交Intersection-数据库学习

（一）协交因子模型与协交因子解 在多元统计分析中，因子分析是一种用于降维的有效工具，发现数据之间的内在联系。协交因子模型（Co-interaction Factor Model）通过构建模型并利用因子解的方式，帮助分析变量间的潜在关系。在因子分析的应用中，协交因子解是揭示潜在结构的重要步骤。 协交因子模型的定义：协交因子模型是以识别数据之间的协同作用为目标，在因子分析的基础上进一步增强了数据间的相互作用关系，适用于多元数据分析场景。 因子分析的流程：因子分析的实施流程包括数据标准化、因子提取、旋转因子及解释因子解等步骤，通过主成分分析和最大方差旋转等技术方法提升数据的解读效果。 协交因子解的应用：协交因子解应用广泛，适用于市场细分、客户行为分析等领域，能够更精确地解构变量之间的复杂关系，为多元统计分析提供支撑。

9、集合的并、交、差操作 并（UNION） （SELECT查询语句1） UNION （SELECT查询语句1）

选择，又称限制，是从关系中选取满足逻辑表达式条件的元组。 选择表达式： σF(R)，其中： σ：选择运算符 F：选择条件，是一个逻辑表达式，基本形式为 X1θY1 X1：运算对象（常量或元组分量） θ：运算符（算术或逻辑运算符） Y1：运算对象（常量或元组分量）

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此案例数据库是用于SQL Server 2005数据库实践教程（开发与设计篇）的学习资源。