(最新整理)物流信息技术教案

(最新整理)物流信息技术教案内容摘要：

oxPro 等。 Oracle 数据库是著名的 Oracle 公司的关系数据库产品，技术特点： （一）支持企业联机事务处理 Oracle 使用许多内部的改进和新特性来大力提高联机事 务处理 （ OLTP）应用的高性能、高可用性和高可靠性。 （ 1）高性能 Oracle 提供了在高档多处理系统上的伸缩性。 （ 2）高可用性高可用性包括操作的高可用性和应用软件的高可 用性两个方面 （ 3）高可靠性 Oracle 提供了全面的灵活的可靠的工具，确保彻底的用户身份验证，保证数据的隐秘性和完整性，管理数据库特性的指派，以及在企业或网络环境里监测数据库的操作。 （二）支持企业分布式处理 （ 1）数据的复制 （ 2）透明的分布式查询 （ 3）透明的分布式事务 （ 4）继承非 Oracle 的系统 （三）支持 企业数据仓库 （四） Oracle 的 Inter 方案 二、 MS SQL SERVER 系统 （一）简介 MS SQL Server 是微软公司开发和推广的数据库管理系统（ DBMS），是当前Windows 操作系统下最流行的数据库系统，它具有如下几个优点： （ 1） SQL Server 可看作是 Windows NT（ Windows）的自然扩展 （ 2） SQL Serve 与 Windows NT 一样容易安装和维护 （ 3） SQL Server 使用 Windows NT 的服务提供新的或扩展的数据库功能 （二）系统结构 SQL Server 是基于 SQL的客户 /服务器数据库。 1． SQL Server SQL Server 能监视客户所采取的动作，保护重要数据。 其中包括： （ 1）执行存储过程和触发器中定义的业务规则。 （ 2）防止两个用户同时更新同一个数据。 （ 3）保证在不同地址存放的数据具有逻辑的一致性。 2． SQL Server Agent SQL Server Agent（ SQL服务器代理，原名 SQL Executive）是提供 SQL Server的调度服务。 SQL Server 是基于 SQL的客户 /服务器数据库。 3． SQL Mail SQL Server 的另一个重要部件是 SQL Mail（ SQL邮件）引擎，这个部件用扩展存储过程与支持 MAPI 的电子邮件系统通信。 4． Distdbuted Transaction Coordinater（分布式事务协调器）随着网络的普及与Inter 的迅速发展，分布式大型数据库越来越普及，越来越多的系统把数据库部件都安装在多个服 务器上。 SQL Server 是基于 SQL的客户 /服务器数据库。 5．系统数据库 四个数据库的内容 ： （ 1） Master 数据库 （ 2） Model 数据库 （ 3） Tempdb 数据库 （ 4） Msdb 数据库 Sybase 公司的设计目标是： （ 1）满足联机事务处理的应用需求。 （ 2）采用客户，服务器的体系结构。 （ 3）实现真正开放的和分布的数据库管理。 （二） Sybase 的客户 /服务体系 网络环境上的软件被明确地划分为三个部分：客户软件、服务器软件及接口软件。 系列分别为： Sybase SQL Toolset、 Sybase SQL Server 及 Sybase Client/Server Interface。 Sybase SQL Server 的主要特点是： （ 1）具有适应联机事务处理应用的高性能。 （ 2）实现了数据完整性检查和控制。 （ 3）强化的安全保密功能。 （ 4）先进的软件容错能力。 （ 5）支持分布式查询和更新。 第七节 数据仓库 一、定义及其特点 数据仓库（ Data Warehouse）的概念最初是由 Bill Inmon提出的，由于在数据仓库方面的建树， Bill Inmon被尊称为“数据仓库之父”，他在其《 Building Data Warehouse》一书中将数据仓库定义为：“面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的数据集合，用 以支持企业或组织的决策分析过程”。 数据仓库具有如下的特点： （一）数据仓库是面向主题的 （二）数据仓库是集成的 （三）数据仓库是不可更新的 （四）数据仓库是随时间变化的 二、数据集市 （一）数据集市定义 数据集市是数据仓库平台的一个非常重要的组件，是一个由用以支持部门定制化应用的数据所组成的部门级数据库。 （二）数据集市的数据来源 通常一个公司的数据集市可以由两种途径来创建。 第一种途径是直接从 OLTP 系统中将数据捕获到需要使用该数据的数据集市中；第二种途径是将 OLTP 系统中的数据捕获到中央数据 仓库中， 再将数据仓库中的数据填充到数据集市中。 图 218 描述了从一个数据仓库中抽取的、分别服务于市场部、财务部和销售部的数据集市。 三、星型模式 我们把被其他表包围的、处于中心位置的表格（销售实绩）称为“事实表”，而包围“事实表”的各表格（产品、客户、供应商、订单、时间）被称为“维数表”。 1．事实表 事实表是由两个部分组成的，一部分是主码，另一部分则 是数据仓库的数值指标（也称为事实）。 2．维数表 产品维数表的“颜色”属性具有如下的性质： （ 1）可用文字描述。 （ 2）离散的。 （ 3）可用于定义限制条件。 （ 4）可为分析过程提供行标题。 四、数据挖掘 （一）数据挖掘的概念 数据挖掘（ Data Mining，简称 DM）顾名思义就是从超大型数据库（ VLDB）或数据仓库中搜索有用的商业信息的过程，这与从矿山中挖掘矿石的过程是类似的，都需要对巨大数量的材料进行筛选或用智能去探查价值的真正所在。 数据挖掘技术具有如下的性能： 1．自动预测趋势和行为 2．自动发现以前未知模式 （ 1）数据挖掘可以发现意想不到的有价值的结果。 （ 2）数据挖掘工具经常与电子表格软件和其他最终用户软件开发工具结合在一起。 因此，挖掘出的数据 可以快速而容易地进行分析和处理。 （ 3）数据挖掘可以产生五种类型的信息：联想、序列、分类、簇、预测。 （二）数据挖掘工具 1．神经计算 神经计算是一种机器学习方法，通过这种方法可以为模型检查历史数据。 2．智能代理 最有希望从 Inter 或基于 Intra 的数据库获取信息的方法之一是使用智能代理。 3．辅助分析 这种方法使用一系列的算法对大数据集合进行分类整理，并用统计规则表达数据项。 第二章 数据库管理与网络应用 第七节 数据仓库 四、数据挖掘 （三）数据挖掘应用 数据挖掘技术在某些行 业的应用： 零售和销售业：预测销售、确定库存量和分销计划等。 银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。 航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地。 广告：预测在黄金时间播放什么广告最好，怎样使插入广告的收效最大。 市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销商品的邮件作出应答或购买特殊产品。 第三章 物流管理信息系统 本章重点： 管理信息系统及物流管理信息系统概念、物流管理信息系统的特点、构成和功能 本章难点： 物流管理信息系统的特点、构成和功能 教 学目标： 让学生能够了 解：物流管理信息系统开发方法和过程（生命周期法、原型法等） 掌握： 管理信息系统及物流管理信息系统概念、物流管理信息系统的特点、构成和功能 导入案例 久凌公司的电子化物流模式 一、基本情况 1 ．主要业务 中外运（久凌）汽车运输有限公司（以下简称久凌公。