Das Buch stellt Anforderungen und Lösungskonzepte zur Datenbankunterstützung bei der Verwaltung und Auswertung empirisch erhobener Massendatenanwendungen vor. Es bietet Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Banken-/ Finanzwesen, beschreibende Statistik, Fertigungsqualitätskontrolle, Molekularbiologie, Klima-/ Umweltforschung. Zur Unterstützung dieser Anwendungsbereiche wird ein Modell für ein SSDB-System (Scientific&Statistical Database System) dargestellt, das hinsichtlich Modellierungsflexibilität und Durchgängigkeit auf allen Schemaebenen eines Datenbanksystems deutlich über vergleichbare…mehr
Das Buch stellt Anforderungen und Lösungskonzepte zur Datenbankunterstützung bei der Verwaltung und Auswertung empirisch erhobener Massendatenanwendungen vor. Es bietet Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Banken-/ Finanzwesen, beschreibende Statistik, Fertigungsqualitätskontrolle, Molekularbiologie, Klima-/ Umweltforschung. Zur Unterstützung dieser Anwendungsbereiche wird ein Modell für ein SSDB-System (Scientific&Statistical Database System) dargestellt, das hinsichtlich Modellierungsflexibilität und Durchgängigkeit auf allen Schemaebenen eines Datenbanksystems deutlich über vergleichbare Ansätze hinausgeht. Ein besonderer Vorzug dieses Buches ist, daß auch aktuelle Themen wie "Data Warehousing" und "On-Line Analytical Processing (OLAP)" behandelt werden.Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Dr.-Ing. habil. Thomas Ruf hat durch seine langjährige Assistententätigkeit am Lehrstuhl für Datenbanksysteme der Universität Erlangen-Nürnberg umfassende Forschungserfahrungen im Bereich Datenbanksysteme gesammelt. Seit Juli 1996 ist er Direktor für internationale Produktionskoordination in der GfK Marketing Services Europe.
Inhaltsangabe
A Datenverwaltung und -Auswertung in Empirischwissenschaftlichen Anwendungsgebieten: Eine Anwendungsorientierte Einführung.- 1 Einführung.- 2 Anwendungsgebiete von Scientific & Statistical Databases.- 3 Datenbankunterstützung für die empirische Massendatenverarbeitung.- B Ansätze zur Unterstützung der Datenverwaltung und -Auswertung in Empirisch-Wissenschaftlichen Anwendungsgebieten.- 4 Ansätze zur Zeit- und Verlaufsmodellierung.- 5 Ansätze zur Modellierung statistischer und empirisch-wissenschaftlicher Daten.- C CROSS-DB: ein Datenbankmodell zur Unterstützung der Verwaltung und Auswertung Empirisch Erhobener Massendatenbestände.- 6 Daten- und Zugriffsmodellierung in CROSS-DB.- 7 Allfrageverarbeitung und -optimierung in CROSS-DB.- 8 Anwendungsmodellierung in CROSS-DB.- D Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang: CQL-Syntax.- Stichwortverzeichnis.
A Datenverwaltung und -Auswertung in Empirischwissenschaftlichen Anwendungsgebieten: Eine Anwendungsorientierte Einführung.- 1 Einführung.- 2 Anwendungsgebiete von Scientific & Statistical Databases.- 3 Datenbankunterstützung für die empirische Massendatenverarbeitung.- B Ansätze zur Unterstützung der Datenverwaltung und -Auswertung in Empirisch-Wissenschaftlichen Anwendungsgebieten.- 4 Ansätze zur Zeit- und Verlaufsmodellierung.- 5 Ansätze zur Modellierung statistischer und empirisch-wissenschaftlicher Daten.- C CROSS-DB: ein Datenbankmodell zur Unterstützung der Verwaltung und Auswertung Empirisch Erhobener Massendatenbestände.- 6 Daten- und Zugriffsmodellierung in CROSS-DB.- 7 Allfrageverarbeitung und -optimierung in CROSS-DB.- 8 Anwendungsmodellierung in CROSS-DB.- D Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang: CQL-Syntax.- Stichwortverzeichnis.
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