microsoft access dasturida mb yaratish ishlov berish. jadvallar o`zaro bog`lash

PPTX 68 стр. 2,9 МБ Бесплатная загрузка

68 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 2,9 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 68

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (10 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 68

prezentatsiya powerpoint microsoft access dasturida mb yaratish ishlov berish. jadvallar o`zaro bog`lash. ” ma’lumotlar bazalari va ularni yaratish modellari. ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlarining asosiy vazifalari va xususiyatlari. 3.katta hajmdagi ma’lumotlar (big data) qayta ishlash reja: ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari 1. ma’lumotlar bazalari va ularni yaratish modellari. ma’lumotlar bazasi - bu shk xotirasida saqlanadigan va muammo soha holatini aks ettiruvchi, maxsus tartibda tashkil qilingan va o‘zaro bog‘langan ma’lumotlarning majmuidir mb katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash va ularni saqlash uchun xizmat qiladi. mb turlari: yozuv daftarchasi, lug‘atlar, spravochniklar, ensiklopediyalar. ma’lumotlar bazasi– ma’lum predmet sohasida tizimlashtirilgan ma’lumotlar modeli ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari sohasiga oid nomlangan m a ‘ l u m o t l a r b a z a s i – bu ma’lum bir predmet tizimlashtirilgan (strukturalashtirilgan) ma’lumotlarning to‘plamidir. m a ‘ l u m o t l a r b …

2 / 68

il topadi a. tfamiliyasi tug`ilgan yili lavozimi ish staji korxona kodi a. 1axmedov . a. 2sobirov . a. 3jumanazarov . n sattorov 1954 1949 1968 1956 direktor muovin direktor o`qituvchi 20 15 10 12 na na ed ft 1 bog‘lanish ma’lumotlar bazasining asosiy jadvallar bilan ishlaymiz va bu qismi hisoblanadi. chunki biz bazada ishlash davomida jadvallarni bir biriga bog‘laymiz. agar noto‘g‘ri bog‘lasak ma’lumotlar bazamiz xunuk va noto‘g‘ri shaklga kelishi mumkin. ma’lumotlar ixchamligi ham aynan shu bazasining bog‘lanishga bog‘liq hisoblanadi. bog‘lanishning 4 ta turi mavjud va bular quyidagi lar hisoblanadi: zamonaviy mbbt quyidagi vazifalarni bajaradi mbbt imkoniyatlari katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash qulayligi ma’lumotlarni tezlikda izlash va sortirovka qilish ma’lumotlarning turli ko‘rinishlarda berish ma’lumotlarga o‘zgartirishlar kiritish, yozuvlarni qo‘shish, o‘chirish, ma’lumotlar bazasining tuzilishini o‘zgartirish boshqa mblar bilan ma’lumot almashinish chop qilish turli xil hisobot hujjatlarining tayyor shakllarini olish mb dasturiy tizimlari ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari ms access …

3 / 68

hda qog’ozga chop etiladi. «makrosi» (makros)—makrobuyruqlardan iborat ob’ekt. murakkab va tez-tez murojaat qilinadigan amallarni bitta makrosga guruhlab, unga ajratilgan tugmacha belgilanadi va ana shu amallarni bajarish o’rniga ushbu tugmacha bosiladi. bunda amallar bajarish tezligi oshadi. «moduli» (modul)—microsoft access dasturining imkoniyatini oshirish maqsadida ichki visual basic tilida yozilgan dasturlarni o’z ichiga oluvchi va nostandart operatsiyalarni foydalanuvchi tomonidan bajarilishiga imkon yaratadi. «stranitsi» (sahifalar) nomli alohida ob’ekt ham mavjud. bu ob’ekt html kodida bajarilgan, web — sahifada joylashtiriladigan va tarmoq ms accessda yangi baza yaratish mb shablonlaridan foydalanish jadval yaratish — bu ma'lumotlarning o`ziga xos xususiyatlarini e'tiborga olgan holda uning maydonlarini ifodalash. bu jarayon mb oynasida «sozdanie» tugmasini bosish bilan boshlanadi. konstruktor yordamida jadval tashkil etish ma'lumot bazasining tuzilishi (strukturasi) juda qulay tarzda yaratiladi. jadvaldagi har bir ustun ma'lum bir ko`rsatkichni bildiradi va uning tabiatiga xos bo`lgan ma'lumot turini qabul qiladi “konstruktor zaprosov” tanlanib kerakli jadvallar tanlanadi 3. katta hajmdagi ma’lumotlar (big data) …

4 / 68

big data axborot hajmi gigabaytdan (109bayt)terabaytgacha (1012bayt) petabaytdan (1015bayt) eksabaytgacha (1018bayt) saqlash usuli markazlashgan markazlashmagan ma’lumotning strukturasi strukturalashgan yarim strukturalashgan va strukturalashmagan ma’lumotlarni saqlash va qayta ishlash modeli vertikal model gorizantal model ma’lumotlarning bog’lanishi kuchli kuchsiz an'anaviy va big data ma'lumotlar bazasining qiyosiy jadvali. katta ma'lumotlar bu har xil vositalar, yondashuvlar va tarkibiy tuzilmalarni qayta ishlash usullari bo'lib, ularni aniq vazifalar va maqsadlar uchun ishlatish uchun ishlatiladi. strukturalashmagan ma'lumotlar - bu oldindan belgilangan tuzilishga ega bo'lmagan yoki ma'lum tartibda tashkil qilinmagan ma'lumotlar. katta ma'lumotlar - bu nafaqat ma'lumotlarning o'zi, balki ularni qayta ishlash va ishlatish texnologiyalari, kerakli ma'lumotlarni katta massivlarda topish usullaridir. katta ma'lumot uchun meta group tomonidan 2001 yilda ishlab chiqilgan an'anaviy aniqlovchi xususiyatlar "ularni" 3 v»: ovoz (volume) - jismoniy hajmning qiymati. tezlik (varety) - o'sish sur'ati va natijalarni olish uchun ma'lumotlarni tezkor qayta ishlash zarurati. turli xillik (velosyte) - har xil turdagi ma'lumotlarni bir vaqtning o'zida qayta …

5 / 68

aydir. mapreduce -hisob-kitoblarni taqsimlash modeli. u juda katta ma'lumot to'plamlari (petabaytlar * va boshqalar) bo'yicha parallel hisoblashlarda qo'llaniladi. dastur interfeysida ma'lumotlar qayta ishlash uchun dasturga emas, balki dastur ma'lumotlarga uzatiladi. shunday qilib, so'rov alohida dasturdir. hadoop-bu bir vaqtning o'zida minglab tugunlarda harakatlarni tashkil etadigan tarqatilgan dasturlar bilan ishlash uchun maxsus yaratilgan loyiha. u bilan tanishish katta ma'lumotlarning amaliy qo'llanilishini batafsilroq tushunishga yordam beradi. sap xana - ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash uchun yuqori samarali newsql platformasi. yuqori tezlikda so'rovlarni qayta ishlashni ta'minlaydi. yana bir o'ziga xos jihat shundaki, sap hana analitik tizimlarni qo'llab-quvvatlash xarajatlarini kamaytirgan holda, tizim landshaftini soddalashtiradi. serverlar • ma'lumotlar ombori platformani tezlashtirish infratuzilma vositalari uzluksiz quvvat manbalari uskunalari • server konsollari to'plamlari va boshqalar texnologik uskunalar xizmatlar ma'lumotlar bazasi arxitekturasini yaratish infratuzilmani tashkil qilish va optimallashtirish ma'lumotlarni saqlashni ta'minlash xizmatlar "katta ma'lumotlar" atamasi 2008 yilda nature muharriri clifford lynch tomonidan dunyo miqyosidagi ma'lumotlar hajmining keskin o'sishiga bag'ishlangan …

6 / 68

. katta ma'lumotlar bilan ishlashning asosiy maqsadi ularning asosida amalda qo'llash uchun qimmatli tahliliy xulosalar olishdir. katta ma'lumotlar bilan ishlash tamoyillari. gorizontal masshtablashtirish bardoshlilik ma'lumotlarning joylashuvi katta ma'lumotlar bilan ishlashning barcha zamonaviy vositalari har holda shu uchta tamoyillariga amal qiladi. barcha ma’lumotlardan qismlab yoki statik tanlanmadan analiz qilish aniqlikka putur yetkazgan holda betartiblik bilan ishlashga tayyor bo’lish fikrlashni o’zgartirish : qiyin sababiyatdan ko’ra korrelatsiyalarg a ishonish katta hajmli ma’lumotlar haqida yangicha tushunchalarni shakllantirish katta ma’lumotlar manbai masalan katta ma’lumotlarning oddiy manbai ijtimoiy tarmoqlarni o‘z ichiga olishi mumkin – har bir profil yoki ommaviy sahifa o‘zida go‘yo axborot okeanidagi kichik bir tomchini ifodalaydi. u yoki bu profilda saqlanayotgan ma’lumotlar sonidan qat’i nazar, har bir foydalanuvchining o‘zaro hamkorligi maksimal darajada tez bo‘lishi kerak. katta ma’lumot amalda inson hayotining deyarli har bir sohasida to‘planadi. bunga inson faoliyati bilan bog‘liq istalgan tarmoqni kiritsa bo‘ladi. bu ijtimoiy ommaviy axborot vositalari ham, tibbiyot ham, bank ishi …

7 / 68

yalangan pul mablag‘lari esa 60 foizga oshgan. shuningdek, tizimdagi yolg‘on signallar bilan bog‘liq muammolar hal qilindi — ularning soni yarmidan qo‘prog‘iga kamaytirildi. real vaqt tartibida turli kuzatuv tizimlaridan olingan axborotlar u yoki bu kompaniya serverlariga taqdim etiladi. televidenie va radioeshittirish, mobil aloqa operatorlari qo‘ng‘iroqlar bazasi — bular bilan har bir konkret odam minimal darajada o‘zaro muloqot qiladi, ammo ushbu barcha axborotlar umumlashgan holda kata hajmdagi ma’lumotga ma'lumotlarning bunday ulkan o'sishi data science-ni yuzaga keltirdi., bu esa keyinchalik machine learning, sun'iy intelligent, deep learning va boshqalarga tarqaldi. ushbu texnologiyalarning barchasi korxonalar o'zlarining yig'ilgan ma'lumotlarini anglashlari va undan tushunchalar olishlari uchun mo'ljallangan digital analitics katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni hayotimizdagi barcha aniqlashda yordam beradi. bu esa sohalar, hukumatni boshqarish, kundalik tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi. data lake(ma'lumotlar ko'li) - qayta …

8 / 68

hop ettirgan. 2010-yillar boshida katta ma'lumotlarni tarqalishi natijasida bu yo'nalish juda foydali va kelajagi bor biznesga aylandi. data science tushunchasiga ma'lumotlar omborini loyihalash va raqamlangan ma'lumotlarni qayta ishlashning barcha metodlari kiradi. ko'plab mutaxassislar fikricha, aynan data science big dataning biznes nuqtai nazaridan hozirgi zamonoviy o'rindoshi hisoblanadi. data mining(ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. isroillik matematik grigoriy pyatetskiy-shapiro 1989- yilda bu atamani fanga kiritgan. texnologiyalar, avvalari noma'lum va foydali bo'lgan qayta ishlanmagan(hom) ma'lumotlarni topish jarayoniga data mining(ma'lumotlarni topish) deyiladi. data mining metodlari ma'lumotlar ombori, statistika va sun'iy intellekt tutashgan nuqtada joylashadi. machine learning(mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi. dasturchilar o'z algoritmlariga xususiy hollarda umumiy qonuniyatlarni aniqlashni o'rgatishadi. natijada, kompyuter, inson avvaldan ko'rsatib o'tgan buyruqlaridan emas, balki, o'z shaxsiy malakasidan kelib chiqib qaror qabul qiladi. bunday o'qitishning juda ko'p metodlari data mining'ga oid bo'lishi mumkin. mashinanli o'qitishga birinchi …

9 / 68

r o'qitishni neyron tarmoqlarga tadbiq qilishadi. bu texnologiya asosan rasmlarni qayta ishlashda, nutqni tanishda, neyromashina tarjima, farmatsevtikadagi hisoblashlarda va boshqa zamonaviy texnologiyalarda qo'llaniladi. asosan google, facebook va baidu tomonidan loyihalarga tadbir qilinadi. business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi. effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma'lumotlarni analiz qiladi - ham bozor axborotlarini, ham mijoz-kompaniyaning hisobotlarini hisobga oladi. bu biznesni butunlay tushunishga yordam beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga zamin yaratadi(mahsulot narxini aniqlashda, kompaniya rivojlanishining asosiy yo'nalishlarini belgilab olishda). bu atama 1958-yilda ibm taqdiqotchisi xans piter lun maqolasida birinchi bo'lib ko'rsatilgan. 1996-yilda axborot texnologiyalari bozorini o'rganishga asoslangan gartner analitik agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham qo'shgan. data mining ma‘lumotlarni intellektual tahlil qiluvchi texnologiya hisoblanib, amaliyotda keng qo‘llanilib kelinmoqda.dm odatda ikki xil ma‘noni bildiradi, ya‘ni katta hajmdagi ma‘lumotlar bazasi (mb)dan kerakli ma‘lumotlarni qidirib topish hamdakatta …

10 / 68

idan foydalaniladi. katta ma'lumotlar nafaqat pul ishlashga, balki uni tejashga imkon beradi. xususan, ushbu texnologiya germaniya mehnat vazirligiga ishsizlik bo'yicha nafaqalar narxini 10 milliard evroga kamaytirishga yordam berdi, chunki ma'lumotni o'rganib chiqqach, imtiyozlarning 20 foizi to'lanmaganligi ma'lum bo'ldi. sog'liqni saqlashda big data texnologiyalar tibbiyotda ham qo'llaniladi (bu ayniqsa isroilda to'g'ri keladi). big data-dan foydalanib, o'ttiz yillik tajribaga ega bo'lgan shifokorga qaraganda ancha aniqroq tahlilni amalga oshirish mumkin. har qanday shifokor, tashxis qo'yilganda, faqat o'z tajribasiga tayanadi. mashina buni amalga oshirganda, minglab bunday shifokorlar tajribasiga va mavjud bo'lgan barcha tibbiy yozuvlarga asoslanadi. bemorning uyi qanday materialdan tayyorlanganligi, jabrlanuvchi qaysi hududda yashashi, qanday tutun borligi va hokazolar hisobga olinadi. ya'ni, shifokorlar hisobga olmaydigan ko'plab omillarni hisobga oladi. katta ma'lumotlar davolanish xarajatlarini kamaytiradi, chunki xato tashxis qo'yish imkoniyati kamayadi. bu epidemiyalarni bashorat qilishda va shu kabi oqibatlarni ko'rishga minimallashtirish uchun qanday profilaktika choralarini yordam beradi. kasalliklarni dastlabki bosqichlarida aniqlash orqali oldini olishga yordam …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 68 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "microsoft access dasturida mb yaratish ishlov berish. jadvallar o`zaro bog`lash"

prezentatsiya powerpoint microsoft access dasturida mb yaratish ishlov berish. jadvallar o`zaro bog`lash. ” ma’lumotlar bazalari va ularni yaratish modellari. ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlarining asosiy vazifalari va xususiyatlari. 3.katta hajmdagi ma’lumotlar (big data) qayta ishlash reja: ma’lumotlar bazalari va katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash texnologiyalari 1. ma’lumotlar bazalari va ularni yaratish modellari. ma’lumotlar bazasi - bu shk xotirasida saqlanadigan va muammo soha holatini aks ettiruvchi, maxsus tartibda tashkil qilingan va o‘zaro bog‘langan ma’lumotlarning majmuidir mb katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash va ularni saqlash uchun xizmat qiladi. mb turlari: yozuv daftarchasi, lug‘atlar, spravochniklar, ensiklopediyalar. ma’lumotlar bazasi– ma’lum predme...

Этот файл содержит 68 стр. в формате PPTX (2,9 МБ). Чтобы скачать "microsoft access dasturida mb yaratish ishlov berish. jadvallar o`zaro bog`lash", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: microsoft access dasturida mb y… PPTX 68 стр. Бесплатная загрузка Telegram