何谓数据规范化?规范化的方法有哪些

规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级，满足最低要求的一级叫做第一范式(1NF)，在第一范式的基础上提出了第二范式(2NF)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF)，以后又提出了BCNF范式，4NF，5NF。

特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM，KNN，K-means，聚类等方法。

在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。 Min-max规范化： 将原始数据投射到指定的空间[min，max]。

数据规范化的几种方法 Min-Max规范化 Min-Max规范化是将原始数据变换到[0，1]的空间中。公式：新数值=(原数值-极小值)/(极大值-极小值)。

方法一：规范化方法 也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0，1]区间。方法二：正规化方法 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。

字符型数据 在Excel 中，字符型数据包括汉字、英文字母、空格等。每个单元格最多可容纳 32，000个字符。默认情况下，字符数据自动沿单元格左边对齐。

mysql中count的用法

1、用count(*)函数来统计，返回匹配指定条件的行数。

2、sum(1)就是1这个数值，count(1)相当于第一列的名字，虽然统计行结果是一样的，从效率上还是推荐count。显然对于*和name知道主键列的直接指定会更好，不知道的话用星号也无妨。

3、扫描全表，但不取值，server层收到的每一行都是1，判断不可能是null，按值累加。注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

4、sql查询表中数据总条：SELECT COUNT(*) FROM 表名称。count（*）代表着数据统计的总数。例子 本例返回 Persons 表中的行数：SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo。

5、对于count(*)，MySQL优化器会找到最小的那棵索引树然后进行遍历。如果某张大表需要经常性的进行count(*)操作，可以考虑单独建立一张表进行保存大表的记录行数。

数据库的程序设计问题,高手来帮忙一下

如果对象数据比较多、比较大的话，那么就需要在数据库设计之前好好的规划，否则会在很大程度上影响数据库的性能与稳定性。其实DB2 数据库就好像一个仓库，数据库中的对象(如索引、数据表、表空间)等等就好像仓库中的货物。

第一步，规划。规划阶段的主要任务是进行建立数据库的必要性及可行性分析。如系统调查（即对企业全面调查，画出组织层次图，以了企业组织结构），可行性分析，确定DBS（数据库系统）的总目标和制定项目开发计划。

报表设计一般分两部分，一部分是报表的( 数据源 )，定义了报表使用的数据；另一部分是报表布局，定义了数据如何显示和( 组织 )。

先数据建模，首先建的是抽象对象模型。就是把需求当中的数据对象化。然后，细化对象属性，这个是根据需求的需要来的。接下来是建立关系。设定属性数据类型，形成物理数据模型，也就是数据库当中的表和关系了。

多对多关系至少需要3个表，我们把一个表叫做主表，一个叫做关系表，另外一个叫做字典表或者副表（字典表是纪录比较少，而且基本稳定的，例如：版块名称；副表是内容比较多，内容变化的，例如）。

①首先检查CMOS SETUP是否丢失了硬盘配置信息。测量主板上COMS RAM电路是否为电池有故障，或元器件（如二极管、三极管、电阻、电容等）损坏能原因而CMOS中的硬盘配置参数出错。