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计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSC453

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database可以成为一种强大的工具,它可以做计算机程序最擅长的事情:存储、操作和显示数据。

数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSC453

计算机代写|数据库作业代写Database代考|TEMPORAL DATA

As its name implies, temporal data involves time. For example, suppose you sell produce and the prices vary greatly from month to month. (For instance, tomatoes are expensive in the winter, while pumpkins are practically worthless on November 1.) To keep a complete record of your sales, you need to track not only orders but also the prices at the time each order was placed.
The following sections describe a few time-related database design issues.
Effective Dates
One simple way to track an object that changes over time is to add fields to the object giving its valid dates. Those fields give the object’s effective or valid dates.

Figure 9.26 shows a relational model for temporal produce orders or orders for any other products with prices that change over time.

The Orders table contains an OrderId field and a Date, in addition to other order information such as CustomerId. The OrderId field provides the link to the OrderItems table.

Each OrderItems record represents one line item in an order. Its ProductId field provides a link to the Products table, which describes the product purchased on this line item. The Quantity field tells the number of items purchased.

The ProductPrices table has a ProductId field that refers back to the Products table. The Price field gives the product’s price. The EffectiveStartDate and EffectiveEndDate fields tell when that price was in effect.
To reproduce an order, you would follow these steps:

  1. Look up the order in the Orders table and get its OrderId. Record the OrderDate.
  2. Find the OrderItems records with that OrderId. For each of those records, record the Quantity and ProductId. Then:
    a. Find the Products record with that ProductId. Use this record to get the item’s description.
    b. Find the ProductPrices record with that ProductId and where EffectiveStartDate $\leq$ OrderDate $\leq$ EffectiveEndDate. Use this record to get the item’s price at the time the order was placed.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Deleted Objects

When you delete a record, the information that the record used to hold is gone forever. If you delete an employee’s records, you lose all of the information about that employee, including the fact that he was fired for selling your company’s secrets to the competition. Because the employee’s records were deleted, they could potentially get a job in another part of the company and resume spying with no one the wiser.

Similarly when you modify a record, its previous values are lost. Sometimes that doesn’t matter, but other times it might be worthwhile to keep the old values around for historical purposes. For example, it might be nice to know that an employee’s salary was increased by only 0.25 percent last year, so you might consider a bigger increase this year.

One way to keep all of this data is to never, ever delete or modify records. Instead, you use effective dates to “end” the old record. If you’re modifying the record rather than deleting it, you would then create a new record with effective dates starting now.
For example, suppose you hired Hubert Phreen on $4 / 1 / 2027$ for a salary of $\$ 45,000$. On his first anniversary, you increased his salary to $\$ 46,000$ and on his second you increased it to $\$ 53,000$. He then grew spoiled and lazy, so he hasn’t gotten a raise since. The following table shows the records this scenario would generate in the EmployeeSalaries table. Using this data, you can tell what Hubert’s current salary is and what it was at any past point in time.

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数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|TEMPORAL DATA

顾名思义,时间数据涉及时间。例如,假设你出售农产品,每个月的价格变化很大。(例如,西红柿在冬天很贵,而南瓜在11月1日几乎一文不值。)为了保持完整的销售记录,您不仅需要跟踪订单,还需要跟踪每笔订单下单时的价格。
下面几节描述几个与时间相关的数据库设计问题。
生效日期
跟踪随时间变化的对象的一种简单方法是向对象添加字段,给出其有效日期。这些字段给出对象的有效或有效日期。

图9.26显示了临时产品订单的关系模型,或价格随时间变化的任何其他产品的订单。

Orders表除了包含CustomerId等其他订单信息外,还包含OrderId字段和Date。OrderId字段提供到OrderItems表的链接。

每个OrderItems记录表示订单中的一行项。它的ProductId字段提供了到Products表的链接,该表描述了在此行项上购买的产品。Quantity字段表示购买的物品数量。

ProductPrices表有一个ProductId字段,它指向Products表。Price字段给出产品的价格。effecvestartdate和effecveenddate字段告诉我们价格何时生效。
要复制订单,您将遵循以下步骤:

在Orders表中查找订单并获取其OrderId。记录OrderDate。

查找具有该OrderId的OrderItems记录。对于每一个记录,记录Quantity和ProductId。然后:
a.查找ProductId对应的产品记录。使用此记录获取该项目的描述。
b.查找ProductPrices记录,其中ProductId和EffectiveStartDate $\leq$ OrderDate $\leq$ EffectiveEndDate。使用此记录可获得下订单时该商品的价格。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Deleted Objects

当您删除一条记录时,该记录曾经保存的信息将永远消失。如果你删除了一个员工的记录,你就失去了关于这个员工的所有信息,包括他因为把你公司的机密卖给竞争对手而被解雇的事实。因为员工的记录被删除了,他们可能会在公司的其他部门找到一份工作,并在没有人知道的情况下继续从事间谍活动。

类似地,当您修改一条记录时,它以前的值将丢失。有时这并不重要,但有时出于历史目的保留旧的价值观可能是值得的。例如,你可能很高兴知道某位员工去年的工资只增加了0.25%,所以你可能会考虑今年增加更多的工资。

保存所有这些数据的一种方法是永远不要删除或修改记录。相反,您可以使用有效日期来“结束”旧记录。如果您正在修改记录而不是删除它,那么您将创建一个具有从现在开始生效日期的新记录。
例如,假设你在$4 / 1 / 2027$上以$\$ 45,000$的薪水雇佣了Hubert Phreen。在他结婚一周年时,你把他的工资提高到$\$ 46,000$,在他结婚二周年时,你把工资提高到$\$ 53,000$。后来他被宠坏了,变得懒惰,所以从那以后他就没有加薪。下表显示了该场景将在EmployeeSalaries表中生成的记录。利用这些数据,你可以知道休伯特目前的工资是多少,以及过去任何一个时间点的工资是多少。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|数据库作业代写Database代考|COMP421

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database可以成为一种强大的工具,它可以做计算机程序最擅长的事情:存储、操作和显示数据。

数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|Repeated Attribute Associations

Some entities have multiple fields that represent either the same kind of data or a very similar kind of data. For example, it is common for purchase orders and other documents to allow you to specify a daytime phone number and an evening phone number. Other contact-related records might allow you to specify even more phone numbers for such things as cellphones, emergency contacts, fax numbers, pagers, and others.
Figure 9.10 shows a semantic object model for a PERSON class that allows any number of Phone attributes.

In this model, we want to allow any number of instances of the repeated attribute even if they have the same type. For example, we would allow an order to include multiple emergency contact phone numbers.

To allow any number of repeated attributes in a relational model, build a new table to contain the repeated values. Use the original table’s primary key to link the new records back to the original table. Figure 9.11 shows how to do this for the PERSON class shown in Figure 9.10.

Because the Phones table’s primary key includes all of the table’s fields, the combination of PersonId/ Type/Number must be unique. That means a person can only use a phone number for a particular purpose once. That makes sense. It would be silly to list the same phone number as a work number twice for the same person. However, a person could have the same number for multiple purposes (daytime and evening numbers are the same cell phone) or have multiple phone numbers for the same purpose (office and receptionist numbers for work phone).

You can use the primary keys and other keys to enforce other kinds of uniqueness. For example, to prevent someone from using the same number for different purposes, make PersonId/Number a unique key. To prevent someone from providing more than one number for the same purpose (for example, two cell phone numbers), make PersonId/Type a unique key.

For another example, suppose you want to add multiple email addresses to the Persons table, allow each person to have any number of phone numbers and email addresses of any type, but not allow duplicate phone numbers or email addresses. (For example, you cannot use the same phone number for Home and Work numbers.)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Reflexive Associations

A reflexive association or recursive association is one in which an object refers to an object of the same class. You can use reflexive associations to model a variety of situations ranging from simple one-to-one relationships to complicated networks of association.
The following sections describe different kinds of reflexive associations.

One-to-One Reflexive Associations
As you can probably guess, in a one-to-one reflexive association an object refers to another single object of the same class. For example, consider the PERSON class’s Spouse field. A Person can be married to exactly one other person (at least in much of the world), so this is a one-to-one relationship. Figure 9.13 shows an ER diagram representing this relationship.

Figure 9.14 shows a relational model for this relationship.

Unfortunately, this design does not require that two spouses be married to each other. For example, Ann could be married to Bob and Bob could be married to Cindy. That might make an interesting television show, but it would make a confusing database.

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数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Repeated Attribute Associations

有些实体有多个字段,这些字段表示相同类型的数据或非常相似的数据。例如,对于采购订单和其他文档,通常允许您指定白天电话号码和晚上电话号码。其他与联系人相关的记录可能允许您为手机、紧急联系人、传真号码、寻呼机等指定更多的电话号码。
图9.10显示了一个PERSON类的语义对象模型,它允许任意数量的Phone属性。

在这个模型中,我们希望允许重复属性的任意数量的实例,即使它们具有相同的类型。例如,我们允许一个订单包含多个紧急联系电话号码。

若要在关系模型中允许任意数量的重复属性,请构建一个包含重复值的新表。使用原始表的主键将新记录链接回原始表。图9.11显示了如何为图9.10中的PERSON类执行此操作。

因为Phones表的主键包含表的所有字段,所以PersonId/ Type/Number的组合必须是唯一的。这意味着一个人只能为特定目的使用一次电话号码。这很有道理。将同一个人的电话号码作为工作号码两次列出是愚蠢的。然而,一个人可以为多个目的使用同一个号码(白天和晚上的号码是同一个手机号码),也可以为同一个目的使用多个电话号码(办公室和前台的电话号码是工作电话)。

您可以使用主键和其他键来强制其他类型的唯一性。例如,为了防止某人将同一号码用于不同目的,可以将PersonId/ number设置为唯一键。要防止某人为同一目的提供多个号码(例如,两个手机号码),请将PersonId/Type设置为唯一键。

另一个例子,假设您想向Persons表添加多个电子邮件地址,允许每个人拥有任意数量的电话号码和任何类型的电子邮件地址,但不允许重复的电话号码或电子邮件地址。(例如,家庭电话和工作电话不能使用相同的电话号码。)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Reflexive Associations

自反关联或递归关联是指一个对象引用同一类的对象。您可以使用自反性关联来为各种情况建模,从简单的一对一关系到复杂的关联网络。
下面几节描述不同类型的反射联想。

一对一反身联想
正如您可能猜到的那样,在一对一的自反关联中,一个对象引用同一类的另一个对象。例如,考虑PERSON类的Spouse字段。一个人只能和另一个人结婚(至少在世界上的很多地方是这样),所以这是一种一对一的关系。图9.13显示了表示这种关系的ER图。

图9.14显示了这个关系的关系模型。

不幸的是,这种设计并不要求夫妻双方必须结婚。例如,安可以嫁给鲍勃,鲍勃可以嫁给辛迪。这可能会成为一个有趣的电视节目,但它会成为一个令人困惑的数据库。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSCI4380

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数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库Database方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库Database代写方面经验极为丰富,各种代写数据库Database相关的作业也就用不着说。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|KEEP TABLES FOCUSED

If you keep each table well focused, then there will be fewer chances for misunderstandings. Developers will have an easier time keeping each table’s purpose straight, so different parts of the application will use the data in the same (intended) way.

Modern object-oriented programming languages also use objects and classes that are similar to the objects and classes used in semantic object modeling and that are similar to the entities and entity sets used by entity-relationship diagrams. If you do a good job of modeling and keep object and table definitions well focused, then those models practically write the code by themselves. There are still plenty of other things for the programmers to do, but at least they’ll be able to make programming object models that closely resemble the database structure.
USE THREE KINDS OF TABLES
One tip that can help you keep tables focused is to note that there are three basic kinds of tables. The first kind stores information about objects of a particular type such as Students, Employees, or QuarterlyReports. These hold the bulk of the application’s data.
The second kind of table represents a link between two or more objects. For example, the association objects described in Chapter 5, “Translating User Needs into Data Models,” represent a link between two types of objects.
Figure 8.1 shows a relational diagram to model employees and projects. Each employee can be assigned to multiple projects and each project can involve multiple employees. The EmployeeRoles table provides a link between the two object tables. It also stores additional information about the link. In this case, it stores the role that an employee played on each project.

The third basic kind of table is a lookup table. These are tables created simply to use in foreign key constraints. For example, the States table described in the earlier section “Convert Domains into Tables” is a lookup table.

When you build a table, ask yourself whether it represents an object, a link, or a lookup. If you cannot decide or if the table represents more than one of those, then the table’s purpose may not be clearly defined.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|USE NAMING CONVENTIONS

Use consistent naming conventions when you name database objects. It doesn’t matter too much what conventions you use as long as you use something consistent.
Some database developers prefix table names with tbl and field names with fld as in, “The tblEmployees table contains the fldFirstName and fldLastName fields.” For simple databases, I prefer to omit the prefixes because it’s usually easy enough to tell which names represent objects (tables) and which represent attributes (fields).
Some developers also use a lnk prefix for tables that represent a link between objects as in, “The InkAnimalsPlanets table links tblAnimals and tblPlanets.” These developers are also likely to use lu or lup as a prefix for lookup tables.

Some developers prefer to use UPPERCASE_LETTERS for table names and lowercase_letters for field names. Others use MixedCase for both.
WARNING Some database engines might have their own views on names. For example, due to reasons that I’ll explain in Chapter 18, “PostgreSQL in Python,” PostgreSQL works most easily with names that are in lowercase.
Do a little research and perhaps write a test program or two before you define your naming conventions.
Some prefer to make table names singular (the Employee table) and others prefer to make them plural (the Employees table).
As I said, it doesn’t matter too much which of these conventions you use as long as you pick some conventions and stick to them.

However, there are three “mandatory” naming rules that you should follow or the other developers will snicker behind your back and openly mock you at parties.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSCI4380

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|KEEP TABLES FOCUSED

如果你把每一张桌子都放在重点上,那么误解的机会就会减少。开发人员将更容易保持每个表的用途,因此应用程序的不同部分将以相同的(预期的)方式使用数据。

现代面向对象编程语言也使用类似于语义对象建模中使用的对象和类,类似于实体关系图中使用的实体和实体集的对象和类。如果您在建模方面做得很好,并保持对象和表定义的重点,那么这些模型实际上可以自己编写代码。程序员还有很多其他的事情要做,但至少他们能够制作与数据库结构非常相似的编程对象模型。
使用三种桌子
可以帮助您保持表的重点的一个技巧是注意有三种基本类型的表。第一类存储特定类型对象的信息,如学生、雇员或季报。这些存储了应用程序的大部分数据。
第二类表表示两个或多个对象之间的链接。例如,第5章“将用户需求转换为数据模型”中描述的关联对象表示两种类型对象之间的链接。
图8.1显示了为员工和项目建模的关系图。每个员工可以分配到多个项目,每个项目可以涉及多个员工。EmployeeRoles表提供了两个对象表之间的链接。它还存储有关链接的其他信息。在本例中,它存储员工在每个项目中扮演的角色。

第三种基本类型的表是查找表。这些表只是为了在外键约束中使用而创建的。例如,前面章节“将域转换为表”中描述的States表是一个查找表。

在构建表时,要问自己它代表的是对象、链接还是查找。如果您不能确定,或者该表代表了其中一个以上,那么该表的目的可能没有明确定义。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|USE NAMING CONVENTIONS

在命名数据库对象时使用一致的命名约定。只要使用一致的约定,使用什么约定并不重要。
一些数据库开发人员在表名前加上tbl,在字段名前加上field,如“雇员表包含fldFirstName和fldLastName字段”。对于简单的数据库,我倾向于省略前缀,因为通常很容易分辨哪些名称代表对象(表),哪些代表属性(字段)。
一些开发人员还对表示对象之间链接的表使用link前缀,如“InkAnimalsPlanets表链接了tblAnimals和tblPlanets”。这些开发人员还可能使用lu或lup作为查找表的前缀。

一些开发人员更喜欢使用UPPERCASE_LETTERS作为表名,而使用lowercase_letters作为字段名。其他人则同时使用MixedCase。
某些数据库引擎可能对名称有自己的看法。例如,由于我将在第18章“Python中的PostgreSQL”中解释的原因,PostgreSQL最容易使用小写的名称。
在定义命名约定之前,做一些研究,或者编写一两个测试程序。
有些人喜欢用单数表名(Employee表),有些人喜欢用复数表名(Employees表)。
正如我所说的,只要你选择一些约定并坚持下去,你使用这些约定中的哪一个并不重要。

然而,你必须遵守三个“强制性”的命名规则,否则其他开发者会在背后嘲笑你,并在聚会上公开嘲笑你。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSC453

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database可以成为一种强大的工具,它可以做计算机程序最擅长的事情:存储、操作和显示数据。

数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|DOMAIN/KEY NORMAL FORM (DKNF)

A table is in domain/key normal form (DKNF) if:

The table contains no constraints except domain constraints and key constraints.
In other words, a table is in DKNF if every constraint is a consequence of domain and key constraints.
Recall from Chapter 2, “Relational Overview,” that a field’s domain consists of its allowed values. A domain constraint simply means that a field has a value that is in its domain. It’s easy to check that a domain constraint is satisfied by simply examining all of the field’s values.

A key constraint means the values in the fields that make up a key are unique.
So if a table is in DKNF, then to validate all constraints on the data it is sufficient to validate the domain constraints and key constraints.
For example, consider a typical Employees table with fields FirstName, LastName, Street, City, State, and Zip. There is a hidden constraint between Street/City/State and Zip because a particular Street/ City/State defines a Zip value and a Zip value defines City/State. You could validate new addresses by using a web service or with a table-level check constraint that looked up Street/City/State/Zip to make sure it was a valid combination.
This table contains a constraint that is neither a domain constraint nor a key constraint, so it is not in DKNF.
You can make the table DKNF by simply removing the Zip field. Now instead of validating a new Street/City/State/Zip, you only store the Street/City/State and you look up the address’s ZIP Code whenever you need it.
It can be proven (although not by me) that a database in DKNF is immune to all data anomalies. So, why would you bother with lesser forms of normalization? Mostly because it can be confusing and difficult to build a database in DKNF.
Lesser forms of normalization also usually give good enough results for most practical database applications, so there’s no need for DKNF under most circumstances.
However, it’s nice to know what DKNF means so that you won’t feel left out at cocktail parties when everyone else is talking about it.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|ESSENTIAL REDUNDANCY

One of the major data anomaly themes is redundancy. If a table contains a lot of redundant data, then it’s probably vulnerable to data anomalies, particularly modification anomalies.

However, this is not true if the redundant data is within the keys. For example, look again at Figure 7.27. The StudentClasses table contains several repeated student names and class names. Similarly, the DepartmentClasses table contains repeated Department names. You might think that these create a modification anomaly hazard.

In fact, if you look at Figure 7.26, you’ll see that all these fields are part of the tables’ keys. Their repetition is necessary to represent the data that the tables hold. For example, the repeated Department values in the DepartmentClasses table are part of the data showing which departments hold which classes. Similarly, the repeated Student and Class data in the StudentClasses table is needed to represent the students’ class assignments.
Although these repeated values are necessary, they do create a different potential problem. Suppose that you want to change the name of the class “Real Analysis II” to “Getting Real, the Sequel” because you think it will make more students sign up for it.

Unfortunately, you’re not supposed to change the value of a primary key. If you could change the value, then you might need to update a large number of records and that could lead to problems like any other modification anomaly would.

The real problem here is that you decided that the class’s name should be changed. Because you can’t change key values, the solution is to use something else instead of the class’s name for the key. Typically, a database will use an arbitrary ID number to represent the entity, and then move the real data (in this case the class’s name) into another table. Because the ID is arbitrary, you should never need to change it.

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数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|DOMAIN/KEY NORMAL FORM (DKNF)

表是域/键范式(DKNF),如果:

除了域约束和键约束外,该表不包含任何约束。
换句话说,如果每个约束都是域约束和键约束的结果,那么表就是DKNF。
回顾第2章“关系概述”,字段的域由其允许的值组成。域约束仅仅意味着字段具有在其域中的值。很容易通过检查所有字段的值来检查域约束是否满足。

键约束意味着组成键的字段中的值是唯一的。
因此,如果一个表在DKNF中,那么为了验证数据上的所有约束,验证域约束和键约束就足够了。
例如,考虑一个典型的Employees表,其中包含字段FirstName、LastName、Street、City、State和Zip。在Street/City/State和Zip之间存在一个隐藏的约束,因为特定的Street/City/State定义了Zip值,而Zip值定义了City/State。您可以通过使用web服务或使用查找Street/City/State/Zip以确保它是有效组合的表级检查约束来验证新地址。
该表包含一个既不是域约束也不是键约束的约束,因此它不在DKNF中。
只需删除Zip字段,就可以使表变成DKNF。现在不需要验证新的Street/City/State/Zip,只需存储Street/City/State,并在需要时查找地址的邮政编码。
可以证明(虽然不是由我证明)DKNF中的数据库不受所有数据异常的影响。那么,为什么要为较小形式的规范化而烦恼呢?主要是因为在DKNF中构建数据库可能会令人困惑和困难。
对于大多数实际的数据库应用程序,较小形式的规范化通常也会提供足够好的结果,因此在大多数情况下不需要DKNF。
然而,知道DKNF是什么意思是很好的,这样当鸡尾酒会上其他人都在谈论DKNF时,你就不会觉得自己被冷落了。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|ESSENTIAL REDUNDANCY

数据异常的一个主要主题是冗余。如果一个表包含大量冗余数据,那么它很可能容易受到数据异常的影响,特别是修改异常。

但是,如果冗余数据在键中,则不是这样。例如,再次查看图7.27。StudentClasses表包含几个重复的学生名和类名。类似地,DepartmentClasses表包含重复的部门名称。您可能会认为这会造成修改异常危险。

实际上,如果查看图7.26,您将看到所有这些字段都是表键的一部分。它们的重复对于表示表中保存的数据是必要的。例如,DepartmentClasses表中重复的Department值是显示哪些部门持有哪些类的数据的一部分。类似地,需要StudentClasses表中重复的Student和Class数据来表示学生的课堂作业。
虽然这些重复的值是必要的,但它们确实会产生不同的潜在问题。假设您想将课程名称“Real Analysis II”更改为“Getting Real, the Sequel”,因为您认为这样会吸引更多的学生报名参加。

不幸的是,您不应该更改主键的值。如果您可以更改该值,那么您可能需要更新大量的记录,这可能会导致像任何其他修改异常一样的问题。

这里真正的问题是您决定应该更改类的名称。因为不能更改键值,所以解决方案是使用其他东西而不是类名作为键。通常,数据库将使用任意ID号来表示实体,然后将实际数据(在本例中是类名)移动到另一个表中。因为ID是任意的,所以永远不需要更改它。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|SWEN304

计算机代写|数据库作业代写Database代考|WHAT ARE BUSINESS RULES?

Business rules describe the objects, relationships, and actions that a business finds important and worth writing down. They include rules and policies that define how a business operates and handles its day-to-day operations. They generally help a business satisfy its goals and meet its obligations.

For example, some general business rules might be:

The nearest clerk greets customers by saying “Welcome to Cloud Nine” when they enter the store.
Clerks ask to see a customer’s ID when writing a check for more than \$20 or charging more than $\$ 50$. No signature is required when charging less than $\$ 25$.
Whoever unlocks the door in the morning makes the first pot of coffee (or risks mutiny).
Save the good scotch for the landlord.
Because this is a database design book, this chapter is only concerned with the database-related business rules. Some examples of those are:

Don’t create a Customer record until the customer buys something and has an associated order.

Customer records must include first and last names. (If Bono, Everlast, or Madonna buys something, get an autograph and use “Star” for the last name.)
If a student doesn’t enroll in at least one class, change the Status field to Inactive.
If a salesperson sells more than 10 hot tubs in one month, award a $\$ 200$ bonus.
All Contact records must include at least one phone number or email address.
If an order totals more than $\$ 100$ before taxes and shipping, give the customer a 10 percent discount.

If an order totals more than $\$ 50$ before taxes and shipping, give the customer free shipping.
Employees get a 1 percent discount. (Because we’re a people company and we value our employees!)
If the in-stock quantity of an inventory item drops below the number of items sold during the

This constraint may require you to gather data from several different tables. This kind of very complex check is probably best performed by code either in a stored procedure inside the database or in external software.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|IDENTIFYING KEY BUSINESS RULES

Writing down all of the business rules is worthwhile in its own right so that you can ensure that they all are implemented somehow in the database. It’s also worth categorizing the business rules so that you can build them properly.

How you implement a business rule depends not only on how tricky it is to build, but also on how likely it will be to change later. If a rule is likely to change later, then you may be better off building it by using a more complicated but more flexible method.

For example, suppose you only ship orders to states where you have a warehouse and those include Wyoming, Nebraska, Colorado, and Kansas. A business rule requires that the State field in an order’s shipping address must be WY, NE, CO, or KS. You can implement this as a simple field-level check constraint in the Orders table. Three minutes’ work and you’re a hero! No big deal.
But now suppose you open a new warehouse in Utah. To allow for this change, you’ll need to edit this check constraint. This isn’t the end of the world, but this change requires that you modify the structure of the database.
Now suppose the company policy changes so some warehouses are allowed to ship to certain other states. You’ll need to change the database’s check constraints again to allow for the change. This still isn’t the end of the world, but once more you’re required to change the structure of the database to accommodate a change to a business rule.
Now consider an alternative approach. Suppose instead of making this business rule a field-level check constraint on the State field, you make it a foreign key constraint. You create a ShippingStates table and fill it with the values WY, NE, CO, and KS. Then you make the Orders table’s State field a foreign key referring to the new ShippingStates table. Now the Orders table will accept only records that have a State value that is listed in the ShippingStates table.

If you need to change the states that are allowed, you only need to add or remove records from the ShippingStates table. Admittedly, the difference in difficulty between this approach and the previous one is small. The previous approach required changing the database’s structure, but the new approach only requires changing the data.
Not only does changing the data take a bit less effort, but it also requires less skill. This rule implemented as a check constraint might look like this:
This isn’t terribly difficult code, but it is code and only someone familiar with database programming will be able to make changes to it.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|SWEN304

数据库代考

机代写|数据库作业代写Database代考|WHAT ARE BUSINESS RULES?

业务规则描述了企业认为重要且值得记录下来的对象、关系和操作。它们包括定义业务如何运作和处理日常操作的规则和策略。它们通常帮助企业实现其目标和履行其义务。

例如,一些一般的业务规则可能是:

当顾客进入商店时,离他们最近的店员会对他们说:“欢迎光临云九”。
当开一张超过20美元或超过50美元的支票时,店员会要求看顾客的身份证。收费低于$ $ 25$时不需要签名。
谁在早上开了门,谁就煮了第一壶咖啡(否则就有叛变的风险)。
好酒还是留给房东喝吧。
因为这是一本数据库设计书籍,所以本章只关注与数据库相关的业务规则。其中一些例子是:

在客户购买商品并有关联订单之前,不要创建Customer记录。

客户记录必须包括名字和姓氏。(如果波诺(Bono)、Everlast或麦当娜(Madonna)买了什么东西,请索要签名,并使用“Star”作为姓氏。)
如果学生没有注册至少一门课程,请将Status字段更改为Inactive。
如果一个销售人员在一个月内卖出10个以上的热水浴缸,奖励200美元的奖金。
所有联系人记录必须包括至少一个电话号码或电子邮件地址。
如果订单总额超过100美元(税前和运费),则给客户10%的折扣。

如果订单总额超过$ $ 50(税前和运费),则给予客户免运费。
员工可以享受1%的折扣。(因为我们是一家以人为本的公司,我们重视员工!)
如果库存物品的库存数量低于销售的物品数量

此约束可能要求您从几个不同的表中收集数据。这种非常复杂的检查可能最好由数据库内的存储过程或外部软件中的代码执行。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|IDENTIFYING KEY BUSINESS RULES

写下所有业务规则本身是值得的,这样您就可以确保它们都以某种方式在数据库中实现。对业务规则进行分类也是值得的,这样您就可以正确地构建它们。

如何实现业务规则不仅取决于它的构建有多棘手,还取决于它以后更改的可能性有多大。如果规则以后可能会更改,那么您最好使用更复杂但更灵活的方法来构建它。

例如,假设您只将订单发送到拥有仓库的州,这些州包括怀俄明州、内布拉斯加州、科罗拉多州和堪萨斯州。业务规则要求订单送货地址中的State字段必须是WY、NE、CO或KS。您可以将其作为Orders表中的简单字段级检查约束来实现。三分钟的工作,你就是一个英雄!没什么大不了的。
但现在假设你在犹他州开了一个新仓库。为了允许这个更改,您需要编辑这个检查约束。这并不是世界末日,但是这种更改需要修改数据库的结构。
现在假设公司的政策发生了变化,允许一些仓库向某些其他州发货。您需要再次更改数据库的检查约束以允许更改。这仍然不是世界末日,但是您再次需要更改数据库的结构以适应业务规则的更改。
现在考虑另一种方法。假设不将此业务规则作为State字段上的字段级检查约束,而是将其作为外键约束。您创建一个ShippingStates表,并用WY、NE、CO和KS值填充它。然后将Orders表的State字段作为引用新ShippingStates表的外键。现在Orders表将只接受具有ShippingStates表中列出的State值的记录。

如果您需要更改允许的状态,您只需要从ShippingStates表中添加或删除记录。诚然,这种方法与之前的方法在难度上的差别很小。前一种方法需要更改数据库的结构,而新方法只需要更改数据。
更改数据不仅需要更少的努力,而且还需要更少的技能。作为检查约束实现的规则可能是这样的:
这不是非常困难的代码,但它是代码,只有熟悉数据库编程的人才能对其进行更改。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用,而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储,它可能会损坏,程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当,程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据,否则无论系统的其余部分设计得多么好,应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库作业代写Database代考|CSE462/562

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Relationships

An ER diagram indicates a relationship with a diamond containing the relationship’s name. The name is usually something very descriptive such as Contains, Works For, or RulesWithAnIronFist, so often the relationship is perfectly understandable on its own. If the name isn’t enough, you can add attributes to a relationship just as you can add them to entities: by placing the attribute in an ellipse and attaching it to the relationship with a line.

Normally entity names are nouns such as Voter, Person, Forklift, and Politician. Relationships are verbs such as Elects, Drives, and Deceives. When you see entities and relationships connected in an ER diagram, they appear as easy-to-read caveman or Tarzan phrases such as Voter Elects Politician, Person Drives Forklift, and Politician Deceives Voter.


Figure 5.17 shows the Person Drives Forklift relationship.
Note that every relation implicitly defines a reverse relation. The phrase Person Drives Forklift implicitly defines the relation Forklift IsDrivenBy Person. Usually you can figure out the relation’s direction from the context. You can help by drawing the relationships from left-to-right and top-to-bottom whenever possible. (If you use a right-to-left language like Aramaic or Urdu, or a top-to-bottom language like Japanese or Korean, use your best judgment.)
I’ve also seen ER diagrams that include arrows above or beside a relationship to show its direction. For example, Figure 5.18 shows an ER diagram that includes three objects and two relationships. The arrows make it easier to see that Customer Places order and Shipper Ships order.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Cardinality

To add cardinality information, ER diagrams add one or more of three symbols to the lines leading in and out of entity sets. The three symbols are:

Ring-A ring (or circle or ellipse, but strangely not a 0 ) means zero.
Line-A short line (or dash or bar, but not a 1) means one.
Crow’s foot-A crow’s foot (or teepee or whatever you call it) means many.
These aren’t too hard to remember because the number 0 looks like a circle, the number 1 looks a line, and the crow’s foot looks like several 1s.
If two of these symbols are present, they give the minimum and maximum number of entities that can be associated with the relation. For example, if the line entering an entity includes a circle and line, then zero or one of those items is associated with the relation.
For a concrete example, consider Figure 5.19. The relationship swallows connects the classes SwordSwallower and Sword. The two lines beside SwordSwallower mean that the relationship involves between 1 and 1 Swordswallower. In other words, the relationship requires exactly one SwordSwallower. The circle and crow’s foot beside Sword mean that the relationship involves between 0 and many swords. That means this is a one-to-many relationship. One sword swallower swallows many swords.

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数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Relationships

ER图表示带有包含关系名称的菱形的关系。名称通常是描述性的,如Contains, Works For,或RulesWithAnIronFist,所以通常关系本身是完全可以理解的。如果名称不够,还可以向关系添加属性,就像向实体添加属性一样:将属性放在一个椭圆中,并用一条线将其附加到关系上。

实体名称通常是名词,如Voter, Person, Forklift和Politician。关系是动词,如选择、驱使和欺骗。当您在ER图中看到连接的实体和关系时,它们看起来就像易于阅读的穴洞人或人猿短语,例如选民选举政治家、人驾驶叉车和政治家欺骗选民。

“人驱动叉车”关系如图5.17所示。
注意,每个关系都隐式地定义了一个反向关系。短语Person Drives Forklift隐式地定义了关系Forklift IsDrivenBy Person。通常你可以从上下文中找出关系的方向。您可以通过尽可能从左到右和从上到下绘制关系来提供帮助。(如果你使用从右到左的语言,比如阿拉姆语或乌尔都语,或者从上到下的语言,比如日语或韩语,请做出最好的判断。)
我也见过在关系的上方或旁边包含箭头以显示其方向的ER图。例如,图5.18显示了一个ER图,其中包括三个对象和两个关系。箭头可以更容易地看到“客户放置订单”和“托运人运送订单”。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Cardinality

要添加基数信息,ER图将三个符号中的一个或多个添加到进出实体集的行中。这三个符号分别是:

环——环(或圆或椭圆,但奇怪的是不是0)表示零。
短线(或破折号或条形,但不是1)表示1。
乌鸦的脚(或者叫圆锥形帐篷,随便你怎么叫它)意味着很多。
这些并不难记住,因为数字0看起来像一个圆,数字1看起来像一条线,鱼尾纹看起来像几个15。
如果有两个这样的符号,它们给出了可以与关系相关联的实体的最小和最大数量。例如,如果进入实体的行包括圆和线,那么这些项中的零或一个与关系相关联。
具体的例子见图5.19。关系swallow连接了两个类SwordSwallower和Sword。SwordSwallower旁边的两条线表示关系涉及1和1 SwordSwallower。换句话说,这种关系只需要一个吞剑者。剑旁边的圆圈和鱼尾纹表示0和多剑的关系。这意味着这是一对多关系。一个吞剑者吞下许多剑。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|数据库作业代写Database代考|VERIFY YOUR UNDERSTANDING

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域,数据库是一个有组织的数据集合,以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中,而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑,包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私,以及分布式计算问题,包括支持并发访问和容错。

数据库Database数据库管理系统(DBMS)是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件,用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常,术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。

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我们提供的数据库Database及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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计算机代写|数据库作业代写Database代考|VERIFY YOUR UNDERSTANDING

With your notebook (and brain) bursting at the seams with all of this information, it’s almost time to move on to the next chapter and start building a data model. Before you do that, however, you should verify one last time that you really understand the customers’ needs. This may be your last chance to avoid a future filled with tar and feathers, so be sure you’ve gotten it right.

Walk through your understanding of the system and explain it to the customers as if they were building the system for you and not the other way around. They should make comforting grunts and noises like “yup” and “uh huh.”

Watch out for words such as “but,” “except,” and “sort of.” When they use those words, make sure that they’re only emphasizing something that you already know and not adding a new twist to things. Often at this stage, the customers think of new situations and exceptions that they didn’t think of before.
Pay particular attention to exceptions_- cases where things mostly work one way but occasionally work in another. Exceptions are the bane of database designers and, as you’ll see in later chapters, you need to handle them in a special way.
For example, suppose you need to allow for returns. (A client might decide that the Kathryn Janeway sculpture he ordered is too short or clashes with his Predator statue.) While reviewing your understanding of the project, you say, “The receiving clerk enters the RMA (return merchandize authorization number) and clicks Done, right?” Your Customer Representatives look sheepishly at each other and say, “Well … usually but sometimes they don’t have an RMA. Then they just write in ‘None.”” This is an important exception that the customers didn’t tell you about before and you need to write it down.
For another example, suppose your customers currently use paper order forms that have shipping and billing address sections. You say, “The form needs to hold one shipping address and one billing address?” Your customer replies, “Well, sometimes we need two shipping addresses because different parts of the order go to different addresses.” Someone pulls out an order form where a second address and additional instructions have been scribbled in the margin.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|CREATE THE REQUIREMENTS DOCUMENT

The requirements document describes the system that you are going to build. This document is sometimes called the product requirements document $(P R D)$, the requirements specification, specification, or spec. As all of these names imply, this document specifies the project’s requirements.
Note that the requirements document is usually not a document. It’s often a collection of electronic documents, prototypes, memos, diagrams on sticky notes, emails, captured video conference calls, user stories, diagrams scribbled on napkins, and other artifacts that collectively define the system.
At a minimum, the requirements document needs to spell out what you’re planning to build and what it will do. It needs to explain how the customers will use the final application to solve their problems. It can also include any design or architecture that you’ve already done, and it can include (possibly as attachments or appendixes) summaries of the discussions you’ve had while deciding on the project’s features.
The requirements document keeps everyone on track during later design and development. It can also prevent finger-pointing when someone starts yelling about how you forgot to include the telepathic user interface. You can simply point to the requirements document and say, “Sorry, but the telepathic interface isn’t in here.” In fact, if you considered this issue during brainstorming and dumped the telepathic interface into the Priority 3 “unicorns and pixie dust” category, having it listed there will probably allow you to skip the whole argument. The potential wave-maker can see that the issue has been shelved for now and will probably not bother stirring up trouble on a dead issue.
(I’ve worked on some projects that had enormous requirements documents, sometimes running to 500 or more pages. In that case, it’s hard for anyone to remember everything that’s in there and you may end up revisiting some issues occasionally. Hopefully you thought ahead and created an index.)
The requirements document should define deliverables (also called milestones, not to be confused with millstones) that the customers can use to gauge the project’s progress. These should be tasks that you complete along the way, that you can show to the customer, and that can be verified in some meaningful way. It’s important that they be verifiable. Saying that you’re 25 percent done thinking about the design doesn’t do the user any good. Saying that you have built a database and filled it with test data drawn from a legacy system is much more useful and verifies that the database can hold that kind of data.
If you make the database design a deliverable (usually a good idea), then you need to be able to somehow verify that the design meets the customers’ needs. Usually that means an extensive review where a lot of people put their heads together and try to poke holes in your carefully crafted design.

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数据库代考

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随着您的笔记本(和大脑)塞满了所有这些信息,差不多是时候进入下一章并开始构建数据模型了。但是,在您这样做之前,您应该最后一次验证您是否真正了解客户的需求。这可能是你避免一个充满焦油和羽毛的未来的最后机会,所以确保你做对了。

通过您对系统的理解,并向客户解释,就好像他们是为您构建系统一样,而不是相反。他们应该发出安慰的咕噜声和“是”和“嗯哼”之类的声音。

注意“but”、“except”和“sort of”这样的词。当他们使用这些词时,确保他们只是强调你已经知道的东西,而不是添加新的扭曲。通常在这个阶段,客户会想到他们以前没有想到的新情况和异常。
要特别注意异常情况——事情大多以一种方式工作,但偶尔以另一种方式工作的情况。异常是数据库设计人员的祸根,正如您将在后面的章节中看到的那样,您需要以特殊的方式处理它们。
例如,假设您需要允许返回。(一位客户可能会认为,他订购的凯瑟琳·珍妮薇(Kathryn Janeway)雕塑太短,或者与他的“捕食者”(Predator)雕像不协调。)在回顾您对项目的理解时,您说:“收货员输入RMA(退货授权号码)并点击Done,对吗?”你的客户代表不好意思地看着对方说:“嗯……通常是这样,但有时他们没有RMA。然后他们就写上‘没有’。”这是客户之前没有告诉你的一个重要的例外,你需要写下来。
另一个例子,假设您的客户目前使用纸质订单表单,其中包含送货和账单地址部分。您说,“表单需要保存一个送货地址和一个账单地址?”您的客户回答说:“嗯,有时候我们需要两个送货地址,因为订单的不同部分会送到不同的地址。”有人拿出一张订单,在空白处潦草地写着第二个地址和附加说明。

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需求文档描述了您将要构建的系统。该文档有时被称为产品需求文档$(P R D)$、需求说明书、规格书或规格书。正如所有这些名称所暗示的那样,该文档指定了项目的需求。
请注意,需求文档通常不是文档。它通常是电子文档、原型、备忘录、便签上的图表、电子邮件、捕获的视频会议电话、用户故事、潦草地写在餐巾纸上的图表以及其他共同定义系统的工件的集合。
至少,需求文档需要详细说明您计划构建什么以及它将做什么。它需要解释客户将如何使用最终的应用程序来解决他们的问题。它还可以包括您已经完成的任何设计或架构,并且可以包括(可能作为附件或附录)您在决定项目特性时所进行的讨论的摘要。
需求文档使每个人在以后的设计和开发过程中都能跟上进度。它还可以防止当有人开始大喊你如何忘记包括心灵感应用户界面时的指责。您可以简单地指向需求文档并说:“对不起,这里没有心灵感应接口。”事实上,如果你在头脑风暴中考虑过这个问题,并将心灵感应界面放到了优先级3的“独角兽和精灵之尘”类别中,那么将其列在这里可能会让你跳过整个争论。潜在的搅局者可以看到这个问题现在已经被搁置了,可能不会在一个死气沉沉的问题上自找麻烦。
(我曾经参与过一些需求文档非常庞大的项目,有时会达到500页甚至更多页。在这种情况下,任何人都很难记住里面的所有内容,你可能会偶尔重新审视一些问题。希望你提前想到并创建了一个索引。)
需求文档应该定义可交付成果(也称为里程碑,不要与磨石混淆),客户可以用它来评估项目的进度。这些任务应该是您在开发过程中完成的,您可以向客户展示,并且可以以某种有意义的方式进行验证。重要的是它们是可验证的。说你已经完成了25%的设计思考,对用户没有任何好处。说明您已经构建了一个数据库,并使用从遗留系统中提取的测试数据填充它,这将更加有用,并验证数据库可以保存这种数据。
如果您使数据库设计成为可交付的(通常是一个好主意),那么您需要能够以某种方式验证设计是否满足客户的需求。通常,这意味着要进行广泛的审查,许多人聚集在一起,试图在你精心设计的设计中找出漏洞。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域,数据库是一个有组织的数据集合,以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中,而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑,包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私,以及分布式计算问题,包括支持并发访问和容错。

数据库Database数据库管理系统(DBMS)是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件,用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常,术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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Once you figure out more or less who the movers and shakers are, you can start picking their brains. Sit down with the Customer Champion and Customer Representatives and find out what the customers think they need. Find out what they think the solution should look like. Find out what data they think it should contain, how that data will be presented, and how different parts of the data are related.
Get input from as many Stakeholders as you can. Always keep in mind, however, that the Customer Champion is the one who understands the customers’ needs thoroughly and has the authority to make the final decisions. While you should consider everyone’s opinions, the Customer Champion has the final word.
Depending on the scope of the project, this can take a while. I’ve been on projects where the initial brain-picking sessions took only a few hours, and I’ve been on others where we spent more than a week talking to the customers. One project was so complex that part of the project was still defining requirements after other parts of the project had been underway for months.
Take your time and make sure the customers have finished telling you what they think they need.
WALK A MILE IN THE USER’S SHOES
Often following the customers’ day-to-day operations can give you some extremely helpful perspective. Ideally, you could do the customers’ jobs for them for a while to thoroughly learn what’s involved. Unless you are in your customers’ industry (and if you are, why are they hiring you?), however, you probably aren’t qualified to do their jobs.

While you may not be able to actually do the customers’ jobs, you may be able to sit next to them while they do it. Warn them that you will probably reduce productivity slightly by asking stupid and annoying questions. Then ask away. Take notes and learn as much as you can. Sometimes, your outsider’s point of view can lead to ideas that the customers would never have discovered.

ANOTHER POINT OF VIEW
Remember the billing center I mentioned in Chapter 1? The one that printed out a 3-foot-tall pile of paper every three days listing all the accounts that owed money?

Because of our outsider computer nerd viewpoint, we knew there was a better approach. We installed a printer emulator (a program that looks like a printer to the system but actually captures the data instead of killing trees with it) and dumped the data into a file. We then sorted the file by account balance and displayed the result to the user.

We were actually there looking at a completely different problem, but when we saw this one we jumped all over it and in about a week we were heroes. (The other project turned out well, too, but was more complicated and took much longer.)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|STUDY CURRENT OPERATIONS

After you’ve walked a mile or two in the customers’ shoes, see if there are other ways that you can study the current operation. Often, companies have procedure manuals and documentation that describes the customers’ roles and responsibilities. In fact, that kind of documentation is required for certain kinds of International Organization for Standardization (ISO) certifications. Some bigger companies like to display huge banners that say things like “ISO-9000 Certified.” These may just be there to cover holes in the wall, but if they have such a banner then they probably have more documentation than you can stomach.
Make sure the documentation is up-to-date and that the customers’ practices actually match the documentation. If they differ, find out which version of reality your database should support.
Look around for any existing databases that the customers use. Don’t forget the lesson of the earlier chapters that there are many different kinds of databases. Don’t just look for relational databases. Look also for note files, filing cabinets, boxes of index cards, tickler files (cubbies where customers place items that should be examined on a certain date), and so forth. Generally, snoop around and find out what information is kept where.

Figure out how that information is used and how it relates to other pieces of information. Different physical databases often contain redundant information and that forms a relationship. For example, a filing cabinet holding information about customers includes all of the customers’ data. A pile of invoices also includes the customers’ names, addresses, ID numbers, and other information that is duplicated in the customer files. Paper orders probably contain the same information. These are the sorts of pieces of data that tie the whole process together.

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数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|PICK THE CUSTOMERS’ BRAINS

一旦你或多或少地弄清楚谁是推动者和震动者,你就可以开始征求他们的意见了。与客户捍卫者和客户代表坐下来,找出客户认为他们需要什么。找出他们认为的解决方案应该是什么样的。找出他们认为应该包含哪些数据,这些数据将如何呈现,以及数据的不同部分如何相互关联。
从尽可能多的利益相关者那里获取意见。但是,请始终记住,客户冠军是彻底了解客户需求并有权做出最终决定的人。虽然您应该考虑每个人的意见,但客户冠军拥有最终决定权。
根据项目的范围,这可能需要一段时间。我曾经参与过一些项目,最初的脑力挖掘会议只花了几个小时,而我也参与过一些项目,我们花了一个多星期的时间与客户交谈。有一个项目非常复杂,以至于在项目的其他部分进行了几个月之后,项目的一部分仍然在定义需求。
慢慢来,确保客户已经告诉了你他们认为他们需要什么。
设身处地为用户着想
经常跟踪客户的日常操作可以给你一些非常有用的观点。理想情况下,你可以为客户做一段时间的工作,以彻底了解所涉及的内容。然而,除非你在客户所在的行业(如果你在,他们为什么要雇佣你?),否则你可能没有资格做他们的工作。

虽然你可能不能真正做客户的工作,但你可以在他们做的时候坐在他们旁边。提醒他们,你问一些愚蠢和烦人的问题可能会略微降低工作效率。然后问。做笔记,尽可能多地学习。有时候,你的局外人的观点可能会带来客户永远不会发现的想法。

另一种观点
还记得我在第一章提到的计费中心吗?就是那个每三天打印一堆三英尺高的纸列出所有欠款账户的银行吗?

因为我们这个电脑书呆子的观点,我们知道有一个更好的方法。我们安装了一个打印机模拟器(一个看起来像打印机的程序,但实际上是捕获数据,而不是用它杀死树)并将数据转储到一个文件中。然后,我们按帐户余额对文件进行排序,并将结果显示给用户。

实际上,我们在那里研究的是一个完全不同的问题,但当我们看到这个问题时,我们就全力以赴了,大约一个星期后,我们就成了英雄。(另一个项目结果也不错,但要复杂得多,耗时也长得多。)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|STUDY CURRENT OPERATIONS

当你站在客户的立场上走了一两英里后,看看是否有其他方法可以研究当前的运营情况。通常,公司有描述客户角色和职责的程序手册和文档。事实上,某些类型的国际标准化组织(ISO)认证需要这种文件。一些大公司喜欢展示巨大的横幅,上面写着“ISO-9000认证”之类的东西。这些可能只是为了掩盖墙上的洞,但如果他们有这样的横幅,那么他们可能有比你能忍受的更多的文件。
确保文档是最新的,并且客户的实践实际上与文档相匹配。如果它们不同,找出您的数据库应该支持哪个版本的现实。
查找客户使用的任何现有数据库。不要忘记前面章节的教训:数据库有很多种。不要只寻找关系数据库。还要寻找笔记文件、文件柜、索引卡盒、记事文件(客户放置需要在特定日期检查的物品的小隔间)等等。一般来说,窥探周围,找出什么信息保存在哪里。

弄清楚该信息是如何使用的,以及它与其他信息的关系。不同的物理数据库通常包含冗余信息,这形成了一种关系。例如,保存客户信息的文件柜包含所有客户的数据。一堆发票还包括客户的姓名、地址、身份证号码和其他在客户文件中重复的信息。纸质订单可能包含相同的信息。这些是将整个过程联系在一起的各种数据。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|数据库作业代写Database代考|JSON Files

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域,数据库是一个有组织的数据集合,以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中,而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑,包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私,以及分布式计算问题,包括支持并发访问和容错。

数据库Database数据库管理系统(DBMS)是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件,用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常,术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库Database方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库Database代写方面经验极为丰富,各种代写数据库Database相关的作业也就用不着说。

我们提供的数据库Database及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|数据库作业代写Database代考|JSON Files

计算机代写|数据库作业代写Database代考|JSON Files

JavaScript Object Notation (JSON) is a standard for textual storage and interchange of information, much as XML is. Before you roll your eyes and ask if we really need another language to do what XML does, consider how verbose XML is. Even relatively simple object hierarchies can take up a considerable amount of space when represented by XML. JSON is a more compact format that stores more or less the same kinds of information in less space.

When XML first came out, I immediately thought, “This is a really verbose language. It could be so much more concise, but I guess people are willing to spend the extra space to get a more readable format. And after all, storage space is cheaper and network speed is faster than ever before.”
People soon decided that, yes, a simpler, more concise format would be nice, so now you can roll your eyes.
Like XML, JSON is a language for storing hierarchical data. The rules for building a JSON document are fairly simple:
Fields hold key:value pairs, and fields are separated by commas.
Keys must be strings surrounded by double quotes. (Sorry, Python users, you can’t use single quotes.)

Values can be (double) quoted strings, numbers, objects, arrays, Boolean values, or null.
An object is a group of fields enclosed in curly braces- {} -and separated by commas. (Remember that fields are key:value pairs.)
An array is a group of values enclosed in square brackets-[] – and separated by commas.
JSON GRAPH GOTCHAS
Like XML, JSON is mostly used to store hierarchical data. As is also the case when you use XML, some JSON tools can store more general graphs that are not hierarchical.
If you really must, you can also store node IDs and write your own code to rebuild graphs. (And as is the case when you do that in XML, it’s more work for you.)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Spreadsheets

Spreadsheets display rows and columns of data. They allow the user to create formulas that depend on other data in the spreadsheet, make charts and graphs to visualize the data, print the data, and import and export the data in text and other formats such as XML and JSON. A spreadsheet may also support relatively sophisticated analysis tools such as statistical functions and iterated solution finding (basically making a bunch of guesses to see which ones work best).

Spreadsheets allow you to easily update some or all of the data, and they automatically recalculate values that depend on the data you changed.

Because many users understand spreadsheets and are comfortable with them, they can perform some of their own analysis, so you may be able to avoid some work generating a zillion different kinds of reports.
AD HOC HELP
In most of the larger projects I’ve worked on, we tried to build in ad hoc query tools so the users could define their own reports. That not only lets you save all the time you would have spent building dozens of reports yourself (one application had more than 100 reports), but it also keeps the users busy so they have less time to dream up gratuitous feature change requests while you’re trying to implement the basic functionality.
If these are the sorts of things you need to do with your data, then using a spreadsheet may save you a lot of time and trouble building a more complicated database.

However, spreadsheets don’t support complex queries. They also don’t automatically check the data’s integrity, so it’s easy for you to enter incorrect or inconsistent values.
Some spreadsheets allow you to write scripting code that can add a lot of features such as integrity checks and complex analysis that aren’t provided by the spreadsheet itself. If you’re going to go to all that trouble, however, you may as well admit that you need more than the spreadsheet was intended to do and consider using a more powerful database such as a relational database.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|JSON Files

数据库代考

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JavaScript对象表示法(JSON)是文本存储和信息交换的标准,就像XML一样。在您翻白眼并询问我们是否真的需要另一种语言来完成XML的功能之前,请考虑一下XML是多么冗长。当用XML表示时,即使是相对简单的对象层次结构也会占用相当大的空间。JSON是一种更紧凑的格式,它在更小的空间中存储或多或少相同类型的信息。

当XML首次出现时,我立即想到,“这真是一种冗长的语言。它可以更简洁,但我想人们愿意花额外的空间来获得更可读的格式。毕竟,存储空间更便宜,网络速度也比以往任何时候都快。”
人们很快决定,是的,一个更简单、更简洁的格式会很好,所以现在你可以翻白眼了。
与XML一样,JSON也是一种用于存储分层数据的语言。构建JSON文档的规则相当简单:
字段保存键:值对,字段之间用逗号分隔。
键必须是用双引号括起来的字符串。(对不起,Python用户,您不能使用单引号。)

值可以是(双引号)字符串、数字、对象、数组、布尔值或null。
对象是用大括号{}括起来的一组字段,并用逗号分隔。(请记住,字段是键值对。)
数组是一组用方括号[]括起来并用逗号分隔的值。
Json图形问题
与XML一样,JSON主要用于存储分层数据。与使用XML时的情况一样,一些JSON工具可以存储更一般的非分层图。
如果确实需要,还可以存储节点id并编写自己的代码来重建图。(就像在XML中那样,您需要做更多的工作。)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Spreadsheets

电子表格显示数据的行和列。它们允许用户创建依赖于电子表格中其他数据的公式,制作图表和图形来可视化数据,打印数据,以及以文本和其他格式(如XML和JSON)导入和导出数据。电子表格还可以支持相对复杂的分析工具,如统计函数和迭代解决方案查找(基本上是进行一堆猜测,看看哪一个最有效)。

电子表格允许您轻松地更新部分或全部数据,并且它们会自动重新计算依赖于您更改的数据的值。

由于许多用户了解电子表格并对其感到满意,因此他们可以执行一些自己的分析,因此您可以避免生成无数种不同类型的报告。
临时帮助
在我参与过的大多数大型项目中,我们都尝试构建特别的查询工具,以便用户可以定义他们自己的报表。这不仅使您节省了自己构建数十个报告所花费的时间(一个应用程序有100多个报告),而且还使用户保持忙碌,这样当您试图实现基本功能时,他们就没有时间去设想不必要的特性更改请求。
如果这些都是您需要对数据做的事情,那么使用电子表格可以节省您大量的时间和构建更复杂的数据库的麻烦。

然而,电子表格不支持复杂的查询。它们也不会自动检查数据的完整性,因此很容易输入不正确或不一致的值。
一些电子表格允许您编写脚本代码,这些代码可以添加许多电子表格本身不提供的功能,例如完整性检查和复杂分析。但是,如果您打算克服所有这些麻烦,您不妨承认您需要的不仅仅是电子表格的功能,并考虑使用更强大的数据库,例如关系数据库。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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结构化查询语言(SQL)是一种标准化的编程语言,用于管理关系型数据库并对其中的数据进行各种操作。

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  • Statistical Inference 统计推断
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计算机代写|数据库作业代写Database代考|DATABASE OPERATIONS

Eight operations were originally defined for relational databases, and they form the core of modern database operations. The following list describes those original operations:

Selection-This selects some or all of the records in a table. For example, you might want to select only the Competitors records where Event is Pyramid Luge so that you can know who to expect for that event (and how many ambulances to have standing by).

Projection-This drops columns from a table or selection. For example, when you make your list of Pyramid Luge competitors, you may want to list only their names and not their addresses, blood types, events (which you know is Pyramid Luge anyway), or next of kin.
Union-This combines tables with similar columns and removes duplicates. For example, suppose you have another table named FormerCompetitors that contains data for people who participated in previous years’ competitions. Some of these people are competing this year and some are not. You could use the union operator to build a list of everyone in either table. (Note that the operation would remove duplicates, but for these tables you would still get the same person several times with different events.)
Intersection-This finds the records that are the same in two tables. The intersection of the FormerCompetitors and Competitors tables would list those few who competed in previous years and who survived to compete again this year (i.e., the slow learners).

Difference-This selects the records in one table that are not in a second table. For example, the difference between FormerCompetitors and Competitors would give you a list of those who competed in previous years but who are not competing this year (so you can email them and ask them what the problem is).

Cartesian Product-This creates a new table containing every record in a first table combined with every record in a second table. For example, if one table contains values $1,2,3$, and a second table contains values A, B, C, then their Cartesian product contains the values $1 / \mathrm{A}$, $1 / \mathrm{B}, 1 / \mathrm{C}, 2 / \mathrm{A}, 2 / \mathrm{B}, 2 / \mathrm{C}, 3 / \mathrm{A}, 3 / \mathrm{B}$, and $3 / \mathrm{C}$.

Join-This is similar to a Cartesian product except records in one table are paired only with those in the second table if they meet some condition. For example, you might join the Competitors records with the NextOfKin records where a Competitors record’s NextOfKin value matches the NextOfKin record’s Name value. In this example, that gives you a list of the competitors together with their corresponding next of kin data.

Divide-This operation is the opposite of the Cartesian product. It uses one table to partition the records in another table. It finds all of the field values in one table that are associated with every value in another table. For example, if the first table contains the values $1 / \mathrm{A}, 1 / \mathrm{B}$, $1 / \mathrm{C}, 2 / \mathrm{A}, 2 / \mathrm{B}, 2 / \mathrm{C}, 3 / \mathrm{A}, 3 / \mathrm{B}$, and $3 / \mathrm{C}$ and a second table contains the values $1,2,3$, then the first divided by the second gives A, B, C. (Don’t worry, I think it’s pretty weird and confusing, too, so it probably won’t be on the final exam.)

计算机代写|数据库作业代写Database代考|POPULAR RDBs

There are many relational database products available for you to use. All provide the same basic features, such as the ability to build tables, perform CRUD operations, carry out the eight basic relational database operations (selection, projection, union, etc.), define indexes and keys, and so forth.
They all also provide some form of SQL. SQL is a standardized language, so many queries are the same in most RDBMSs, although there are some slight differences. For example, different systems call a 4-byte integer an INT, INTEGER, NUMBER(4), or INT4. Many of these differences affect statements that modify the database (such as adding or deleting tables) rather than queries.

You can find a good SQL tutorial at www. w3schools. com/sql.
For a catalog of SQL differences on different RDBMSs, see https : / en . wikibooks . org/wiki/ SQL_Dialects_Reference.

You can find a list of around 100 RDBMSs at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ relational_database_management_systems and a similar list at https://database .guide/list-of-relational-database-management-systems-rdbms.

The following list shows the most popular RDBMSs in use as of September 2022 according to the DB-Engines page, https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms :

  1. Oracle
  2. $\mathrm{MySQL}$
  3. Microsoft SQL Server
  4. PostgreSQL
  5. IBM Db2
  6. Microsoft Access
  7. SQLite
  8. MariaDB
  9. Snowflake
  10. Microsoft Azure SQL Database
    I started writing a summary of each of the products, but found that they were so similar that it wasn’t worth the effort. The following paragraphs describe some of their common features and give a few details for specific products.
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数据库代考

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八种操作最初是为关系数据库定义的,它们构成了现代数据库操作的核心。这些原始操作描述如下:

选择—选择表中的部分或全部记录。例如,您可能希望只选择Event为Pyramid Luge的参赛者记录,这样您就可以知道谁将参加该事件(以及有多少救护车待命)。

投影—从表或选择项中删除列。例如,当你列出金字塔雪橇选手的名单时,你可能只想列出他们的名字,而不是他们的地址、血型、赛事(你知道这是金字塔雪橇)或近亲。
联合—将具有相似列的表组合起来,并删除重复列。例如,假设您有另一个名为formerrivals的表,其中包含参加前几年比赛的人的数据。其中一些人参加了今年的比赛,有些人没有。您可以使用联合操作符构建任一表中每个人的列表。(注意,该操作将删除重复项,但对于这些表,您仍然可以通过不同的事件多次获得同一个人。)
交集——查找两个表中相同的记录。“前竞争者”和“竞争者”表格的交叉点将列出前几年参加比赛的少数人,以及今年幸存下来再次参加比赛的人(即慢学习者)。

差异—选择一个表中不在另一个表中的记录。例如,“前竞争者”和“竞争者”之间的区别会给你一个前几年参加过比赛但今年没有参加比赛的人的列表(这样你就可以给他们发邮件,问他们问题出在哪里)。

笛卡尔积——这将创建一个新表,其中包含第一个表中的每条记录和第二个表中的每条记录。例如,如果一个表包含值$1,2,3$,另一个表包含值a, B, C,那么它们的笛卡尔积包含值$1 / \ mathm {a}$, $1 / \ mathm {B}, 1 / \ mathm {C}, 2 / \ mathm {a}, 2 / \ mathm {B}, 2 / \ mathm {C}, 3 / \ mathm {a}, 3 / \ mathm {B}$和$3 / \ mathm {C}$。

join—这类似于笛卡尔积,除了一个表中的记录只有在满足某些条件时才与另一个表中的记录配对。例如,你可以将竞争者记录与NextOfKin记录连接起来,其中竞争者记录的NextOfKin值与NextOfKin记录的Name值匹配。在本例中,它为您提供了竞争对手列表及其相应的近亲数据。

除法,这个运算与笛卡尔积相反。它使用一个表对另一个表中的记录进行分区。它在一个表中查找与另一个表中的每个值相关联的所有字段值。例如,如果第一个表包含值$1 / \ mathm {A}, 1 / \ mathm {B}$, $1 / \ mathm {C}, 2 / \ mathm {A}, 2 / \ mathm {B}, 2 / \ mathm {C}, 3 / \ mathm {A}, 3 / \ mathm {B}$和$3 / \ mathm {C}$,第二个表包含值$1,2,3$,那么第一个表除以第二个表就得到A, B, C。(别担心,我认为这很奇怪,也很令人困惑,所以期末考试可能不会出现。)

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有许多关系数据库产品可供您使用。它们都提供相同的基本特性,例如构建表、执行CRUD操作、执行八种基本关系数据库操作(选择、投影、联合等)、定义索引和键,等等。
它们都提供了某种形式的SQL。SQL是一种标准化语言,因此大多数rdbms中的许多查询都是相同的,尽管存在一些细微的差异。例如,不同的系统将4字节整数称为INT、integer、NUMBER(4)或INT4。其中许多差异影响的是修改数据库的语句(比如添加或删除表),而不是查询。

你可以在www上找到一个很好的SQL教程。w3schools网。com/sql。
有关不同rdbms上SQL差异的目录,请参见https: / zh。维基教科书。org/wiki/ SQL_Dialects_Reference。

您可以在https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ relational_database_management_systems上找到大约100个rdbms的列表,并在https://database .guide/list-of-relational-database-management-systems-rdbms上找到类似的列表。

以下列表显示了截至2022年9月使用的最流行的rdbms(根据DB-Engines页面https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms):

甲骨文

$ \ mathrm {MySQL} $

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我开始为每个产品写一个总结,但发现它们太相似了,不值得花时间。以下段落描述了它们的一些共同特征,并给出了特定产品的一些细节。

计算机代写|数据库作业代写Database代考 请认准statistics-lab™

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写