育才学习网1. 数据库分析设计报告怎么写
数据库设计报告对数据库管理和维护来说是很重要的。不过数据库设计完成的话，设计报告还是比设计数据库简单点的。首先要把数据库的设计初衷和最终需要实现的效果说明清楚，然后阐明为了实现这些初衷和效果建立了哪些表以及这些表的结构、字段类型等等，还需要说明一些库设计中遇到的问题和注意点，如果有存储过程等编程方面的设计，也要说明清楚。最后可以有一些设计时的心得体会。
数据库设计报告是存技术性的，条理要很清楚，说明思路要清晰、全面，只要做到这些，写好数据库设计报告应该不难的。
2. 如何分析一个做好的数据库
cess只是比较简单的一种数据库
另外还有像Sql Server 2000、Oracle等中型或者大型的数据库
在建立数据库前，需要进行必要的分析，建立表之间的关系模型
等等等等
不过要是只想做一个简单的例子还是不难的
比如你说的“贮销存”
至少要有“产品信息表”（用于记录公司的全部产品信息，字段如：名称、编码、数量、单价等等）
“销售人员信息表”（用于记录公司销售人员的信息，字段如：人员姓名、编码、年龄、性别等等）
“客户信息表”（用于记录与公司有往来的客户的信息，字段如：客户公司名、公司编码、联系人名、联系人电话、成交次数、成交金额等等）
“销售情况表”（用于记录销售情况，字段如：销售记录编码、销售人员编码、销售产品编码、销售产品数量、单价、销售时间、客户公司编码等等）
3. 数据库需求分析
数据库设计
1、数据库需求分析
1）针对超市进销存管理系统，分别对采购部门、销售部门和库存保管部门进行详细的调研和分析，总结出如下的需求信息：
商品按类管理，所以需要有一商品类型信息。
商品必须属于一个商品类型。
如果一个商品类型存在商品，或存在下级商品类型，则该类型不可删除。
需要记录供应商品信息。
在涉及商品数量的地方，要给出相应的单位。
商品销售信息单中要包含登记商品销售数量、单价等信息。
在进货信息中要包含商品供应商等信息。
商品报损要有报损原因。
进货、销售、报损操作要有相应操作员信息。
只有管理员登录之后才可以使用系统。
默认的管理员不可以删除。
进货、销售、库存、报损信息都要可以添加、修改、删除、分类查找。
当进行进货、销售和报损操作后，能相应更新库存。
需要对进货、销售、库存、报损进行分析，总结热门商品。
2）经上述系统功能分析和需求总结，考虑到将来功能的扩展，设计如下的数据项和数据结构：
商品类型信息，包括数据项有：商品类型编号、商品类型名称等。
商品信息，包括的数据项有：商品编号、商品名称、商品介绍、库存量等。
商品单位信息，包括单位编号、单位名称等。
供应商信息，包括供应商名称、介绍等。
进货信息，包括进货商品、数量、单位、单价、进货时间经手人等。
销售信息，包括销售商品、数量、单位、单价、登记时间等。
报损信息，包括报损商品、数量、单位、原因、登记时间等。
管理员信息，包括管理员账号、密码、是否是默认账号等。
2、数据库概念结构设计
本系统根据以上的设计规划出的实体有：商品类型信息实体、商品信息实体、商品单位信息实体、供应商信息实体、进货信息实体、销售信息实体、报损信息实体和管理员信息实体。
4. 如何学习数据分析
【转自网络】首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。
还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。
其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。
因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。
也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。
数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！计算机你一定要懂。
数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。
这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。
所以必须学会记录好了，就先这么多了。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！数据挖掘的起点很高——1、统计学2、机器学习3、数学——图论，最优化理论等。WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型；数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。
所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少；数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！沈浩老师建议：不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结结交广泛的朋友！关于入门的教材：互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；《数据。
5. 怎么写好一份数据分析报告
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容> 原发布者：weeeekyamap 数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，。
6. 怎么写好一份数据分析报告
每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。
不过，场景的主角名字都做了简单的处理！从此，每周五小B就什么事情都干不了，只有一件事情：分析数据，内心好崩溃啊！！！别怕，您的好友草莓老师已上线，小草莓来支招。不就是数据报告嘛，so easy! 1、首先，小B首次花点时间将需要分析的数据导入到BDP，并且制作不同的仪表盘（即不同的数据报告，只是叫法不同嘛），通过各种可视化图表让数据结果一目了然，比如这样的~肯定需要对数据图表进行一些解释说明嘛，点击仪表盘右上方的”图文混排“，插入”文本“即可进行文字描述，比如这样的~2、这不是还得花1天的时间进行数据分析嘛？别急，“神功能”来啦，快屏住呼吸，它，它，它就是“替换/追加”功能，在工作表页面的右上方哦~因为小B每周要分析的数据指标都是一致的，所以小B每周只需要追加本周数据，然后在仪表盘右上方全局筛选一下本周，数据报告即可瞬间呈现本周最新数据，整个操作过程最多不超过1分钟，哪里需要1天呢，周五完全可以做很多其他的事情咯，从此可告别重复劳动啦！ 当然，要是觉得追加数据都麻烦，那小草莓建议直接将后台数据库接入到BDP，只要数据库数据更新，在BDP上的数据报告结果也就更新了，是不是炒鸡快啊！放心，BDP是一个云端数据平台，接触不到用户的数据，所以大胆接入数据库吧，这样分析效率能大幅提高呢！3、分享报告：最后只需轻轻点击仪表盘右上角的“分享”—“我要分享”，领导就能立马查看你的数据报告。
假如数据有改动，分享的数据结果可以实时同步，超赞！针对这个场景小草莓讲的比较详细，因为数据报告是很多人在职场中都会遇到的需求，比如销售人员、市场营销人员、财务人员、招聘人员等。岗位虽不同，但思路都类似，希望上述内容能帮到你和身边的小伙伴！小D在公司专门负责微信运营，平时除了写文章、策划互动活动等工作，当然数据反馈少不了，而且领导要求分别保存每周微信公众号的数据，一年下来手里有一堆的表格，零零散散，一不小心就丢了，好忧桑啊！小草莓来支招：在BDP，若需更新本周新数据，可“追加”或者“接入数据库”，具体操作见场景1；为了一一保存每周数据，小D可复制上周的数据仪表盘，在新的仪表盘全局筛选下每周的时间段，仪表盘分别以不同时间段命名，这样数据都能在一个地方保存啦，麻麻再也不用担心我啦~小P在公司专门给不同的客户制作不同的数据分析报告，有人力资源、财务、游戏、采购、活动、调研、电商、招生、服装零售、市场活动等各个方面，需求简直五花八门，每周客户还要实时的数据结果，偶尔客户还嫌弃报告的可视化效果不好，天呐~小草莓来支招：不管是哪个数据报告，都离不开数据分析，小P每次都在BDP上做好，分别命名成不同的文件夹名称，以便于保存管理。
BDP做出来的可视化那时相当好啊，受到客户的一致好评啊！做好的可视化报告可以一键分享给客户，每周一更新数据，客户就能看到实时同步的结果，再也不用每周发邮件打扰客户啦，而且工作效率大大提高了~ 一起感受下BDP的可视化效果。你想要什么样的可视化效果，都可以寄已通过拖拽制作！立即登录BDP,1分钟制作你的专属数据分析报告，简答又高效。