方法和技术；从学科的角度， GIS 是在地理学、地图学、测量学和电脑科学等学科基础上发展起桐凳来的一门学科，具有独立的学科体系； 从功能上， GIS 具有空间资料的获取、储存、显示、编辑、处理、分析、输出和应用等功能；从系统学的角度， GIS 具有一定结构和功能，是一个完整的系统。 简而言之， GIS 是一个基于资料库管理系统（ DBMS ）的管理空间物件的资讯系统，以地理空间资料为操作物件是地理资讯系统与其它资讯系统的根本区别. GIS 的组成部分 从应用的角度，地理资讯系统由硬体、软体、资料、人员和方法五部分组成。硬体和软体为地理资讯系统建设提供环境；资料是GIS的重要内容；方法为GIS建设提供解决方案；人员是系统建设中的关键和能动性因素，直接影响和协调其它几个组成部分。 硬体主要包括计算机和网路装置，储存装置，资料输入，显示和输出的外围装置等等。 软体主要包括以下几类：作业系统软体 、资料库管理软体 、系统开发软体 、GIS 软体，等等。 GIS软体的选型，直接影响其它软体的选择，影响系统解决方案，也影响着系统建设周期和效益。 资料是GIS的重要内容，也是GIS系统的灵魂和生命。资料组织和处理是GIS应用系统建设中的关键环节，涉及许多问题： ——应该选择何种（或哪些）比例尺的资料？ ——已有资料现势性如何？ ——资料精度是否能满足要求？ ——资料格并唯式是否能被已有的GIS软体整合？ ——应采用何种方法进行处理和整合？ ——采用何种方法进行资料的更新和维护，等等。 方法指系统需要采用何种技术路线，采用何种解决方案来实现系统目标。方法的采用会直接影响系统性能，影响系统的可用性和可维护性。 人是GIS系统的能动部分。人员的技术水平和组织管理能力是决定系统建设成败的重要因素。系统人员按不同分工有专案经理、专案开发人员、专案资料人员、系统文件撰写和系统测试人员等。各个部分齐心协力、分工协作是GIS系统成功建设的重要保证。 GIS应用系统建设需要从以上五个方面着手。 GIS 的应用领域 地理资讯系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。 以下地理资讯系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用 ◆ 资源管理 (Resource Management) 主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。 ◆ 资源配置 (Resource Configuration) 在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到机构的在各地的配绝轮培置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥更大效益。 ◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management) 空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如，在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有更大的服务面(城市资源配置问题)等。 ◆ 土地资讯系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)...