优化商务智能课件内容的数据管理和分析

此存储库包含课程中使用的所有SQL文件、数据模型和电子表格。课程重点包括数据库设计、开发、访问和管理，以及数据可视化和数据挖掘基础。作业文件夹包含相关SQL文件和数据模型，用于作业分配。班级代码包含用于课堂内作业和小组项目的SQL文件和数据模型。电子表格包含供课堂使用的Excel电子表格。测试部分包含期中考试和期末考试的相关SQL文件和数据模型。使用的软件包括MySQL Workbench 6.2 CE和Microsoft Excel 2016。

智能农业数据管理系统是一个整合农业数据管理、分析和应用的系统，利用现代信息技术如数据库管理系统（DBMS）和SQL Server，收集、存储、处理和查询与农业生产相关的大数据。这一领域涵盖数据库设计、编程、数据分析和智能化决策支持等多个方面。在智能农业中，系统需能存储多种数据类型，如土壤成分、气候条件、作物生长周期、灌溉记录及病虫害信息等，运用关系数据库模型构建实体和它们之间的关系，通过ER图规划这些关系并转化为表和字段。SQL Server中的存储过程和SQL语句用于数据操作和复杂业务逻辑的处理，提升效率和安全性。标签“数据库教程”突显了项目的教学价值，学习者可通过此了解数据库技术的实际应用，包括创建表、索引、视图、编写触发器和函数，以及性能优化。

商务智能和数据挖掘利用数据模式来提高业务决策。它们通过分析大量数据来识别趋势、发现机会并做出明智的预测。该领域正在蓬勃发展，提供了广泛的职业机会。

商务智能技术的发展备受瞩目，应用于企业运营管理中展现出强大的数据分析能力。专家齐聚中国国际商务智能大会，探讨前瞻性的商务智能理念和应用成果。会上，特约专家发表“部署客户智能——兼谈商业智能应用模式”的报告，引发热烈讨论。

为什么我们需要商务智能？ 在未来的三年中，我们将制造出比过去三十万年更多的数据资料！ ——加州大学信息管理学院统计，54%的人认为很难找到他们想得到的信息。43%的人认为不知道这些内部的信息是否正确。77%的人认为由于信息的缺乏，很多决定是不正确的。61%的人认为50%的决定是拍脑袋来的。

这里是一些关于数据库的课件，涵盖了并发执行的示例和相关内容。

关系模型是数据库中常见的数据结构，表面向对象模型也是重要的数据结构之一。

数据库课件的最新版本包含了R和S的并集操作，以及关于tA、tB、tC的各种组合示例。更新内容涵盖了多种实际案例，帮助学生更好地理解数据库操作。

在数据分析工作中，利用Excel进行数据管理和统计分析是一项基础且关键的任务。无论是初学者还是专业人士，Excel提供了丰富的工具和功能，帮助我们快速理解、处理和解释大量数据。王斌老师的课程涵盖了如何有效利用Excel进行数据管理工作，以及在R语言环境中通过宏包mvstats进一步扩展数据分析能力。Excel的基础统计分析功能包括数据排序与筛选、统计函数、图表制作、数据透视表、条件格式和数据验证。在R语言环境中，mvstats宏包提供了多变量统计分析、协方差和相关矩阵、多元回归分析、聚类分析、非参数检验、多重比较和生存分析等功能。