Online Survey System Data Structure and Workflow
1. Data Dictionary
1.1.1 Data Items- Zzzno: Organizer ID, Integer- Bdcno: Respondent ID (randomly generated login number), Integer- Bdcage: Respondent age, Integer- Wjno: Survey ID, Integer- Wtno: Question ID, Integer- Dckstime: Survey start time, Datetime- Dcjstime: Survey end time, Datetime- Wjmd: Survey purpose, Char(20)- Wjbt: Survey title, Char(20)- Zzznam: Organizer name, Char(10)- Wjqt: Others, Char(50)- Qyq: Question requirements, Char(50)- Bdcsex: Respondent gender, Char(10)- Bdclink: Respondent contact information, Char(50)- Qnr: Question content, Char(100)- Qxx: Question options, Char(10)- Qbz: Question notes, Char(100)- Qno: Question number, Integer
2. Data Structures
Paper: Survey structure, includes question number, question content, and options.Zzzinfprm: Organizer information, includes organizer name, ID, etc.Bdcinform: Respondent information, includes respondent ID, age, gender, etc.Question: Question information, includes question number, content, options, etc.
3. Data Flows
Random login verification: Verifies respondent login.
Organizer query: Organizers can access survey information and control functions.
4. Data Storage
Statistical data: Stores completed question information from respondents.
Question bank: Holds all questions available for surveys.
Participant data: Records information of all survey participants.
5. Processing
Survey Participation: Respondents log in using a unique ID and answer questions. Data flows into statistical records.
Organizer Functionality: Organizers log in, check statistics, manage question bank, and access result views.
Create User (Organizer): Creates respondent profiles with unique IDs and related information.
6. System Requirements
1.1 System Overview- System Scope: The system caters to both organizers, who create and manage surveys, and respondents, who answer surveys using unique IDs.
1.2 Functional RequirementsOrganizers are enabled to control survey flow, access data, and monitor responses, while respondents participate via a simplified login and answer submission process.
Access
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2024-10-25
Relational Database Data Structure Fundamentals of Oracle Database
关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说,关系就是表的同义词。表由行和列组成(类似二维数组的结构)。列包含一组命名的属性(也称字段),行包含一组记录,每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项,指出了某列对应的属性在某行上的值,也称为字段值。列需定义数据类型,比如整数或者字符型的数据。
Oracle
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2024-11-01
Data Mining Concepts,Models,Methods,and Algorithms
数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本,国外经典教材,清华大学出版社出版。
数据挖掘
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2024-11-03
Small OCR Application Supported by Data Mining Algorithms
光学字符识别(OCR)是一种技术,它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用,如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中,我们讨论的是一款小型OCR应用程序,它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量,例如去除噪声、二值化(将图像转化为黑白)、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分,通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板,而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR应用程序中,数据挖掘算法的引入可能是为了优化特征提取和模式识别过程。数据挖掘通常涉及从大量数据中发现有价值的信息,如模式、关联规则或预测模型。在OCR中,它可能用于分析训练数据,找出文本的常见模式,然后用这些模式改进识别算法,使其能更准确地识别各种字体和手写体。项目使用Java作为编程语言,Java是一种广泛使用的多平台语言,具有丰富的库和框架,特别适合开发这种需要处理图像和算法的复杂应用。例如,Java提供的Java Advanced Imaging (JAI)库可以用于图像处理,而机器学习库如Weka或Deeplearning4j可能用于构建和训练OCR的模型。在OCR-master压缩包中,我们可以期待找到项目源代码、训练数据集、配置文件以及可能的测试用例。源代码将展示如何集成数据挖掘算法到OCR系统中,包括图像预处理的实现、特征工程、选择合适的分类器(如决策树、随机森林、神经网络等)以及后处理步骤。训练数据集是优化OCR算法的关键,包含了大量的已标注图像,用于教会算法识别不同字符。配置文件可能包含算法参数和系统设置,而测试用例则用于验证和评估OCR应用程序的性能。这个小型OCR应用程序结合了传统的图像处理技术与数据挖掘算法,提供一个高效且准确的文本识别解决方案。开发者通过Java编程语言实现了这一目标,使得该应用程序可以在多种平台上运行。通过深入研究OCR-master中的源代码和相关文件,我们可以学习到如何利用数据挖掘提升OCR性能,这对于那些希望在图像处理和自然语言处理领域深化技能的开发者来说,无疑是一个宝贵的资源。
数据挖掘
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2024-10-31
DataMiningAlgorithms Top 10Algorithms in Data Mining
数据挖掘中的10大算法抽象的介绍参考:1. 数据挖掘的10大算法2. ICDM 06关于“数据挖掘中数据挖掘的10大算法”的小组讨论3. 数据挖掘的10大算法4. 数据挖掘前10大算法的18个候选算法5. T-61.6020计算机与信息科学专题课程II P:数据挖掘和机器学习中的流行算法6. IEEE数据挖掘国际会议
数据挖掘
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2024-10-31
Data_Mining_Concepts_Models_Methods_Algorithms
数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts,Models,Methods,and Algorithms(美)Mehmed Kantardzic著,闪四清、陈茵程、雁等译,清华大学出版社
数据挖掘
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2024-11-07
Heart MATLAB Basics for Lunar Exploration Visualization
在本篇文章中,我们将探索心图的基本应用,以及如何利用MATLAB开发技术来展示登月过程。心图作为视觉化工具,可以在多种科学场景中使用,包括登月等重要场景。将带您了解如何用MATLAB从零开始创建并使用心图,通过案例展示相关背影与功能,让开发更加直观和高效。
Matlab
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2024-11-05
MATLAB Derivative Pricing Techniques and Algorithms
MATLAB求导代码衍生定价的一些衍生定价活动结果。练习涵盖了衍生工具定价的不同算法,并研究了它们的特性。还探讨了与衍生产品定价有关的主题,例如估计信用违约掉期利差的代理方法。所有主题的算法均使用Python和MATLAB进行编码。此存储库中涵盖的主题方法包括:
定价:
欧洲选择
美式期权
数字选项
亚洲选项
希腊文:
欧洲选择
美式期权
数字选项
亚洲选项
定价方式:
二叉树
蒙特卡洛法
布莱克-舒尔斯公式
偏不同方程(FTCS和Crank-Nikolson方案)
减少方差的技术:
凹凸重估法
似然比法
套期保值:
Delta套期保值
CDS传播代理方法(Python):
路口横截面具有股票收益率和波动率的横截面
隐含波动率建模(Python)
半参数法
无套利条件
牛顿-拉普森寻根算法
Matlab
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2024-11-04
MATLAB_Image_Fusion_Algorithms_Implementation.zip
图像融合算法的MATLAB实现,包括灰度极大值融合、加权融合、相关系数融合、TOE融合、HIS融合、PCA融合等等。
Matlab
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2024-11-04