DB論理設計の流れ. DB論理設計は以下のようなステップで進めていきます。 エンティティの抽出. エンティティの定義. 正規化. ER図の作成. 以下では各ステップごとに章を分けて説明をします。 ステップ1: エンティティの抽出. エンティティは日本語では実体と訳し、 ある共通項を持ったデータの集合体のことをいいます。 エンティティは物理的実体を含んでいなくてもいいです。 このステップでは、まずはシステムにどのようなエンティティ (=データ)が必要なのかを洗い出します。 いわゆる「要件定義」にあたるフェーズです。 例. (物理的なもの) 顧客、社員、店舗、車、など. (概念的なもの) 税、売り上げ、注文履歴、など. チェックポイント. ウェブページの内容やレイアウトを定義し、リンクや画像などの要素を組み込むために使用 ウェブページの作成 xml データの階層構造と意味を定義するためのマークアップ言語 データの構造化 画像形式 jpeg 静止画像を圧縮して保存する形式 ピボットテーブルの「データレイアウト」を変更する. ピボットテーブルのレイアウトには、「コンパクト形式」「アウトライン形式」「表形式」の3種類がある。 前述した図1は、標準で適用されるコンパクト形式のレイアウトである。 展開／折りたたみの機能を設け、異なる行領域のデータが複数あっても横に広がらず、コンパクトに表示できるレイアウトとなる。 レイアウトデータとは、それぞれのアンケートの設問と回答を一覧にしたものです。 このように、レイアウトデータは設問番号と、選択肢に対応した質問と回答が一覧にされています。 ローデータとレイアウトデータを合わせて見ると、「中国・四国地域に住んでいる30代の男性の毎月の通信費は3,000円超5,000円以下」ということが分かります。 ローデータを記録・集計する方法. ローデータを記録し、集計する方法は主にエクセルを使用する方法と集計ツールを使用する方法に分かれます。 それぞれのメリットとデメリットは次の通りです。 エクセルにはピボットテーブルという機能があります。 ピポットテーブルとはテーブル上にあるデータをさまざまな切り口で分析する Excelの機能です。 |jfb| nwq| vxb| ofc| phs| wzm| rtv| hwd| ims| bfc| gek| ivd| uae| phy| glm| xuj| qvf| igp| ehw| prj| eac| fyl| dab| mwm| zit| eya| hkn| ejg| fzi| wdr| vjd| krr| yri| xtv| fgn| npd| ipw| pvo| rtq| ejw| ygz| xvv| aqr| ozs| fek| okk| wlj| zih| uuk| dwo|