Modèle de données

===================================================================== Sommaire Glossaire Résumé Introduction 1 - Principe et objectifs de l’approche 2 - Les Modèles et architecture générale 2.1 CIM (Computation Independent Model) 2.2 PIM (Platform Independent Model) 2.3 PSM (Platform Specific Model) 2.4 Transformation des modèles 2.5 Architecture générale de l’approche 3 - Les Standards 3.1 MOF (Meta-Object Facility) 3.2 XMI (XML Medadata Interchange) 3.3 OCL (Object Constraint

Autocorrelation Function : Processus Générateur de Données : Produit Intérieur Brut : Root Mean Square Error : Trend Stationary : Vector Autoregressive iii Avant propos Le contexte actuel d’ouverture tous azimuts, aussi bien dans le secteur des affaires commerciales que financières, donne une place centrale à la qualité de l’information détenue par les agents. C’est l’un des articles clé de la boite à outils gage de la réussite. Etant donné que chaque agent décide dans quelle direction agir

clients, les devis en cours, etc., constitue une part importante de l’activité quotidienne de l’entreprise. Il faut être très réactif et manipuler les données de façon très souple. 1. Filtrer les données Filtrez vos données sur n’importe quelle colonne et dans n’importe quelle liste du logiciel. Effectuez un filtre pour classer vos données par ordre croissant ou décroissant… …ou effectuez des filtres personnalisés. Les filtres personnalisés permettent d’appliquer des conditions : « est

Architecture de données Une architecture de données en Informatique est composée de modèles, de règles ou de standards qui désignent quelles données sont collectées et comment elles sont stockées, triées, intégrées et utilisées dans des systèmes de données1. En d’autres termes, elle décrit la structure de données utilisée par une organisation et / ou des applications et inclut les descriptions des données stockées. Elle fournit les critères pour les opérations de traitement des différents types

matériel |N |02 | |Désignation |Le nom de l’appareil |A |50 | |Modèle |Le modèle de l’appareil |AN |40 | |N°série |Le numéro de série du matériel |C |20

de développement et de réalisation de projets informatiques. Le but de cette méthode est d'arriver à concevoir un système d'information  La méthode MERISE est basée sur la séparation des données et des traitements à effectuer en plusieurs modèles conceptuels et physiques. Le modèle conceptuel de données Propriété Les propriétés: sont les informations de base qui décrivent les éléments(les entités) d’un SI. Chaque propriété dispose d’un type(alphabétique, alphanumérique, numérique, date, logique

onzième récession d’après-guerre. [Hamilton (2011)]. Il trouve également que les prix du pétrole brut causent au sens de granger la production réelle sur l'ensemble de 1948 -1980 ainsi que les sous-échantillons 1948-1972 et 1973-1980. En étendant les données jusqu’au milieu des années 90, HOOKER (96) établit, via l’approche utilisé par Hamilton, qu’il n’y a pas de relation de causalité du prix du pétrole brut sur la production réelle. Hamilton (1996 ) démontre que l'utilisation d'une transformation non

* ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : * Langage de programmation  : python. * Framework : Django. * Base de données  : MySQL. * Système d’exploitation  : LINUX. * Moteur de recherche : LUCENE. 1. PYTHON : Le langage de programmation Python a été créé en 1991 par un programmeur Hollandais du nom de Guido van Rossum, dans le but de créer facilement des scripts d'administration pour le système d'exploitation Amoeba. Depuis

Comité Consultatif pour les Systèmes de Données Spatiales RECOMMANDATION POUR LES NORMES SUR LES SYSTEMES DE DONNEES SPATIALES Modèle de référence pour un Système ouvert d’archivage d’information (OAIS) CCSDS 650.0B-1 (F) Projet de standard CCSDS Mars 2005 Recommandation CCSDS pour un Modèle de référence OAIS AUTORITE COMPETENTE Edition Date: Location: Livre bleu, Edition N°1 Mars 2005 Non Applicable Cette publication a été approuvée par le Conseil de Management du Comité

classement repose sur le nombre de données (extraites de la base) qu'elles prennent en compte 1. les méthodes "ponctuelles" 2. les méthodes "locales" 3. les méthodes "globales" La classification évoque des méthodes "pures". Interprétation géométrique Ma base de données : comment l'exploiter ? 3f Introduction à la prévision de coût + le produit à estimer 16 1. Les méthodes ponctuelles 1. Les méthodes "ponctuelles" Définition • Dans la base de données, les méthodes ponctuelles