论文的数据模型研究支撑结论

论文研究结论写法如下：

论文结论主要阐述研究解决了什么问题，得出了哪些结论。论文结论怎么写，一般来说，主要是从理论高度与实践价值层角度进行归纳，用词应该简练、准确，不能出现大概、也许、可能等字眼，不能让人感觉你在含糊其辞。

当然也要避免一些大话空话内容，不能出现我想、在我看来等主观色彩的词句，这样会损害你论文的研究价值。论文结论，论的是你研究的重难点，不应该面面俱到，将所有论文中的各段小结都加以提炼呈现。

因为这种将所有的论述要点都呈现出来的做法没有任何实质意义，反而犯了堆砌重复的大忌。也就是说一般要交代你研究角度的与众不同，你研究结论的价值，以及你在前人研究基础上做了哪些努力，取得了哪些观点认识。

谈一谈论文研究的不足之处或者留待今后需要解决的问题，这部分可以指向在研究过程中自身学识、外部研究条件和研究论题本身难度等方面，从而讲明白论文研究不够深入的原因，不要避讳论文存在的问题，因为研究有成果和价值，也必然会存在一些缺陷。

论文的意义：

1、对学习成果的总结：通过写论文，可以反映出学生的学习成果，也可以丰富学生的知识结构，总结学生对有关领域的深度掌握。

2、促进学习的系统性和专业性：写论文是需要做很多准备工作散灶的，需要掌握很多背景知识，写论文是非常系统的一个过程，是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程，任何一个过程，都需要丰富的知识脊饥储备。

3、有效分享知识：通过写论文，可以把作者的所学知识很好的分享出去，进行落地转化，为进一步的研究奠定基础，同时也能节省大量的科研樱掘返资源，不会出现重复研究的情况。

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容

论文中的数据支撑是指论文作者在论述观点时采用的用来证明佐证自己论点的数据。写在论文里的数据，还有书上看到的各种数据是从哪里来的?自己调查?还是查...你可以上上中国知网，通过关键词搜索，查找和你研究问题相关的论文，从别人的论文中搜集你需要的数据;你也可以根据你论文的领域，上一些官方网站查找，我是学商的，就会去统计局、证监会、银监会的官网查，也会下载需要的上市公司的年报、审计报告等等;当然，你也可以自己调查。这些都可以作为论文支撑哦！希望可以帮助到你！

支撑材料如下：

支撑材料，包括用于支撑论文模型、结果、结论的所有必要文件，至少应包含参赛论文的所有源程序，通常还应包含参赛论文使用的数据（赛题中提供的原始数据除外）、较大篇幅的中间结果的图形或表格、难以从公开渠道找到的相关资料等。

简介：

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

以上内容参考 百度百科-数学建模