数据指标名词解释以及应用

一、数据指标解释：

●展现量:一段时间内您获得的展现次数称之为“展现量”

●点击量:点击量是指某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数，是针对

网络广告推广等被点击的一种新的量词。

●点击率: 是指网站页面上某一内容被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，

它是一个百分比。反映了网页上某一内容的受关注程度，经常用来衡量广告的吸引程度。

●千次展现成本:是指获得一千次展现机会所付出的推广费用。

●平均点击成本:网络广告每次点击的费用，是做为网络广告投放效果的重要参考数

据

●访客数（IP）:是指当天记录的唯一的IP数，一般以IP地址来统计

●独立访客数（UV）:即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。

00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。指当天有多少台电脑访问，一般以COOKIE来统计。

●页面浏览量（PV):店铺各页面被查看的次数

●平均访问深度:用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数

●跳失率:访客不管通过什么渠道达到目标页面，到达后没有继续访问该网站其他页

面既离开

●跳出率:指在只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问

量的百分比。

●转化次数: 指在一个统计周期内，完成转化行为的次数

●转化率:指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比

率。计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%

●新访客数：一天的独立访客中，历史第一次访问网站的访客数

●新访客比率：新访客比率=新访客数/访客数。即一天中新访客数占总访客数的比例。

●平均访问时长：指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗

留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。所以计算公式为：总的逗留时间/总的访问次数= 平均访问时长。

●平均访问页数：指单位时间内，访客访问页面数的平均值。

●回访者比率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有

令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。

●积极访问者比率：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

●忠实访问者比率：只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以

使用两个中的一个或结合使用。

●忠实访问者指数：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，

它结合了页数和时间。

●忠实访问者量：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量

●浏览用户比率：这个指标一定程度上衡量网页的吸引程度。

●浏览用户指数：一分钟内的访问者平均访问页数

●浏览用户量：在一分钟内完成的访问页面数的比率

二、数据指标的应用

1、衡量客服工作质量的指标有哪些：

售前客服

指标完成率（成交额30%）+咨询转化率30%+客单价5%+旺旺回复率5%+首次相应的时间5%+满意度25%

售后客服

指标完成率（纠纷40%）+首次响应时间10%+聊天记录10%+专业知识20%+满意度20%

2、衡量美工工作质量的指标有哪些：

3、衡量运营推广工作质量的指标有哪些：

站外免费推广情况5%+专业知识（推广方面）20%+岗位职责5%+直通车点击率20%+钻石展位点击率30%+淘宝客推广（免费付费）5%+完成业绩比例提出有利于对公司运作或团队发展的合理化建议15%

三、数据指标的优化

1、跳失率高的原因有哪些，怎么优化？

1.店铺的装修不吸引眼球

2.产品介绍不详细，图片不美观

3.价格过高

4.前面人提到的网页打开速度慢等

3、转化率低的原因有哪些，怎么优化？

1) 原因：店铺的装修不美观，让客户没有消费欲望；

方法：店铺装修要做到美观，让消费者有购买的欲望或是或是收藏的欲望；

2) 原因：客单价太高；

方法：

（1）查看竞争对手的客单价，在制定自己产品合适的单价；（2）要衡量自己的宝贝，定位在店铺里的一个核心。考虑主推款？引流款？利润款？看宝贝质量跟服务，再去定制宝贝客单价；

3) 原因：产品详情页不吸引人；

方法：

（1）列出产品的属性特征，说明产品的优势、突出产品比别人更好的地方；

（2）本产品可以带来哪些好处，有哪些价值；

4) 原因：产品的销量较低或者宝贝评价不好；

方法：

（1）可以评价好的消息放在详情页中，增加客户信任度；

（2）提高销售，可以做淘宝直通车推广，推广图要突出产品的卖点或优势；

5) 原因：宝贝的卖点或是特点、优势不突出；

方法：

（1）宝贝人群进行定位，然后确定目标人群需求，可以给客户带来什么样的宝贝，突出卖点；

（2）查看竞争对手的文案，然后与他的形成对比，突出本店宝贝，提炼卖点；

6) 原因：客服服务不到位；

方法：

（1）清楚认知产品信息，功能，优势，可以与客户沟通时提高转化率；

（2）售前，售中，售后做到服务好，做到售后服务要求客户给好评；

数据库名词解释

数据库名词解释 1.数据库： 数据库是以一定的组织方式将相关的数据组织在一起，长期存放在计算机内，可为多个用户共享，与应用程序彼此独立，统一管理的数据集合。 2.数据库管理系统： 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间，具有数据定义，管理和操纵功能的软件集合。 3.数据库系统3级模式体系结构： 外模式又称用户模式或子模式，对应于用户级，是某个或几个数据库用户所看到的数据库的数据视图。 概念模式又称模式或者逻辑模式，它是介于内模式与外模式之间的层次，与结构数据模型对应，由数据库设计者综合各用户的数据，按照统一的观点构造的全局逻辑结构，是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描述，是所有用户的公共数据视图。 内模式又称存储模式或物理模式，是数据库中全体数据的内部表示，它描述了数据的存储方式和物理结构，即数据库的“内部视图”。4．数据库系统两级映射功能 1)外模式与概念模式间的映射 外模式与概念模式间的映射功能，定义了外模式与概念模式之间的对应关系，保证了逻辑数据的独立性，即外模式不受概念模式变化影响。

2）概念模式与内模式间的映射 概念模式与内模式间的映射功能，定义了内模式与概念模式之间的对应关系，保证了物理数据的独立性，即概念模式不受内模式变化影响。 5.数据库系统的组成 数据库系统的组成是在计算机系统的意义上来理解数据库系统，它一般由支持数据库的硬件环境，数据库软件支持环境（操作系统，数据库管理系统，应用开放工具软件，应用程序等）、数据库、开发、使用和管理数据库应用系统的人员组成。 6.数据库设计的步骤 1）需求分析阶段：需求分析阶段是数据库设计的基础，是数据库设计的最初阶段。 2）概念结构设计阶段：数据库概念结构设计阶段是设计数据库的整体概念结构，也就是把需求分析结果抽象为反映用户需求信息和信息处理需求的概念模型。 3）逻辑结构设计阶段：数据库逻辑结构设计师在概念模型的基础上进行的，是把概念模型转换成可由某个数据库管理系统支持的数据模型。 4）物理结构设计阶段：数据库物理结构设计阶段是针对一个给定的数据库逻辑模型，设计一个可实现的，有效的物理数据库结构，包括存储结构和存取的方法。 5）实施阶段：数据库实施阶段是根据物理结构设计阶段的结果，建立一个具体的数据库，将原始数据载入到数据库中，并编写应用系统

数据库名词解释

名词解释 1.数据库：DB是长期存储在计算机内 的，有组织的，统一管理的相关数 据的集合。 2.数据库管理系统：DBMS是数据库 系统中专门用来管理数据的软件， 它位于用户和操作系统之间。 3.数据库系统：数据库系统是实现有 组织地，动态地存储大量关联数据， 方便多用户访问的计算机硬件，软 件和数据资源组成的系统。 4.数据库技术：数据库技术是研究数 据库的结构，存储，设计，管理和 使用的一门软件技术。 5.数据库概念设计：是指根据用户的 需求设计数据库所表达的概念。6.数据库逻辑设计：是指从概念设计 得到的数据库概念出发设计数据库 的逻辑结构，即实现数据存取的表 达方式和方法。 7.联系：是指实体之间的关系。与一 个联系有关的实体集的个数，称为 联系的元数。 8.概念模型：用来表达用户需求观点 的数据库全局逻辑结构的模型。9.逻辑模型：用来表达计算机实现观 点的数据库全局逻辑结构的模型。 10.外部模型：用来表达用户使用观点 的数据库局部逻辑结构的模型。11.内部模型：用来表达数据库物理结 构的模型。 12.投影操作：是对一个关系进行垂直 分割，消除某些列，并重新安排列 的顺序。 13.选择运算：是根据某些条件对关系 做水平分割，即选取符合条件的元 组。 14.自然连接：是连接运算的有个重要 特例，他要求被连接的两个关系有 若干相同的属性名。 15.函数依赖：是指关系中属性之间取 值的依赖情况。 16.第一范式：如果关系模式R的每个 关系r的属性值都是不可分解的原 子值。 17.关系规范式：实际上是对关系逐步 分解的过程，通过分解使关系逐步 达到较高范式。 18.查询：是按照事先规定的准则，以 不同方式查看相关表中数据的一种 数据库对象。 19.数据访问页：是指连接到数据库的 特殊Web页，利用数据访问页可以 输入，查看。编辑和操作存储在数 据库中的数据。 20.宏：是一个或多个操作的集合，每 个操作完成一个特定的功能。 21.组：是由一些属于数据库对象的快 捷方式组成，通过“数据库”窗口 可以将不同类型的数据库对象组织 到一个“组”中。 22.生成表查询：可以把选择查询得到 的结果变成一个真正的表，这个表 完全独立于数据源，用户对生成的 新表进行任何操作，都不会影响原 来的表。 23.更新查询：可以按指定的条件一次 性地更新一批记录，而不必逐个地 去修改每一条记录。 24.追加查询：是一种从一个表向另一 个表追加记录的操作，特别适宜于 从已存在数据的源表按照指定的条 件向目标表转移的情况。 25.SQL查询：是用户使用SQL语句创 建的查询。 26.联合查询：可以将多个表合并为一 个表，但要求用来合并的表具有相 同的字段名，相应的字段具有相同 的属性。 27.传递查询：可以直接向ODBC数据 库发送SQL命令，不必链接到服务 器上的表，就是直接使用相应的表。 28.数据定义查询：是一种包括数据定 义语言语句的SQL查询，实际上 是创建表。 29.类模块：是指可以用来定义新对象 的模块，包括有属性和方法的定义。 30.标准模块：是指存储在数据库中的 通用过程和常用的过程。 31.关系模型：通过若干个二维表反映 实体集及实体之间的联系。 32.数据模型：是构造数据的规则以及 对数据所能进行的操作的总体。 33.数据独立性：应用程序与数据库的 数据结构之间相互独立。 34.侯选键：在关系中凡能唯一标识元 组的属性，称为关系模式的侯选键。 35.主键：用户从侯选键中选做标识元 组的属性称为主键。 36.外键：如果关系模式R中属性K是 其他关系模式的主键，那么K在R 中称为外键. 37.实体完整性：要求关系中的元组在 组成主键的属性上不能是空值。 38.参照完整性：参照完整性规则与关 系之间的联系有关，是指“不允许 参照引用与当前关系相联系的另一 关系中不存在的元组。 39.用户定义完整性：在建立关系模式 时，允许用户定义属性的数据类型， 大小和取值范围，系统采用统一的 方法进行检验实施，不在由程序员 承担这部分工作。 40.函数依赖：是指关系中属性之间取 值的依赖情况。 41.完全函数依赖：属性E依赖于主键 A+B，即E的取值依赖与A和B两 者的组合。 42.部分函数依赖：属性C只依赖于主 键中的B，而与A无关，这称为部 分函数依赖。 43.传递函数依赖：属性D依赖于C， 而C又依赖于B，因而D间接依赖 于B，这称为D传递依赖于B。 44.数据完整性：数据的正确性 45.数据安全性控制：防止非法存取数 据库，一般通过设置密码、控制存 取权限和采取数据加密等措施来实 现。 46.并发控制：在网络环境下当多个用 户同时操作同一数据时加以控制保 证数据的正确性 47.实体集：性质相同的同类实体的集 合。 48.1：1联系：对于不同型实体集A和 B，如果A中的一个实体最多只与B 中的一个实体有联系，则称A和B 两实体为1：1联系。 49.联系的元数：有一个联系有关的实 体集的个数。 50.模块：是用VBA语言编写的程序代 码，基本上是由声明，语句和过程 组成的集合。 51.利用查询可以建立一个新表，这样 的查询称为生成表查询。 52.将窗体中的一个显示记录按列分隔 的窗体是纵栏式窗体。 53.如果需要在窗体没一页的顶部都显 示信息，该窗体必需具有页面页眉 节。 54.在Access中，如果要对数据访问页 进行修改，则应该使用数据访问页 的设计视图 55.ACCESS中，查询不仅具有查找的 功能，而且还具有计算功能 56.窗体中的数据主要来源于表和查询 57.查询设计器分为上下两部分，上半 部分是表的显示区，下半部分是查 询设计区

统计学名词解释

1、统计学 统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 2、指标和标志 标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。 3、总体、样本和单位 统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。 4、统计调查 统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。 5、统计绝对数和统计相对数 反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。 6、时期指标和时点指标 时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。 7、抽样估计和假设检验 抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。 8、变量和变异 标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。 9、参数和统计量 参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。 10、抽样平均误差 样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。 11、抽样极限误差 抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。 12、重复抽样和不重复抽样 重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计 点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数 广义上来说，它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数 凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指

数据库名词解释

1.游标：游标是与某一查询结果相联系的符号名，用于把集合操作转换成单记录处理方式 2.2NF：第二范式。如果关系模式R为第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖 于R的某个候选键，则称是第二范式模式(注：如果A是关系模式R的候选键的一个属性，则称A是R的主属性，否则称A是R的非主属性。) 3.3NF：第三范式。如果关系模式R是第二范式，且每个非主属性都不传递依赖于R的候 选键，则称R是第三范式的模式 4.BCNF：BC范式。如果关系模式R是第一范式，且每个属性都不传递依赖于R的候选键， 那么称R是BCNF的模式。 5.无损联接：设R是一关系模式，分解成关系模式ρ={R1,R2...,Rk},F是R上的一个函数依 赖集。如果对R中满足F的每一个关系r都有r=πR1(r)|X|πR2(r)|X|...|X|πRk(r)则称这个分解相对于F是"无损联接分解" 6.保持依赖集:所谓保持依赖就是指关系模式的函数依赖集在分解后仍在数据库中保持不 变，即关系模式R到ρ={R1,R2,...,Rk}的分解，使函数依赖集F被F这些Ri上的投影蕴涵。 7.事务：事务是指一个操作序列，这些操作要么什么都做，要么都不做，是一个不可分割 的工作单位，是数据库环境中的逻辑工作单位 8.封锁：封锁就是事务可以向系统发出请求，对某个数据对象加锁，此事务对这个数据对 象有一定控制，而其他事务则不能更新数据直到事务释放它的锁为止。 9.活锁：是指某个事务永远处于等待状态，得不到执行的现象 10.死锁：有两个或以上的事务处于等待状态，每个事务都在等待另一个事务解除封锁，它 才能继续执行下去，结果任何一个事务都无法执行，这种现象就是死锁。 11.串行调度：事务的依次执行称为串行调度。 12.可串行化调度：对于事务集(T<1>,T<2>,?,T)，如果一个并发调度的结果与一个串行调度等 价，则称此调度是是可串行化调度。 13.两段封锁协议： 14.超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。(注意，超键是一个属 性集) 15.候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。或者是书本P24定义2.4.1 16.主键：被数据库设计者选择出来作为表T中特定行的唯一性标识符的候选键。 17.外键：某个关系的主键相应的属性在另一关系中出现，此时该主键在就是另一关系的外 键， 书本上的定义：如果表T1中任意行的F值的组合，至少包含一个空值或与被引用表T2中为候选键或主键的列集合P的组合值匹配，则列集合F被定义为外键。 18.实体完整性规则：这条规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。 19.参照完整性规则：这条规则要求“不引用不存在的实体”。其形式定义如下：如果属性 集K是关系模式R1的主键，K也是关系模式R2的外键，那么R2的关系中，K的取值只允许有两种可能，或者为空值，或者等于R1关系中某个主键值。 20.第一范式规则：不允许有多值属性和含有内部结构的列。 21.兼容表：R和S有相同的标题，且属性是从相同的域中选择并具有相同的含义，则R和 S是兼容的。 22.投影：删除表上的某些列，包括标题以及对应列上的值。在结果集中只留下重复行的一

数据库期末考试名词解释

1. 概念模式 是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。概念模式不仅要描述概念记录类型，还要描述记录间的联系、操作、数据的完整性、安全性等要求。? 2. X封锁 如果事务T对数据R实现X封锁，那么其他的事务要等T解除X封锁以后，才能对这个数据进行封锁。只有获准X封锁的事务，才能对被封锁的数据进行修改。? 3. 复制透明性 即用户不必关心数据库在网络中各个结点的数据库复制情况，更新操作引起的波及由系统去处理。 4. 主属性 包含在任何一个候选键中的属性。 5. 事务的原子性 一个事务对数据库的操作是一个不可分割的操作系列，事务要么完整地被全部执行，要么全部不执行。 1. DML 数据操纵语言（Data Manipulation Language),由DBMS提供，用于让用户或程序员使用，实现对数据库中数据的操作。DML分成交互型DML和嵌入型DML两类。依据语言的级别，DML 又可分成过程性DML 和非过程性DML两种。 2. S封锁 共享型封锁。如果事务T对某数据R加上S封锁，那么其它事务对数据R的X封锁便不能成功，而对数据R的S封锁请求可以成功。这就保证了其他事务可以读取R但不能修改R，直到事务T释放S封锁。? 3. 分布式DBS 是指数据存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地都有自治处理能力并完成局部应用； 而每一场地也参与(至少一种)全局应用程序的执行，全局应用程序可通过网络通信访问系统中的多个场地的数据。 4．事务 数据库系统的一个操作系列，这些操作或者都做，或者都不做，是一个不可分割的工作单位 5. 丢失更新 当两个或以上的事务同时修改同一数据集合时,由于并发处理,使得某些事务对此数据集合的修改被忽视了. 1. 实体完整性规则 这条规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。如果出现空值，那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。 1. 域和元组 在关系中，每一个属性都有一个取值范围，称为属性的值域，简称域；记录称为元组。元组对应表中的一行；表示一个实体。? 2. 无损联接 设R是一关系模式，分解成关系模式ρ={R1,R2...,Rk},F是R上的一个函数依赖集。如果对R中满足 F 的每一个关系r都有r=πR1(r)πR2(r)... πRk(r)则称这个分解相对于F 是"无损联接分解"。 3. 事务的原子性?

数据库概论试题2006(A)

数据库概论试题（A） 姓名：班级：学号：成绩： 一、名词解释（10分） 1．模式 2．函数依赖 3．事务 4．侯选码 5．实体完整性 二、选择题（26分） 1. 单个用户使用的数据视图的描述称为【】 A. 外模式 B. 概念模式 C. 内模式 D. 存储模式 2. 子模式DDL用来描述【】 A. 数据库的总体逻辑结构 B. 数据库的局部逻辑结构 C. 数据库的物理存储结构 D. 数据库的概念结构 3. 在DBS中，DBMS和OS之间的关系是【】 A. 相互调用 B. DBMS调用OS C. OS调用DBMS D. 并发运行 4. 五种基本关系代数运算是【】 A. ∪，-，×，π和σ B. ∪，-，∞，π和σ C. ∪，∩，×，π和σ D. ∪，∩，∞，π和σ 5. 当关系R和S自然联接时，能够把R和S原该舍弃的元组放到结果关系中的操作是【】 A. 左外联接 B. 右外联接 C. 外部并 D. 外联接 6．数据模型的三要素是【】： A.数据结构、数据对象、共享 B.数据结构、数据操作、数据控制 C.数据结构、数据操作和完整性 D.数据结构、数据操作和完整性约束条件 7. 设关系模式R (A，B，C)，F是R上成立的FD集，F = {B→C}，则分解ρ = {AB，BC}相对于F 【】 A. 是无损联接，也是保持FD的分解 B. 是无损联接，但不保持FD的分解 C. 不是无损联接，但保持FD的分解 D. 既不是无损联接，也不保持FD 的分解 8. 储蓄所有多个储户，储户在多个储蓄所之间存款，储户与储蓄所之间的关系是【】

A. 1对1联系 B. 1对多联系 C. 多对多联系 D. 多对1联系 9. 在数据库设计中，将ER图转换成关系数据模型的过程属于【】 A. 需求分析阶段 B. 逻辑设计阶段 C. 概念设计阶段 D. 物理设计阶段 10. 设有T1和T2两个事务，其并发操作如图，下面评价中正确的是【】 A.该操作不存在问题 B.该操作丢失修改 C.该操作不能重复读 D.该操作读“脏数据” 11. 如果事务T获得了数据项Q上的排它锁，则T对Q 【】 A. 只能读不能写 B. 只能写不能读 C. 既可读又可写 D. 不能读不能写 12. 现有关系表：医疗（患者编号，医生编号，医生姓名，诊断日期，诊断结果，恢复情况）的主码是【】 A. 患者编号，医生编号，诊断日期 B. 医生编号 C. 诊断日期 D. 患者编号 13 索引属于【】 A.模式 B.外模式 C.内模式 D. 概念模式 三、填空题（10分） 1. 用树型结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为_______________。 2. 关系数据库的关系演算语言是以_______________为基础的DML语言。 3. 事务必须具有的四个性质是：原子性、一致性、_______________和持久性 4. 设关系模式R (A，B，C)，F是R上成立的FD集，F = {B→A，B→C}，则分解ρ = {AB，AC}丢失的FD是_______________。 5. DB并发操作通常会带来三类问题，它们是丢失更新、_______________和读脏数据。 6. 计算机系统的安全性可以划分为：_______________、管理安全类和政策法律安全类。 7. 数据库保护包括:安全性保护、完整性保护、_______________和恢复。 8. 由于硬件故障使存储在外存上的数据部分丢失或全部丢失，这种情况称做_________ 故障。 9.关系系统分为：表式系统、最小关系系统、___________、全关系系统。 10．数据恢复要涉及的2个技术是：数据转储和___________。 四、简答题（24分） 1. 设有关系模式R (A，B，C，D)，F是R上成立的FD集，F = {D→A，D→B}，试写出关系模式R的候选键，并说明理由。 2. 设有关系R和S，其中R为参照关系，S为信赖关系。为了实现完整性约束，SQL规定可以对R的删除操作采取哪三种措施？ 3. 什么是死锁? 预防死锁的方法有哪些?

医学统计学名词解释复习资料

1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。 19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值 22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。 描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。 23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。 28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。 30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。 点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。 区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。 34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。 35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。 统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的科学。 总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。

数据库名词解释

Dn的子集叫做在域D1，D2，…,Dn上的关系表示为R(D1,D2,…,Dn) ，即结构化查询语言，是关系数据库的标准语言 些列，但保留了主码。称这类视图为 模式集合。这种过程叫 此建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和管理数据，满足各种用户的应用需求，包括信息管理要求和数据操作要求 成果 SQL语句嵌入程序设计语言中，被嵌入的程序设计语言成为宿主语言。简称主语言 SQL语句的执行结果，每个游标区都有一个名字 的工作单位 T1封锁了数据R，事务T2又请求封锁R，于是T2等待。T3也请求封锁R，当T1释放了R上的封锁之后系统首先批准了T3的请求，T2仍然等待。然后T4又请求封锁R，当T3释放了R上的封锁之后系统又批准了T4的请求……T2有可能永远等待，这就是活锁的情形。 T1封锁了数据R1，T2封锁了数据R2。然后T1又请求封锁R2，因T2已封锁了R2，于是T1等待T2释放R2上的锁，接着T2又申请封锁R1，因T1已封锁了R1，T2也只能等待T1释放R1上的锁。这样出现了T1在等待T2，而T2又在等待T1的局面，T1 和T2两个事务永远不能结束，形成死锁 (1)实现数据共享；2)减少数据的冗余度；(3)数据的独立性；(4)数据实现集中控制；(5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性；(6)故障恢复 E—R模型的数据库设计发法，3NF的设计方法， 数据库运行与维护

40.设有一个记录各个球队队员每场比赛进球数的关系模式 R（队员编号，比赛场次，进球数，球队名，队长名） 如果规定每个队员只能属于一个球队，每个球队只有一个队长。根据以上信息完成如下任务： （1）写出根据该关系模式创建表“比赛情况”的SQL语句；（4分） （2）写出关系模式R的基本函数依赖和主码；（4分） （3）把R分解成2NF模式集。（2分）

卫生统计学名词解释

1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。 样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。 2.随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 3.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。 4.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等 计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。 等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料。 5．概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。频率：在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P（A）= m/n。 2.概率是描述随机事件发生可能性大小的数值，常用P表示。随机事件概率的大小在0与1之间，P越接近1，表示某事件发生的可能性越大；P越接近0，表示某事件发生的可能性越小。习惯上将P≤0.05的事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可视为不发生。 6. 随机误差：随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的差。它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。 抽样误差（sampling error ）是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情况下，总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 7．系统误差：系统误差(systematic error)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值的两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少。 8．随机变量：随机变量（random variable）是指取指不能事先确定的观察结果。随机量的具体内容虽然是各式各样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分布。 9．参数：参数（paramater）是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。 10．统计量：统计量（statistic）是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 11.频数表（frequency table）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度（频数）。对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡0，1，2…个病人的天数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。 12.算术均数（arithmetic mean）描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用μ表示，样本均数用X 表示。 13.几何均数（geometric mean）用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。 14.中位数（median）Md将一组观察值由小到大排列，n 为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平均水平。 15.极差（range）亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。 16.百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围。

数据库中一些常用的名词解释

◆DB：数据库（Database),DB是统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。 ◆DBMS：数据库管理系统（Database Management System)，DBMS是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB 的建立、查询、更新及各种数据控制。DBMS总是基于某种数据模型，可以分为层次型、网状型、关系型、面向对象型DBMS。 ◆DBS：数据库系统（Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。 ◆1：1联系：如果实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，好么实体集E1对E2的联系称为“一对一联系”，记为“1：1”。 ◆1：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有联系，那么E1对E2的联系是“一对多联系”，记为“1：N”。 ◆M：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1对E2的联系是“多对多联系”，记为“M：N”。 ◆数据模型：表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。它可分为两种类型：概念数据模型和结构数据模型。 ◆概念数据模型：它是独门于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。 ◆结构数据模型：它是直接面向数据库的逻辑结构，是现实世界的第二层抽象。这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统，所以称为“结构数据模型”。结构数据模型应包含：数据结构、数据操作、数据完整性约束三部分。它主要有：层次、网状、关系三种模型。

统计名词解释

1.参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 2.正态分布：以均数u为中心左右完全对称的分布，记为X～N(u, ) 标准正态分布：以均数为0，标准差为1的正态分布，记为u～N(0,1) 3.平均数：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数、几何平均数、中位数等。 标准差S：将方差开方，得到标准差，它是最常用的变异指标，标准差越大，说明数据的变异程度越大。 标准误S X：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量均数抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差称为标准误。 S p(样本率的标准差)：率的标准误，用来描述样本率的抽样误差。 4.参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量( , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t、u检验、方差分析。 非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验(nonparametric test). 5.率(rate)：强度相对数，用以说明某现象发生的频率或强度。是某事物或现象发生的实际数与可能数的比例关系。 构成比(proportion)：结构相对数，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示，其计算公式为： 比(ratio):又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B。 6.相关系数：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数。 复相关系数：是决定系数的平方根，相对系数的绝对值，用来度量应变量与多个自变量间的线性相关程度。 决定系数：是反映回归贡献相对程度的指标，是回归平方和与总体平方和之比。无单位，取值在0到1之间。 回归系数：直线回归方程= a+bX的系数b称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y平均改变 b 个单位。 偏回归系数：是多元线性回归方程中的各个自变量的回归系数。 标准偏回归系数：将原始数据实施标准化变换后的直线回归方程中的偏回归系数，反映各变量对因变量的贡献大小。 零相关：指两个变量间没有直线相关的关系。 7. 统计描述：指选用恰当的统计指标，选用合适的统计表和统计图，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。 统计推断：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 8.X检验：以卡方分布为理论依据，用途颇广的假设检验方法。 秩和检验：推断一个总体表达分布位置的中位数M和已知M0，两个或多个总体的分布是否有差别。 9.生存率：是指接受某种治疗的病人或患某病的病人中，经若干年的随访后，尚存活的病人数所占的比例。

数据结构名词解释整理

Data Structure 2015 hash table散列表：存放记录的数组 topological sort拓扑排序：将一个DAG中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序（44） worst case 最差情况：从一个n元一维数组中找出一个给定的K，如果数组的最后一个元素是K，运行时间会相当长，因为要检查所有n 个元素，这是算法的最差情况（15） FIFO先进先出：队列元素只能从队尾插入，从队首删除（20）（P82）2014 growth rate增长率：算法的增长率是指当输入的值增长时，算法代价的增长速率（14） priority queue 优先队列：一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列（26） external sorting外排序：考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题，由于记录必须驻留在外存中，因此这些排序方法称为外排序（32） connected component连通分量：无向图的最大连通子图称为连通分量（40） 2013 stack栈：是限定仅在一端进行插入或删除操作的线性表（19）

priority queue 优先队列：一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列（26） BFS广度优先搜索：在进一步深入访问其他顶点之前，检查起点的所有相邻顶点（42） collision (in hashing)冲突：对于一个散列函数h和两个关键码值k1和k2，如果h(k1) =β= h(k2) ，其中β是表中的一个槽，那么就说k1和k2对于β在散列函数h下有冲（35） Chapter 1 Data Structures and Algorithms type类型：是指一组值的集合 data type数据类型：一个类型和定义在这个类型上的一组操作abstract data type (ADT) 抽象数据类型：指数据结构作为一个软件构件的实现 data structure数据结构：是ADT的实现 problem问题：一个需要完成的任务，即对应一组输入，就有一组相应的输出 function函数：是输入和输出之间的一种映射关系 algorithm算法：是指解决问题的一种方法或者一个过程algorithm算法是解决问题的步骤，它必须把每一次输入转化为正确的输出；一个算法应该由一系列具体步骤组成，下一步应执行的步骤必须明确；一个算法必须由有限步组成；算法必须可以终止。computer program计算机程序：被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现