发布时间：2023-11-02 07:26来源：www.sf1369.com作者：宇宇
在信息集成中，数据通常是面向主题进行组织的。主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行归并的抽象，是对分析对象的数据的一个完整的、一致的描述，体现出分析对象的各项数据及其相互联系。根据分析的要求，概括各个分析领域的分析对象，就可以综合出各个主题，然后从各主题的角度去观察各个应用子系统中的有关信息，滤除主题流动的外在形式，抓住其静态内容，结合分析需求，逐步确立各主题应包含的基本内容即主题的模式和所涉及的属性、数据变量，从而确定了主题。
在信息集成中，数据通常是面向主题进行组织的。主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行归并的抽象，是对分析对象的数据的一个完整的、一致的描述，体现出分析对象的各项数据及其相互联系。根据分析的要求，概括各个分析领域的分析对象，就可以综合出各个主题，然后从各主题的角度去观察各个应用子系统中的有关信息，滤除主题流动的外在形式，抓住其静态内容，结合分析需求，逐步确立各主题应包含的基本内容即主题的模式和所涉及的属性、数据变量，从而确定了主题。
主题包括两方面的内容:
主题的固有信息是对该主题的属性的描述信息，如商品的颜色、类别、产地、类型等；主题的业务信息是对该主题在各类业务中的流动信息的描述，如商品的销售信息、商品的员工信息等。面向主题的数据组织是将原来的按应用进行组织的关系模式重新以面向主题的方式加以改造，是按照确定的主题及其模式，从面向应用的各子系统中抽取出相应的数据，形成关于该主题的全局一致的企业模式和信息集合，以便在此基础分析该主题的相关信息，从面向主题的角度观察原有的数据。在信息集成中，主题通常由一组关系表实现。
目前，有两种不同的数据建模方法可以满足信息集成数据建模的需要实体关系模型、维度建模、ERM建模由于ERM可用于理解和简化商业领域和复杂系统环境中的模糊数据关系，因此它是一种抽取工具。图1显示了一个简单的ERM。ERM建模方法可使用以下两个基本概念产生特定兴趣领域的数据模型：
实体
实体之间的关系
实体可定义为人、地点、事情，以及商业或组织的相关事件，例如产品，如图1所示。实体代表一类对象，它们是现实世界中可以按属性和特征进行观察和分类的一些事物。
关系描述模型中各实体之间的结构互和关联显示了实体间的相关性。例如，图1中，箭头从产品指向订单。箭头每一端的数字定义了关系的基数，本例中为1对n（或1对多）。
数学建模(Mathematical Modeling)就是人们关于实际问题建立数学模型的全过程（包括问题的表述、求解、解释、检验等）。
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分折和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程，提高他们分折问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生 积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版软件等。