Modèle de données

entreprise de taille importante. Des remerciements également à Sarah MARCHAND, Clara SPRIET et Habibatou KEITA pour l’encadrement qu’elles m’ont destiné tout au long de ce stage. Des remerciements particuliers à tous les membres des chantiers Données et Architecture pour leur accueil chaleureux, c’était agréable de travailler auprès de vous. Et pour finir, un merci aux membres de l’administration de Logica qui ont aidé à ce que ce stage se déroule dans de bonnes conditions. 2 EME

gestion c. MCC (Modèle Conceptuelle de Communication) d. MCT (Modèle Conceptuelle de Traitement) e. MOT (Modèle Organisationnel de Traitement) f. MCD (Modèle Conceptuelle de Donnée) g. MLD (Modèle Logique de Donnée) 7. Réalisation a. Diagramme de fenêtre (à partir du MOT) b. Implémentation de la base de donnée (Scripte Création et définition des autres programmes Procédure Stocké, Fonction et Triggers) c. Description des principaux fenêtres (Imp écran) d. Etat de sortie (listing des données, Etats de calcule

60 : Base de données écrite dans un fichier par chaque développeur individuellement Problème lorsqu’il y avait une mise en commun avec un autre développeur Utilisation de fichier : Problèmes rencontré lors de la mise en commun avec un autre développeur : Informations redondante Manque Incohérence Début de l’utilisation des BDD aux lieux des fichiers. Base de données plus structurée que les fichiers Utilisation de BDD :   Contrôle de Mise à jour : Modifier les données pour les permettre

I LE NIVEAU CONCEPTUEL 11 1 REPRESENTER L'ACTIVITE 11 2 MODELE CONCEPTUEL DE COMMUNICATION. 11 2.1 Intervenant 11 2.2 Flux 15 2.3 Information 17 2.4 Exemple de MCC, messages et informations. 19 2.5 Résumé du MCC. 20 3 MODELE CONCEPTUEL DE TRAITEMENT. 21 3.1 le modèle conceptuel de traitements reflète le pourquoi indépendant de l'organisation. 22 3.2 Opération conceptuelle 22 3.3 Résumé du MCT. 25 4 MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES 25 4.1 Le concept : l'individu 26 4.2 L'association de concepts

Louvain © Mikael PETITJEAN (2007) 1 I. ECONOMETRIE ET MODELE I.A. Définitions • Econométrie signifie littéralement “mesure en économie”. – L’économétrie est l’application de techniques statistiques et mathématiques à des problèmes économiques (au sens large). • En économétrie, un modèle consiste en une présentation formalisée d’un phénomène sous forme d’équations dont les variables sont des grandeurs économiques. • Le modèle est donc une représentation schématique et partielle d’une réalité

BASES DE DONNÉES Organisation du cours Deux enseignements complémentaires  Cours magistral  Travaux Pratiques Plan du cours  Introduction Modèle entité-association Modèle relationnel Langage SQL    Organisation du SI autour des traitements Fichier des Comptes-courants Fichier des mouvements Fichier des Compte sur Carnet Fichier des mouvements Application Compte-courant Fichier des Application Compte sur Carnet Fichier des OPCVM mouvements

– Les modèles MERISE – La démarche 2 Définition  Un Système d‘Information (noté SI) représente l'ensemble des éléments participant à la gestion, au stockage, au traitement, au transport et à la diffusion de l'information au sein d'une organisation. 3  La conception d'un système d'information n'est pas évidente car il faut réfléchir à l'ensemble de l'organisation que l'on doit mettre en place.  La phase de conception nécessite des méthodes permettant de mettre en place un modèle sur lequel

SOMMAIRE Introduction 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Présentation de l’existant Problématique Objectifs recherchés Diagrammes MCD (Modèle Conceptuel des Données) Diagrammes MPD (Modèle Physique des Données) Diagrammes MCT (Modèle Conceptuel de Traitement) Présentation de l’application Conclusion 1 Liste des figures Figures 2 Introduction Lorsque la bibliothèque et les centres de documentations renouvellent leur système de gestion, ils accordent désormais une attestation

PowerAMC, concevoir une base de données OBJECTIFS Pendant ce stage, vous découvrirez les fonctionnalités de PowerAMC et apprendrez à l'utiliser pour élaborer les différents modèles nécessaires à la conception d'une base de données. Vous verrez comment construire, formaliser et maintenir ces modèles de données (modèle orienté objet - UML, modèle conceptuel et physique, dictionnaire, ...). 1) Introduction 2) Identification des données 3) Modélisation sémantique des données Travaux pratiques Une étude

pépites d ’or dans un gisement, la fouille de données vise :   à extraire des informations cachées par analyse globale à découvrir des modèles (“patterns”) difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension Prédiction