Why dApps need a decentralised database instead of using existing DB?

DApp은 분산 응용 프로그램의 약자입니다 응용 프로그램이 dApp 인 경우, 소프트웨어에서 데이터베이스로 분산되어야합니다

이러한 구성 요소에서 분권화되지 않으면 진정으로 분권화되지 않습니다 따라서 모든 dApp에는 분산 형 데이터베이스가 필요합니다

Summer of NYTD Session 02: Data Structure – National Youth in Transition Database (NYTD)

아동 학대 및 방임에 관한 국가 데이터 아카이브 NYTD의 여름에 오신 것을 환영합니다! 지난 주에 우리와 함께하지 않은 사람들을 환영합니다

다시 돌아와 주셔서 감사합니다 이 아동 학대 및 방치에 관한 국립 자료실 (National Data Archive)의 여름 훈련 세미나 시리즈입니다 우리는 코넬 대학의 번역 연구를위한 브론 펜 브레너 센터에 있습니다 그리고 여기 여름 훈련 시리즈의 개요가 있습니다 나는 실제로있을거야

오늘 세션의 발표자 인 제 이름은 Erin McCauley이고 저는 대학원 연구원입니다 Bronfenbrenner Center에서 데이터 보관소를 사용하십시오 그리고 저는이 시리즈의 호스트입니다 그래서 당신은 매주 내게 소식을 듣겠지만, 이번 주에 나는 또한 발표자가 될 것입니다 지난주 Telisa Burt와 NYTD 데이터 세트에 대한 절대적으로 훌륭한 소개가있었습니다

Tammy White NYTD 프로젝트 매니저와 NYTD 데이터 애널리스트는 아동 국에서 일했습니다 우리는 정말로 그들로부터 다른 관점을 확실히 가지고 있다는 소식을 듣고 운이 좋았습니다 그들의 소개를 듣고 정말 좋았어요 그리고 오늘은 더 많이 이야기 할 것입니다 데이터 구조에 대해 미리보기 만하면됩니다

Michael Dineen은 우리의 레지던트 NYTD 전문가가 Frank Edwards와 공동으로 다음 3 세션을 이끌 것입니다 다음 주 오늘은 데이터를 다운로드 한 다음 종류를 나타내는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 데이터의 전체 레이아웃에 대한 정보를 얻은 다음 Michael은 다음 3 주간에 대한 껄끄 러운 부분은 일반적인 문제를 해결하는 것입니다 우리는 데이터 사용자로부터 듣습니다

그래서 나는 그 사람들이 특히 좋은 발표가되기를 기대하고 있습니다 정말 기대하고있어 이번에는 발표자가 될 것입니다 여기 내 연락처가 있습니다 정보 및이 세션에 대한 이메일을 통해 질문을 할 수있는 것은 솔직하게 무엇이든 할 수 있습니다 시리즈에 대해

그리고 오늘 여기에 대한 우리의 의제가 있습니다 그래서 나는 정확히 어떻게 우리가 데이터를 사용하려는 사람은 상당히 중요하기 때문에 데이터를 다운로드하십시오 그럼 나는 우리가 서비스와 결과 파일을 가질 수 있도록 우리의 데이터 구조에 대해서도 이야기 할 것입니다 다음으로 사용할 수있는 여분의 리소스에 대해서도 이야기 할 것입니다 우리의 데이터 아카이브는 사람들이 할 수있는 것 이상으로 데이터를 다운로드하고 사용자와 진정으로 소통하고 싶습니다

그래서 나는 우리가 너희들이 듣고 싶어하는 정말 좋은 자료들 그래서 오른쪽으로 뛰어 다니기 만하면됩니다 데이터를 다운로드하는 방법 먼저 NDACAN의 NDACAN 웹 페이지로 이동하십시오 Cornell

edu 이것은 우리의 데이터 세트에 액세스하기위한 첫 번째 단계입니다 사용자 안내서, 코드북 또는 추가 리소스 중 하나가 오늘 논의 할 예정이었습니다 우리도 몇 가지 질문에 대한 listserv에 가입하는 방법에 대한 마지막 세션 이야기하고 그래서 우리 listserv는 우리가 정보 같은 폭풍과 같은 종류를 발송하는 곳입니다 이 훈련 세미나 같은 것들에 대해서 또한 우리가 새로운 것을 가질 때 우리가 어디에 놓는 지 데이터 릴리스 그런 다음 데이터 사용자가 사용할 수있는 다른 리소스에 대해서도 이야기합니다

우리 여름 연구원 및 연구소가 있으므로 신청서가 발급 될 때 보내드립니다 그것은 listserv에 있으므로 정말 연관되어있는 것이 좋습니다 그리고 그걸 할 수 있어요 이 웹 사이트를 통해 그리고이 페이지로왔다 갔다하는 것이 었습니다

그것을 다운로드하는 방법에 관한 스크린 샷과 NDACAN 웹 사이트에 갈 때 이것은 무엇입니까? 알 겠어 데이터를 다운로드하려면 데이터 세트 탭을보아야합니다 주위에 회색 초록색 상자가 거의 없다 그러면 여기에서 세 번째 탭임을 알 수 있습니다 왼쪽에서 한 번 클릭하면 데이터 세트를 선택해야합니다

NYTD 데이터 인 오늘에 대해 이야기하면서 전환 청소년 데이터베이스를 구축했습니다 그리고 한 번 클릭하면 두 개의 영역을 클릭 할 수 있습니다 데이터 세트를 사용할 때 맨 위에는 핵심 링크가 빠른 링크로 표시되어 NYTD를 클릭 할 수 있습니다 그곳에 또한 하단의 목록 영역에서 우리는 모두 우리의 데이터 세트와 NYTD 데이터 세트가 바로 거기에 있습니다

따라서 어느 옵션이든 같은 장소로 데려다 주면 세 가지 옵션, 즉 서비스 파일이 있습니다 코호트 2에 대한 결과 및 코호트 1에 대한 결과 그리고 나서 데이터 세트 번호 거기서 NYTD를 클릭하면 여기서 끝납니다 이것은 우리 가정 기지의 종류입니다 왼쪽에 데이터 세트 번호가 있고 일대와 파일 이름이 있음을 볼 수 있습니다 및 웨이브 사양 이 프레젠테이션의 뒷부분에서 우리는 이러한 서로 다른 파일의 의미, 포함되는 내용 및 다른 데이터 구조

이 아니라면 이제 이러한 데이터 세트 중 하나를 선택하면 데이터 세트 세부 정보로 이동하게됩니다 페이지는 이렇게 보입니다 그리고 오른쪽 상단에는 링크 목록이 있습니다 그 중 하나는 데이터를 주문하는 것이고 그 데이터는 가장 상위의 데이터이므로 모든 데이터에 대해이 작업을 수행합니다 아카이브에서 다운로드하려는 파일을 선택하십시오

보내기에 대한 안내도 있습니다 데이터 집합에 대한 질문을하고 데이터 집합 목록으로 돌아갑니다 나는 여기에 그것을 묘사하지 않았다 이 페이지의 맨 아래에는 코드북과 사용자 가이드뿐만 아니라 이 데이터 세트 클러스터에 대한 서적 링크 그래서 사본을 다운로드하려면 오른쪽 상단에있는 해당 링크를 클릭하십시오

그리고 이것은 너를 지시로 이끌 것이다 페이지에서 데이터 다운로드 방법을 확인하십시오 그래서 첫 번째 단계는 메일 링리스트를 작성한 다음 각 데이터 세트에 대한 디지털 계약 조건 PDF도 갖습니다 따라서 각 데이터 세트에 대해 원하는 것을 입력하고 싶으면 입력하십시오 모든 지시 사항이 있지만 이름을 변경하고 다시 이메일로 보내주십시오

제출 후 5 일 이내에 boxcom의 이메일 초대장을 받게됩니다 로그인하고 데이터를 다운로드하십시오 그래서 우리는 당신을 위해이 보안 상자에 데이터를 저장합니다 다운로드 초대장을받은 날로부터 10 일 이내에 데이터

10 일 후에 boxcom에서 데이터를 삭제합니다 그리고 우리도 친절합니다 사용을 위해 데이터 세트를 주문하려는 교실 강사를위한 별도의 구조 교실 따라서 전체 수업에 사용 약관이 다를뿐입니다

서명 할 수 있습니다 그리고 교실에서 사용하기를 원한다면 우리는 교수가 아닌 학생들이 다운로드 프로세스를 관리하고 연락하는 책임이 있습니다 기술 지원 및 질문에 대한 우리의 필요하지만 그것은 재미있는 데이터 세트를 재생할 수 있습니다 교실 환경에서 데이터를 다운로드하는 방법에 대한 요약 정보입니다 과 이제는 데이터 구조와 다양한 데이터 파일을 논의 할 것입니다

NYTD에 포함되어 있습니다 Telisa와 Tammy가 지난 주에 우리에게 말했듯이, 1 차 수사관은 보건 복지부 아동부 그래서 데이터가 처음이었습니다 John H Chafee 포스터 케어 독립 프로그램을 통해보고되고 수집 됨 2010 년에는 뉴욕에서 NYTD 데이터를 수집하고 2011 년에 데이터를 제출하기 시작했습니다

아이디어는 독립적 인 생활 프로그램의 효과를 평가하기위한 데이터와 위탁 양육에서 벗어나 연령에 관계없이 더 많은 정보를 얻을 수있다 새로운 서비스를 개발하고 사람들이 그러한 변화를 겪을 수 있도록 돕습니다 그러나 우리는 또한 보다 효과적인 서비스를 창출하는 데이 방법을 사용하십시오 그러나 기본적으로 두 가지 유형이 있습니다 NYTD 데이터의 파일 수 서비스 파일과 결과 파일이 있습니다

그래서 서비스 파일 제공되는 서비스와 청소년에 관한 정보가 담긴 횡단면 파일입니다 그들을 받았다 그리고 나서 결과 파일은 수양에서 벗어난 동질 집단을 따릅니다 복지, 재정 및 교육 성과에 대한 정보를 수집 할 수 있습니다 그래서 우리가 사용하는 파일 구조는 위탁 양육 독립성의 목표를 반영합니다

위탁 양육에서 청소년에게 결과에 도달 할 가능성이있는 청소년을위한 결과를 향상시키는 프로그램 영원한 집이없는 18 번째 생일 이렇게하면 데이터를 평가하는 데 사용할 수 있습니다 독립 프로그램을 통해 제공되는 서비스의 효과 건강, 복지, 전 수양 자녀를위한 일반적 성공과 관련이 있습니다 먼저 서비스 구성 요소에 대해 논의 할 것이므로 이것이 포함 된 하나의 파일입니다 2011 년 첫 번째보고 이후의 누적 데이터입니다

6 개월마다 계속 업데이트됩니다 이 데이터 세트는 숫자 214입니다 그리고 NYTD 데이터 세트를 볼 때 목록에서 첫 번째입니다 서비스 변수는 청소년 정보에 집중 한 다음 또한 청소년들이 실제로 받았던 서비스의 종류는 이 시스템 청소년 정보에는 인구 통계 학적 정보가 포함되어 있습니다

년 및 날짜와 연체 및 교육에 대한 정보도 제공합니다 그리고 서비스 변수는 제공된 실제 서비스가 제공되는대로 반영됩니다 자금으로 그들은 모두 이분법 적입니다 두 번째로 코드북을 살펴 보겠습니다 그러나 기본적으로 예 또는 아니오입니다

청소년이이 서비스를 통해 자금 지원을받는다면 그 기간에 독립 프로그램 여기에 서비스 코드북의 스크린 샷이 있습니다 변수 상단의 강조 표시된 상자는 상자의 청소년 정보를 반영합니다 아래쪽에는 아카이브와 같은 변수가 있습니다

인종 또는 민족 변수를 하나의 변수로 기록하는 것 너도 알다시피 너는 알게 될거야 다른 데이터 세트를 많이 살펴 가면서 인구 통계 학적 정보를 얻을 수 있습니다 결과 파일과 같은 다른 파일에도 인종과 같은 인구 통계 학적 정보가 있습니다 민족과 생년월일도 있지만 성별, 소재지, 종족 별, 교육 수준, 그리고 연체 정보

그리고 여기 중간에이 중간 상자 서비스를 제공합니다 따라서 서비스에 포함 된 서비스에 대한 자세한 설명이 있습니다 코드북이지만 일반적으로 변수는 우리에게 어떤 영역을 알고 있는지를 알려줍니다 이와 관련하여 재정적 인 것들이 있습니다 주택과 건강 관련 것들이 있습니다

그런 다음 학업과 관련된 것보다 더 비슷한 것입니다 그리고 더 많이 볼 것입니다 특히 학술 지원 서비스와 관련된 두 개의 코드북 항목에 있습니다 그래서 이것은 학문적 지원 서비스입니다이 특정 변수는 여러분이 위탁 양육 독립 프로그램에 의해 재정 지원을받은 서비스 제공 고등학교 졸업장 또는 동급

그리고 당신이 볼 수 있듯이 특정 종류의 포함 된 항목 목록이며 실제로이 항목은 구체적으로 무엇이 있는지도 포함합니다 포함되지 않음 고등학교에서 청소년을위한 일반적인 출석을 목표로하는 것이 아닙니다 포함되지만 문맹 퇴치 교육, 숙제, 개인 교습, GED 지원 그래서 그것은 고등학교를 마치는 고등학교 또는 이에 상응하는 학교이기 때문에 GED입니다 그런 다음 데이터 유형의 종류, 요소 번호 및 그 방법을 볼 수 있습니다 코드화되어 있고 서비스가 모두 이분법이라고 말했듯이 그렇습니다

그리고 우리는 또한 77 명이 실종됐다 그리고 당신은 우리가 여기도 볼 수 있습니다 이것은 또한 교육이기도합니다 그러나 이것은 고등학교를 마치는 대신 고등 교육 학위를 찾고 있습니다 그리고 여기에 포함 된 서비스 목록이 있습니다

우리는 데이터 유형과 요소 번호이며, 코딩은 서비스 전체에서 동일하므로 모두를 위해 가지고 있고, 그렇다 그리고 공백이다 그래서 이것은 서비스의 요약입니다 과 다음으로 결과 구성 요소에 대해 이야기 할 것이며 두 가지 결과가 있습니다 우리는 현재 두 개의 다른 코호트에 대한 파일을 가지고 있습니다 이제이 데이터는 청소년부터 위탁에서의 전환 과정에서 복지, 재정 및 교육 결과 검토 독립심을

각 데이터 세트에는 세 가지 데이터 파가 있습니다 기준선이 수행됩니다 청소년의 17 세 생일에 다음과 같은 조사가 다시 실시됩니다 청년은 19 세와 21 세입니다 그리고 현재 우리는 세 가지 모두에 대해 하나의 완전한 코호트 데이터를 가지고 있습니다

파도와 또 다른 진행중인 코호트로 끝내기에 꽤 가깝습니다 그래서 지난주에 우리는 Telisa와 Tammy로부터 파도 구조의 코호트에 대해 들었지만 여기에는 일반적인 요약이 있습니다 우리는 3 년마다 새로운 코호트를 설립합니다 그리고 각각의 코호트에는 3 개의 파동이 있습니다 2011 년에 17 세 였고 3 개의 데이터 웨이브가 완료된 후 2014 년 코호트 2 세는 17 세이며 거의 완료되었습니다

그래서 우리는 파도 1과 2를 출판했습니다 우리는 현재 웨이브 3을 만들고 있습니다 그래서 두 개의 결과 파일이 있습니다 코호트 1과 코호트 2에 대해 코호트 그것들은 데이터 세트 214와 202이고 우리는 그것들에 접근합니다

그 밑에는 NYTD의 초기 데이터 세트 페이지가 있습니다 그리고 당신은 한 번만 같은 방식으로 주문할 것입니다 오른쪽 상단의 데이터 세트를 클릭하면 다운로드 할 수있는 링크가 나타납니다 그래서 여기에 결과 변수 영역에 대한 요약이 있습니다 우리는 청소년 정보를 가지고 있습니다

그런 다음 우리는 복지, 재정 정보 및 교육 정보와 관련된 성과를 가져야합니다 청소년 정보에는 인구 통계 및보고가 포함되므로 청소년과 마찬가지로 데이터 수집의 물결 그리고 우리는 또한 주제를 보는 웰빙을 가지고 있습니다 약물 남용, 투옥 및 정보를 출산이나 출산 금융 서비스 나 금융 관련 정보가 있습니다

결과, 고용과 같은 것들, 주택 보조를받는다면 공적 지원 마지막으로 교육 정보가 있습니다 따라서 최고 수준의 인증만으로 교육을 마쳤습니다 등록, 관련 사항 여기 코드북의 스크린 샷이 있습니다 그만큼 레이아웃은 서비스 파일의 레이아웃과 유사하며 분명히 길지만 생성 된 변수가 바닥에 있으므로 인종 레 코드에서 레이스 같은 것이 있습니다

우리는 청년이 표본에있다면, 적어도 한 설문 조사 질문에 청소년이 응답한다면 그래서 이것들 중 많은 것들이 Telisa와 Tammy가 말한 것과 관련된 종류의 관련성이 있음을 알 수 있습니다 지난주에 대해서 그리고 나머지는 상당히 자명하다 변수를 가질 것이다 이름과 변수 라벨 그리고 분명히 좀 더 심층적 인 것이 될 것입니다

마지막 시간처럼 코드북의 항목 주목해야 할 한 가지 중요한 점은 웨이브 원과 웨이브 사이의 의미는 다양합니다 잘 이것에 대해 이야기하고 특히 이러한 차이를보기 위해 집없는 사람들을위한 변수에 대해 이야기하십시오 그래서 우리는 정의를 가지고 있음을 알 수 있습니다 그렇지만 우리는 다음과 같이 말하고 있습니다

웨이브 하나에 대해서 그리고 두 번째 글 머리 포인트는 나중 웨이브에 대해 이야기하고 있습니다 그래서 웨이브 1에 대한 기준선 인터뷰에서 이것은 청소년이 17 세 때 청소년이이 현상을 경험했는지 묻습니다이 경우에는 노숙자입니다 평생 동안 그러나 후속 질문은 청소년이 경험 한 경우입니다 이 사건에서 우리가 지난 2 년 동안 노숙자 상태에 대해 말한 현상이 무엇이든간에 그래서 우리는 이것을 다르게 다루어야한다는 것을 알아 두어야합니다 청소년이 그들의 삶의 어느 시점에서 노숙자를 경험했는지를보십시오

기존의 노출 또는 노숙자 경험에 대한 통제를 한 다음 종류를 살펴보십시오 고령화 후 노숙자를 예측합니다 그리고 다시 하단에서 코딩을 볼 수 있습니다 우리는 아니오, 네, 거절하고, 그것이 공백으로 남겨져 있다면 그리고 당신이 그 (것)들을 대우하는 방법의 이렇게 친절한 실종은 당신에게 달려 있으며, 다음 주에는 실종에 대한 발표가있을 것입니다

데이터에 데이터를 사용하여 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다 나는 단지 친절하다 목록의 삭제를 사용하여 누락을 처리하는 방법이 아닌 계산 된 값 내가 공부 나 뭐 그런 짓을하고 있다면 그냥 저기에 버리고 싶다하지만 난 단지 데이터가 어떻게 생겼는지, 그리고 그 차이점을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴 보려고했습니다

특히 결과 파일에서 그래서 나는 처음부터 결과 파일을보고있다 그게 우리가 방금 말했던 것입니다 우리는 코호트 1을 사용했습니다 파도

따라서 우리가 볼 수있는 이러한 인구 통계적 특성을 살펴보면, 표본 약 48 %의 여성과 52 %의 남성입니다 그리고 인종적, 민족적 붕괴를 살펴보면 우리의 표본 중 표본이 대다수의 백인 흑인 또는 히스패닉 또는 라틴어 X와 다른 사람들의 비율이 적으므로 이제는 44 %가 흰색, 30 %가 검은 색입니다 18 % 히스패닉 또는 라틴어 X 그러나 우리는 또한 알래스카 원주민 인 아시아 인, 태평양 인 섬 주민, 또는 다인종 그리고 분명히 그룹은 더 작습니다 그렇다면 우리는 인구 통계 너머로보고 있으며 결과 변수를보고 있었고 방금 선택한 차이점을 볼 때 노숙자 문제에 관해 이야기 한 이래로 웰빙과 관련된 첫 번째 웨이브와 이후 웨이브 사이

그리고이 차이를 이용하여 나는 유병률을 조사했다 약물 남용, 출산 능력 및 아이를 가진 노숙자 따라서 다시 첫 번째 물결에서 물결 사이의 의미의 차이는 물었다 그들은 그 현상을 경험 해본 경험이 있었는지 나중에 묻습니다 지난 2 년 동안

그리고 웨이브 3에 의해 젊은이가 이제까지 가지고있는 것을 반영하는 변수를 만들었습니다 노화되기 전이나 물결이 일기 전에 경험했다면 그 현상을 경험했습니다 대략 17 세의 노령화가 진행되는 동안 또는 노화가 진행되는 동안 경험 한 적이 있다면 전환기의 종류 그래서 저는 이것을 어떻게 수행했는지를 볼 수있게되었습니다 우리는 경험의 유행에 커다란 차이가 있음을 변수로 취급합니다

이러한 현상 그래서 우리가 그 맨 위를 본다면 우리는 투옥됩니다 그래서이 샘플의 44 % 그들의 삶의 어떤 시점에서 투옥되었습니다 표본의 31 %가 감금을 경험했습니다 위탁 양육 시스템에서 노화되기 전이나 파동이 일어나기 전에

그리고 29 %가 투옥되었습니다 위탁 양육 시스템에서 노화 한 후 또는 후에 노화 약물 남용보고 우리는 샘플의 약 34 %가 ​​약물 남용 문제가있는 것과 비슷한 패턴을 보았습니다 그리고 전에는 25 %, 후에는 20 %가되었지만, 다산에서는 꽤 다르다는 것을 알 수 있습니다 우리는 가지고있다 경험 한 적이있는 높은 비율이지만 경험 한 사람의 비율은 매우 낮습니다

노화되기 전에 샘플의 6 %만이 위탁 노화 전에 아이를 낳았습니다 25 %는 고령화 후에 하나를 가지고 있었다 그래서 그걸보고 있었고 거기에 특히 물질 남용 및 감금과 비교할 때 상당히 큰 차이가 있습니다 과 마지막으로 우리가 노숙자를 보았을 때 약 40 %의 샘플이 노숙자였습니다 어떤 점에서는 17 %가 파도 타기 전에 노숙자 경험에 노출되어 있고 31 %는 경험하고 있습니다 그들이 위탁 양육 체제에서 벗어난 후에 웨이브 하나의 의미 후에

나는 만들지 않았다 이러한 상호 배타적 인 그래서 전후에 그것을 경험하는 사람들은 두 번 모두를 보여줍니다 그리고 나는 그것이 우리가 어떻게 대우하는지에 대한 방법을보기위한 좋은 간단한 요약 일 것이라고 생각했습니다 그 결과 변수는 청소년이 경험했는지 여부에 관계없이 많이 다릅니다 언제든지 또는 청소년들이 노화를 경험 한 후에야 그리고 나는 또한 서비스 파일을 사용하는 몇 가지 예를 살펴보고 2016을 자세히 살펴 보았습니다

발견 한 후 청소년 서비스가 사용 된 서비스를 확인하기 위해 4 가지 서비스를 살펴 보았습니다 그리고 많은 젊은이들이 학문적 지원을 받았다는 것을 알 수 있습니다 우리는 GED, 문맹 퇴치, 숙제를 통해 공부하는 것을 돕는 것과 같은 것을 포함하는 것을 보았습니다 고등학교를 졸업하거나 고등학교를 졸업하거나 GED에 상응하는 것 그리고 우리는 젊음의 약 40 % 정도가 조금 더 적다는 것을 알 수 있습니다

보건 교육 및 위험 예방에 관한 서비스를 받았습니다 그리고 우리는 그것을 볼 수 있습니다 청소년의 감독이 독립적 인 생활과 방을 받았고 재정적으로위원회에 참여 함 도움을 받았다 그래서 나는이 4 가지를 2016 년에 선택했다

그러나 당신은 그것을 깰 수있는 것처럼 보일 수있다 서비스 파일과 결과 파일을 연결하여 그리고 나서 나는 Bronfenbrenner에서 아카이브를 통해 사용할 수있는 추가 리소스에 대해 이야기하고 있습니다 번역 연구 센터 그래서 나는 그 (것)들을 빨리 통과하고 각 항목으로 돌아가서 액세스 방법, 제안 내용 및 관련 정보에 대해 이야기하겠습니다 마이클에게 그들 중 몇 명만 차임을시켜달라고하십시오

하지만 실제로는 아동 학대 및 방치에 관한 National Data Archive는 데이터 다운로드에 추가 각 데이터 세트에 대한 사용자 가이드, 사용자 SPSS, SAS, STATA 및 R 사용자에 대한 정보는 지원 탭을 참조하십시오 우리는 또한 자주 데이터를 전혀 사용해 본 적이 없다면 시작할 수있는 정말 좋은 곳입니다 '데이터를 지불해야합니까?'와 같은 일반적인 질문이 있기 전에 내 대답은 아니오 야

그리고 마침내 우리는 Summer Research Institute와 아동 학대 인 canDL을 갖게되었습니다 무시하고 디지털 도서관 그래서 저는 이것이 우리의 가장 귀중한 자원 중 두 가지라고 생각합니다 몸소 그래서 Summer Research Institute는 원격 교육 기관입니다

NYTD를 포함한 우리의 데이터 세트를 사용하여 프로젝트의 데이터 사용자와 긴밀히 협력합니다 그래서 누가 우리의 경쟁력있는 응용 프로그램 프로세스를 통해 소규모 그룹에서 매우 밀접하게 수용됩니다 NDACAN 직원뿐만 아니라 컴퓨팅 및 통계 컨설턴트로부터 조언을 얻습니다 코넬의 캠퍼스에 우리는 분석 계획을 세밀하게 조정하고 사람들이 가지고있는 프로젝트를 옮깁니다

출판에 착수했다 또한 훌륭한 네트워킹 기회이기 때문에 여러분은 일종의 소규모 그룹에서 동일한 데이터 세트를 사용하는 다른 사람들과 그리고 마지막으로 우리는 canDL을 가지고 있는데, 이는 내가 아동 학대이며 디지털 도서관을 방치 한 것이라고 말합니다 NYTD를 포함한 우리의 데이터를 사용하여 공개적으로 액세스 할 수있는 온라인 데이터베이스입니다 그래서 일종의 정말 좋은 방법은 다른 사람들이 어떻게 데이터를 사용하고 있는지 잘 알고, 다른 사람들의 분석에서의 선택, 사람들의 코딩 방법, 그리고 아무도 당신의 질문에 대답하지 않았는지 확인하십시오 먼저 우리는 사용자 가이드 및 그래서 우리 직원에 의해 작성된 그래서 그들이 사용할 수있는 세부 정보가 우리가 가진 모든 단일 데이터 세트에 대해 이것은 테이블의 스크린 샷입니다

결과 파일의 첫 번째 코호트에 대한 사용자 안내서 중 하나의 내용 너처럼 출판에서 데이터 구조 및 샘플링에 이르기까지 다양한 주제를 다룰 수 있음을 알 수 있습니다 분석적 고려 사항 가이드는 실제로 사용자를 염두에두고 제작되었으므로 좋습니다 연구 프로젝트를위한 첫 걸음, 특히 데이터에 익숙해지기 우리가 여기서 말한 것들을 잊어 버렸지 만 나는 또한 그것이 매우 가치 있다고 생각한다 우리의 데이터에 대해 이야기하는 방법에 관한 방법 섹션을 작성할 때 그것이 어떻게 모으고 그 모든 것

그래서 이들은 PDF 가이드입니다 그래서 그들은 단지 진짜입니다 각 페이지의 하단에 훌륭한 자료가 있으므로 데이터를 다운로드 할 때 약간의 요약, 코드북, 그리고이 사용자 가이드도 있습니다 우리도 가지고있다 사용자 지원 탭을 통해 전반적인 가이드 라인을 제공하므로 다른 유형의 데이터 분석 사용자가 데이터 작업 방법에 실제로 도움이됩니다 그러나 우리는 심지어 내가 더 잘 생각하는 비디오를 가지고 있습니다

그래서 우리는 세션을 가질 것입니다 NYTD 결과물을 AFCARS 육성 계획과 병합하는 것에 대한 몇 주안에 관심 파일이지만 우리는 또한 필요한 경우 사람들을 통해 걸을 수있는 비디오를 가지고 있습니다 나중에 도움 그래서이 지역을 체크 아웃하는 것이 좋습니다 그리고 우리는 또한 자주 묻는 질문 탭을 가지고 있으며 우리가 자주 묻는 질문에 대한 대답입니다

우리는 모든 데이터 세트의 사용자로부터 얻으므로 NYTD와 관련이 없습니다 그리고 이것은 탭을 클릭하면 NDACANCornelledu에 갈 수 있습니다 페이지가 표시되며 데이터 세트에서 세 번째 페이지를 클릭했지만 추천합니다

혹시라도 자주 묻는 질문을 확인해보십시오 그리고 이전에 언급했듯이 우리는 여름 연구원 (Summer Research Institute)을 운영하고 있습니다 저는 이것이 우리의 가장 가치있는 일이라고 생각합니다 리소스를 내가 말했듯이 우리는 애플리케이션을 선택하는 온라인 원격 학습 경험을 가지고 있습니다 우리 연구소에

그런 다음 소규모 그룹으로 작업하여 게시 가능한 프로젝트 제작 여름 연구원의 목표는 실제로 데이터 활용도를 높이고 출판물 분석을 용이하게합니다 그래서 우리는 사람들이 우리가 정말로 원하는 데이터를 다운로드 할 수있는 위치를 넘어서고 싶습니다 필요시 언제든지 데이터를 사용할 수 있도록 사용자와 협력하십시오 그리고 응용 프로그램 과정은 경쟁적이고 종합적입니다

그래서 우리는 과거에 참가자들을 사회학, 정책, 공중 보건, 심리학, 인간 발달, 과거에 참여한 지원자는 실제로 그것이 의미있는 의미가 있다고 이야기합니다 네트워크 에서뿐만 아니라 훌륭한 피드백을 많이 얻을 수있는 경험 사람들은 데이터 보관소의 감독자와 함께 Zoom을 통해 만날 수 있습니다 신청서는 제안서의 품질, 신청자와 어떤 종류의 프로젝트라도 게시 할 수있는 가능성 사람들이 관심을 가지고 있고 다음 여름에 NYTD 데이터 세트를 사용한다면 타이밍 라인을 올리면 체크 아웃하는 것이 좋습니다 여기 직원 모두 이전 년의 참가자들은 의미있는 경험으로보고합니다 우리에게 그것은 좋은 점은 우리가이 데이터를 생성하고 거기에 희망을두고 그것을 넣었다는 것을 알고 있기 때문입니다

의미있는 연구에서 어린이의 삶을 개선하는 데 사용됩니다 그래서 들어 오기 시작했습니다 거기에 사람들과 함께 일하는 것이 우리에게 흥미 롭습니다 우리는 또한 많은 지원을하고 있다고 생각합니다 우리는 정말로 멋진 프로젝트를 시작하려는 사람들에게 제공 할 수 있습니다

그래서 여기 하단에는 여름 연구 기관 (Summer Research Institute)의 개요가 나와 있습니다 그리고 신청하는 방법에 대한 안내서가 있지만 이것에 관심이 있다면 확실히 우리 listserv에 등록하면 응용 프로그램이 열렸을 때 전자 메일을 보내 게됩니다 내년 여름 그리고 마지막으로 내가 말했듯이 canDL은 특히 NYTD 또는 당사의 데이터 세트와 관련된 조사 그리고 전체 텍스트 기사를 볼 수 있습니다

기관의 구독 정보를 통해 연구와 관련된 정보를 찾을 수 있습니다 지역을 탐색 한 다음 인용 검색 및 다양한 조회가 가능합니다 스타일의 첫 번째 단계에서 친절하고 조사를 통해 모든 인용문을 다운로드하고이를 통해 작업 할 수 있다는 것이 좋습니다 그리고 그것이 보이는 모양의 스크린 샷이 있습니다 그래서 왼쪽에 묶음이 있습니다

태그의 종류와 내가 이걸 얻은 방법은 방금 NYTD에 입력 한 다음이 모든 간행물 NYTD를 사용하기 때문에 데이터를 사용하는 사람들에게 우리가이 자원에 이것들을 추가 할 수 있도록 게시하십시오 그러나 그것은 정말 훌륭한 출발입니다 확실히 장소 그래서 저는 제 이름이 에린 맥컬리라고 말했고 나는 이 시리즈와 Michael Dineen은 또한 온라인에 올라 있으며 질문에 대한 답을 도울 수 있습니다 그는 정말로 NYTD의 연구 지원 전문가이자 매니저입니다

그래서 그는 위대하다 리소스에 대한 질문이 있으시면 채팅 상자에 팝업으로 보내주십시오 그러나 우리가 질문에 대답하기 위해 움직이기 전에 나는 다음주에 미리보고 싶다 오후 12 시부 터 오후 1 시까지는 22 번째로 Michael Dineen과 Frank Edwards가 함께합니다 그리고 그들은 둘 다 Translational Research 센터와 데이터 보관소에서 근무하고 있습니다

코넬 대학교 (Cornell University)에서 첫 번째 전문가 프레젠테이션이 될 것입니다 긴 형식에서 넓은 형식으로 변환하고 누락을 다루는 것에 대해 이야기 할 것입니다 우리가 데이터 사용자로부터 얻는 다른 일반적인 질문의 데이터 및 종류에서 다음 주에 시작의 종류는 특히 실종을 다루는 방법과 함께 핵심적인 것을 시작합니다 우리의 데이터에서 그래서 나는 다음 주에 그것을 체크 아웃하는 사람들을 강력히 추천한다

하지만 지금은 우리가 최대 질문을 열 수 있습니다 그래서 질문마다 거기에 각 데이터 세트에 대한 설명이 나와 있습니다 사용자는 잠재 연구에 응답하기 위해 적용 가능한 데이터 세트를 탐색 할 수 있습니다 질문? 훌륭한 질문입니다 예, NDACAN 웹 사이트의 NYTD 탭 내가 추천하는 세 가지 데이터 세트에 대한 세 가지 링크를 모두 볼 수 있습니다

코드북을 체크 아웃하는 것은 그것이 다 다루어지기 때문에 내가 말한 일반적인 영역은 서비스 파일이 사람들은 누적 적으로 누적 된 결과 파일에 집중합니다 복지 재정 및 교육 성과를 중심으로 그래서 또 다른 질문이 있습니다 프레젠테이션 끝 부분에서 데이터를 사용하여 연구에 액세스 한 곳은 어디입니까? 그렇게 그랬다 canDL? 나는 그것이 canDL이었다고 생각한다 그래서 이것은 아동 학대와 디지털 방치입니다

라이브러리가 있으므로이 웹 페이지를 통해 액세스 할 수 있습니다 그래서 실제로 갈거야 내 화면 공유를 취소하고 나서 내가 어떻게 할 것인지 보여줄 것입니다 웹 사이트 등에서 상단의 게시 탭 아래에 있습니다 누군가 보내주십시오

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Michael의 도움을 받아 NYTD 데이터를 다른 데이터에 연결하면 AFCARS 그리고 NCANDS와 내가 그렇게했던 첫번째 물건은 Zotero에 정말로 발굴의 종류이었다 canDL, 다른 사람들이 어떤 질문에 답을했고 어떤 종류의 질문이 있었는지 알아냅니다 문학에 틈이 생겨서 코딩 결정에 대해 정말 궁금합니다 사람들은 어떻게 만들었고 그들이 분석을 골라서 도움이되었다 언제 우리가 예상 하는가? NYTD 코호트 2 웨이브 3 개가 출시 될 예정입니까? 마이클 당신은 내가 완전히 확신하지 못한다는 것을 알고 계십니다 그럼 그것은 2014 년 코호트 일 것입니다

그래서 그들은이 설문 조사를 할 것입니다 2018 년 회계 연도이므로 설문 조사가 진행 중입니다 그러면 아마 설문 조사가 진행 중일 것입니다 우리가 받아야 할 다음 데이터는 2017 년 집단이므로 하나 물결 치다 그것은 우리가 실제로 기대하는 다음 세트입니다

2017 회계 연도 2017 년에 우리는 아직 그것을받지 못했습니다 그래서 세 번째 물결을 예상한다면 조사가 끝난 후 적어도 일년이 될 것이라고 2014 년 코호트의 이는 2018 회계 연도가 끝난 후 45 일이되며 9 월 30 일 끝납니다 올해 말을 조사 할 올해 말과 같은 것이 될 것입니다 Michael 감사합니다 다음 질문으로 당신이 다음과 같이 도움이 될 것이라고 생각합니다

Well : 실종 된 NYTD 데이터 세트에 누락 된 부분을 처리하기위한 가중치가 이미 있습니까? Well cohort 2011 첫 번째 집단에는 데이터에 포함 된 가중치가 있습니다 2014 년 코호트 데이터에 가중치가 포함되어 있지 않습니다 나가 무게에 발표를 할 때 나는 당신에게 당신 자신의 무게를하는 방법을 보여줄 것입니다 NYTD의 가장 큰 장점 중 하나는 거의 모든 데이터를 통해 비 응답자에 대한 정보를 얻게됩니다 인구 통계 학적 정보를 모두 가지고 있다면 모든 정보를 링크에서 얻을 수 있습니다

설문 조사에 응답하지 않은 사람들에 대해 알고 싶은 모든 것에 대해 AFCARS에 그래서 당신에게 가중할 때 큰 이점을줍니다 하지만 네, 더 이상 가지 않을 것입니다 지금은 그렇지만 가중치에 관한 전체 세션을 가질 것이므로 나는 믿는 질문에 답을했다 네, 감사합니다 특히 사람들에게 특히 감사를 표하는 것이 좋습니다

다음 세 번의 프리젠 테이션은 Michael이 특별히 유익하기 때문에 이 데이터에 대한 많은 지식을 보유하고 있으며, 이것으로 나는 메모를 할 사람을 알게된다 그래서 우리는 또 다른 질문을합니다 당신의 논문에 NYTD를 사용하려고하는 PhD 후보자가 당신을 실격시킵니다 여름 연구원에 지원할 자격이 있습니까? 그게 사실인지 마이클이 알기나 해? 나는 그것이 사실이라고 생각하지 않는다 그러나 나는 사실이 아니었다 아무것도 실격시키지 않습니다

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그것을 추천하십시오 그리고 아동 국이 추가 데이터 요약을 게시하고 있는지 여부를 알고 있습니까? 코호트 2 명? 마이클 한테 잘 모르겠어? 코호트 두 사람 때문에 웨이브 3은 아직 없습니다 우리가하기 전에 그들은 그것을 얻을 것이다 그래서 그들은 아마도 데이터 브리핑을 할 것이다 일단 21 세 조사에서 세 번째 물결이 생기면 환상적이므로 우리가 얻을 것이다

웨이브 3이 나오면 추가 데이터 브리핑이 나온다 다른 질문이 있습니까? 해야 할 것 당신은 내가 여름에 가정하는 사람의 신청서를 개선하기위한 어떤 권고안을 가지고 있습니다 연구소 또는 일반적인 실수? 그래서 나는 마이클이 당신이 찾고있는 것을 알고 있습니다 그들이 들어오는 응용 프로그램에서 사람들이 흔히 범하는 실수를 눈치 채셨습니까? 또는 어떤 팁? 글쎄, 당신이 정말로 단단한 프로젝트 제안을한다면 일반적인 오류 중 하나를 사용하는 경우 가장 좋은 방법은 연구 프로젝트를 수행 할 수 없다는 것입니다

우리의 데이터를 사용하거나 가지고 있지 않은 외부 데이터가 필요합니다 그런 종류의 것들 그러나 귀하가 귀하의 신청서에 명시된 타당한 연구 프로젝트 제안서를 가지고 있다면 당신이 당신의 공변량을 위해 사용하고있는 좋은 좋은 변수를 가지고 있다면, 중요한 것은 좋은, 행할 수있는 연구 프로젝트를 갖는 것입니다 네, 분명히 당신입니다 종속 변수와 독립 변수를 지정하면 그 모든 것 더 많은 특이성이 좋다

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데이터와 관련된 작업은 여러 번 이루어집니다 그리고 우리는 실제로 일하는 것을 즐긴다 초기 경력자들과 함께 거기서 나와 일부 프로젝트를 진행하게되어 기쁘게 생각합니다 우리와 함께 그럼에도 도움이 될지 모르겠다

제안서에는 좋은 징조가 아닌 데이터가 없습니다 데이터가있는 경우 귀하의 응용 프로그램에서 귀하가 데이터 및 당신도 도움이 될 공에있어 적용하기 전에 데이터를 가지고있는 예는 항상 더 좋습니다 우리가 실제로 찾고있는 것은 사람들이 분석을 다듬는 데 도움이되는 것입니다 우리가 응용 프로그램을 검토하고있을 때 제곱으로부터 시작해서 분명히 이 과정에서 우리는 사람들이 다리 작동을 땅에 내려 놓을 것을 기대합니다

그들의 연구와 같은 것들이 데이터에서 놀았으며 그들은 우리에게 친절하게 왔습니다 이후 단계에서 우리는 분석을 다음 단계로 밀어 낼 수 있습니다 괜찮아 우리가 더 이상 질문이 없다면 우리는 마무리 할 것입니다 우리는 정말 기대합니다 다음 주 세션에서 마이클과 프랭크가 우리를 안내 할 것이라고 말했어

그래서 우리가 듣지 않으시 고 다음 주 수요일에 정오에 만나기를 바랍니다 와 주셔서 대단히 감사합니다 모두 감사합니다 아동 학대 및 방치에 대한 국가 데이터 아카이브는 코넬 대학 (Cornell University)의 번역 연구를위한 브론 펜 브레너 센터 (Bronfenbrenner Center)의 프로젝트입니다 NDACAN의 기금은 아동 국에서 제공합니다

Searching Databases

신시내티 대학 (University of Cincinnati) 도서관 자습서 : 데이터베이스 이해, 2 부 : 검색 이 비디오에서는 연구 데이터베이스에서 효과적인 검색을 수행하는 방법을 배웁니다

대부분의 데이터베이스에는 기본 검색 옵션, 고급 검색 옵션, 기본 검색 창은 간단한 키워드 검색, 호박, 또는 호박 양념처럼 그러나, 만약 당신이 단지 호박 향신료가이 같은 결과를 원한다면 다음과 같이 분리하지 마십시오 그것을 따옴표로 묶어 라 이렇게 : 또한 검색 필드에 전체 문장을 입력하지 마십시오 당신은 원하지 않는 결과를 얻을 것입니다

전체 문장은보다 구체적으로 보입니다 그러나 그들은 실제로 넓다 정말로 구체적으로 알고 싶다면, 이것이 고급 검색 옵션의 목적입니다 고급 검색에는 대개 더 많은 검색 상자와 드롭 다운 메뉴가 있으며, 그래서 당신은 다른 방법으로 키워드를 찾을 수 있습니다 이 필드 드롭 다운 메뉴를 사용하여 검색 여부를 선택할 수 있습니다

호박 스파이스를 저자, 제목 또는 키워드로 사용하십시오 다른 데이터베이스에는 더 많은 옵션이있을 수 있습니다 잊지 마십시오 정확한 인용 부호는 사용할 수 있습니다 고급 검색 옵션으로 구문 검색

키워드를 다른 상자로 분리하면 동시에 2 개의 다른 분야에서 호박 양념을 검색 할 수 있습니다 부울 드롭 다운 메뉴를 사용할 수 있습니다 그 단어가있는 사람, 또는, 그리고없는 사람, 포함하는 결과를 원하는지 여부를 선택하십시오 두 용어, 한 용어와 다른 용어 또는 두 용어 끝없는 조합이 있습니다 데이터베이스를 이해하는 가장 좋은 방법은 데이터베이스를 탐색하는 것입니다 도서관이 제공해야 할 것이 있는지 확인하거나 도서관 사서에게 자세한 안내를 문의하십시오

Union, Minus & Intersect: Databases for Developers #15

나는 두 개의 장난감 테이블을 가지고있다 나는 두 테이블에서 모두 같은 장난감을 찾고 싶다

조인을 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 그러나 다른 방법이 있습니다 연산자를 설정하십시오! 집합 연산자를 사용하면 두 테이블의 모든 행을 합집합 할 수 있습니다 교차하는 두 테이블에 모두 존재하는 것 또는 하나의 테이블에는 있지만 마이너스는없는 테이블에는 없습니다

이들을 사용하려면 테이블을 쿼리하고 관련 연산자를 사이에두면됩니다 그들 하지만 이렇게하려면 테이블이 같은 모양이어야합니다 이는 각 위치에서 동일한 데이터 유형을 가진 같은 수의 열을 반환합니다 서로 다르면 오류가 발생합니다

두 가지 모두에있는 열을 선택하면이를 극복 할 수 있습니다 유니언은 가장 많이 사용할 연산자입니다 이것을 사용하여 유사한 데이터가있는 테이블을 결합합니다 예를 들어, 테디 테이블과 벽돌 테이블이 있다고 가정 해보십시오 그리고 그것들을 하나의 장난감 테이블에 결합하려고합니다

이렇게하려면 각 쿼리에서 적절한 열을 선택하고 두 쿼리를 결합해야합니다 이 작업을 수행하면 결과에서 고유 한 장난감마다 하나의 행이 생성됩니다 모든 중복 된 벽돌은 버려집니다 그럼 왜 이래요? 어떻게 피할 수 있습니까? Well union은 결과에 고유 한 연산자를 추가합니다 이것은 중복을 스쿼시합니다

모든 행을 보려면 union 후에 all 키워드를 추가해야합니다 따라서 원하는 답을 얻으려면이 작업이 필요할 수 있습니다 그러나 중복이 없다고 확신하는 테이블을 결합하더라도 여전히 노동 조합의 모든 변형을 사용할 가치가 있습니다 별개의 작업을 수행하면 쿼리가 더 많은 작업을 수행 할 수 있기 때문입니다 테이블이 거대한 경우 SQL을 실제로 느리게 할 수 있습니다

집합 연산자를 사용하는 또 다른 일반적인 이유는 한 테이블에서 모든 행을 찾는 것입니다 다른 곳에 있지 않다 예를 들어이 테이블에있는 모든 브릭을 찾고 싶지만 존재하지 않는 경우 다른 하나 첫 번째 테이블의 모든 열을 두 번째 테이블에 조인하여 존재하지 않는 상태에서이 작업을 수행 할 수 있습니다 서브 쿼리에서

그러나 테이블에 두 개 이상의 열이 있으면이 작업이 지루합니다 그리고 null은 다시 길을 얻는다! 컬럼 중 하나라도 널 (NULL)이 될 수있는 경우, 올바르게 처리해야합니다 빼기는이 모든 것을 단순화합니다 당신이해야 할 일은 두 테이블 모두를 쿼리하고 그들 사이에 빼기를 붙이는 것뿐입니다 이것은 Null 값이 동일한 것으로 간주되는 드문 경우 중 하나입니다

따라서 데이터베이스는 추가 작업없이 이러한 작업을 올바르게 처리합니다 노동 조합과 마찬가지로 마이너스는 중복을 제거합니다 그래서 당신이 이것들을 볼 필요가 있다면, 당신은 존재하지 않아야 만합니다 유니온과 마이너스를 결합하면 고전적인 사용 사례가됩니다 두 테이블이 정확히 일치하는지 확인합니다

같은 행 내 딸들 사이에 벽돌을 나눠 놓고 있다고 가정 해 봅시다 그리고, 싸움을 피하기 위해, 나는 여기에 두 개의 테이블이 정확히 동일하게하고 싶습니다 그들에 벽돌 이를 위해 먼저이 테이블에 어떤 벽돌이 있는지 확인할 수 있지만이 테이블에는 존재하지 않습니다

그리고 그 반대입니다 여기에 존재하지 않는 것들을 찾으십시오 마지막으로, 우리는 결과를 노동 조합과 결합하여 모든 차이점을 볼 수 있습니다 집합 연산자를 사용하면 간단합니다 각 테이블을 빼고 결과를 합집합니다

그러나 이것을 실행하면 우리가 얻는 것은 첫 번째 테이블이 아닌 두 번째 테이블입니다 무슨 일이야?! Oracle Database에서 집합 운영자는 모두 동일한 우선 순위를 갖습니다 따라서 쿼리는 두 번째 테이블에없는 첫 번째 테이블의 모든 행을 찾습니다 그런 다음 두 번째 행의 행에 다시 추가됩니다 마침내 첫 번째 행에서 행을 제거하기 전에

첫 번째를 두 번째에서 빼내는 것과 같습니다 모든 수학 연산에서 우선 순위를 강요하는 것과 같은 방법으로이를 수정합니다 두 개의 빼기 하위 쿼리를 대괄호로 묶습니다 이렇게하면 데이터베이스가 먼저이를 처리합니다 그런 다음 결과를 결합하십시오

이것이 테이블을 비교하는 고전적인 방법이지만 두 테이블 모두에서 모든 행을 읽어야하며, 두번! 특히 테이블이 방대한 경우에는 피해야 할 것입니다 각 테이블의 행을 한 번 읽는 것이 좋습니다 우리가 이것을 할 수 있는지 알아 보려면 요구 사항을 다시 살펴 봅시다 우리는 두 테이블에 같은 벽돌이 있음을보고 싶습니다 그래서 우리는 그것들을 결합한 후에 테이블에 각 행을 2 부씩 가지고 있어야합니다

한 번 나타나는 항목이 있으면 불일치가 발생합니다 테이블을 합집합으로 조합하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 그런 다음 우리는 각 벽돌을 2 부씩 검사합니다 작업별로 고전적인 그룹 그리고 having 절을 사용하면 두 개의 복사본이없는 행을 걸러 낼 수 있으므로 볼 수 있습니다

단지 불일치 여기서는 각 테이블에 중복이 없다고 가정합니다 이 테이블에 벽돌의 복사본이 두 개 있는데이 테이블에는 나타나지 않습니다 여전히 2의 수를 얻고 결과에서 잘못 필터링하십시오 대신에 수행해야 할 작업은 각 유형별로 얼마나 많은 벽돌을 가지고 있는지 계산 한 다음 이건 비교해 봐

이 작업은 유니온의 각 테이블에 두 개의 추가 열을 추가하여 수행 할 수 있습니다 상단 테이블의 경우 첫 번째 테이블은 1과 두 번째 0을 반환합니다 그리고 여러분은 아래쪽 테이블을 반대합니다 외부 쿼리에서 이들을 합산하면 각 벽돌의 개수를 알 수 있습니다 각 테이블에서 입력하십시오

그래서 having 절에서 이것을 비교하여 불일치를 찾을 수 있습니다 보너스로 추가 행이있는 테이블을 볼 수도 있습니다 선택의 합계를 비교하고 테이블의 이름을 반환하여이 작업을 수행합니다 더있다 그래서 우리는 마이너스와 노조를 다뤘습니다

이제 마이너스가 존재하지 않는 것과 유사하다면 반드시 교차해야한다고 생각할 수도 있습니다 일반 오래된 존재와 유사합니다 그렇다면 축하드립니다 인터 섹트는 뚜렷한 것으로 존재하는 것과 같은 방식으로 작동합니다 그래서 두 테이블에 존재하는 모든 행을 얻습니다

이 기능을 유용하게 사용할 수는 있지만 실제 코드에서 사용해야하는 경우는 드뭅니다 그래서 집합 연산자에 대한 간단한 개요였습니다 그것들은 테이블을 비교할 수있는 편리한 방법입니다 특히 널 (null)을 처리해야하는 경우에 유용합니다 그러나 그것도 다른 용도가 있습니다

특히 우리가 다음 주제에서 사용할 노동 조합 SQL 트리 만들기! 보고 주셔서 감사합니다! 집합 연산자를 사용 했습니까? 의견을 통해 알려주십시오 그리고 미래의 업데이 트에 가입하는 것을 잊지 마십시오

Oracle Autonomous NoSQL Database Cloud

나는 빨리 풀어야 할 문제가있다 상사가 저에게 새로운 시스템을 구현하기를 원합니다

데이터 및 트랜잭션의 폭발을 처리 할 수 ​​있으며 필요에 따라 확장 및 축소 할 수 있습니다 우리의 작업량이 변함에 따라 유연하고 다양한 유형의 데이터를 처리 할 수 ​​있어야합니다 그리고 30 일 만에 살아야합니다 개발 팀은 Oracle NoSQL 데이터베이스를 선호합니다 하지만 우리의 필요가 커지면서 더 많은 인프라가 필요할 것이라고 걱정됩니다

확실히하고 싶어 백 엔드 작업을 위해 Oracle Database와 통합 할 수있게되었습니다 Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용하여 분석을 수행 할 수 있습니다 시작하려면 나는 서버를위한 RFP를 낼 필요가있다 네트워킹 용 RFP 출력, 저장 용 RFP 출력 그래 그거

그리고,,,, 그리고 잠깐, 더 좋은 생각이있어 Oracle 클라우드 서비스를 사용하는 경우 데이터 검색을위한 빠른 스토리지를 확보 할 것입니다 Oracle Autonomous NoSQL Database Cloud를 사용할 수 있습니다! 그것은 내가 필요한 모든 것을 가지고있다 휴가 기간 동안 큰 프로모션을 계획 중이며 더 많은 처리량과 저장 용량이 필요하다는 것을 알고 있습니다

웹 트래픽 및 판매 활동의 증가를 처리 할 수 ​​있습니다 Oracle Autonomous NoSQL Database Cloud Service를 사용하면 둘 다 증가시킬 수 있습니다 쉽고 투명하게 프로모션이 끝나면 그 프로모션을 줄일 수 있습니다 내 응용 프로그램을 중단하지 않고 고객 유지 행복하고 종사

빠르다 나는 내가 필요한 것만을 지불하고 있습니다 완전히 관리되는 서비스이기 때문에 소프트웨어 유지 관리 및 다양한 조정 매개 변수와 같은 인프라에 대해 걱정할 필요없이 새로운 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다 더 이상은 없어 서버, 스토리지, 네트워킹의 구입 비용 또는 추가 비용 지불 냉각 및 전기 데이터가 중요합니다

오라클, 기업에 대한 이해 클래스 데이터베이스와 신뢰할 수있는 보안 기능이 있습니다 Oracle 제품과 통합하여 최첨단 데이터 관리 솔루션을 만들 수 있습니다 유연한 데이터 모델과 일관되고 예측 가능한 성능을 제공합니다 뿐만 아니라 완전한 트랜잭션 모델을 제공합니다 그리고 계속해서 Oracle NoSQL Database를 계속 사용할 수 있습니다

내 데이터 센터는 물론 클라우드 서비스를 사용합니다 오라클 진정한 하이브리드 클라우드 서비스를 만들었습니다 다른 클라우드 제공 업체는이를 수행 할 수 없습니다 Oracle Autonomous NoSQL Database Cloud를 사용하면 많은 시간을 할애 할 필요가 없습니다 새로운 솔루션을 개발하고 구현하기위한 돈

아무 문제 없습니다 이제 Oracle Autonomous NoSQL Database로 클라우드 서비스, 이상적인 솔루션을 제공합니다

EasyAir Database Problem 2-1 Demonstration

쉬운 항공 데이터베이스 문제 2-1 이 연습에는 세 가지 목적이 있습니다 One, Easy Air에 익숙해지기 위해 운영 및 경제

그런 다음 Microsoft Excel의 기본 사용에 대해 모든 사람을 수준 설정합니다 많은 사람들이 상당히 전문적 일지 모르지만 나는 일종의 수준제를 만들고 싶습니다 모든 사람들이 최소한 기초를 배웠으므로 쉬운 공기 템플릿 그리고이 연습의 세 번째 목표는 첫 번째 엿보기를 성능 측정 및 이러한 다양한 성능 측정치에 미치는 영향을 확인하십시오 Easy Air의 성능을 살펴볼 때 성능에 미치는 영향에 대해 알아보십시오

그래서 나는하고 싶다 이러한 성능 측정을 먼저 살펴보십시오 좋아요, 방금 템플릿을 열었습니다 Easy Air 데이터베이스 문제 2-1 학생 템플릿 파일을 엑셀로 작성하면 맨 아래에 내가 알아 차리고 싶은 첫 번째 것을 볼 수 있습니다 그 거기에 – 그냥 두 번 확인해 다른 사람이 없는지 확인하십시오

이 워크 북에 한 두 개, 네 개 네 장이있어 필요한 경우 시트를 추가 할 수는 있지만 더 이상 시트를 추가 할 필요는 없습니다 따라서 통합 문서를 열 때 내가 제일 좋아하는 일은 그것의 경계를 탐험 할 수있는 종류 – 특히 내가 디자인 한 것이 아니라면 나는 그 밖의 워크 북에있는 것이 무엇인지 이해하고 있는지 확인하고 싶다 나는 세부 사항에 너무 깊이 들어가기 전에

나는 새 개를 사곤했는데 그녀의 이름은 자유였다 그녀는 로밍에 사로 잡혀있었습니다 그녀는 새로운 공간에 그녀를 넣으면, 그녀를 dogpark에 데려가는 것 그녀가 할 첫 번째 일은 fenceline을 실행하는 것입니다 모든 경계를 확인하여 강아지가 얼마나 큰지 또는 뒷마당이 무엇인지 정확히 알고 있는지 확인하십시오

우주 일이 생겼어 그녀는 확신하고 있었고, 그녀가 무엇인가를 다루기 전에 그녀가 완전한 경계를 이해했는지 확인하는 것을 잘했다 그게 내가 스프레드 시트로 할 것을 권하고 싶습니다 당신이 전체 경계를 이해하는지 확인하십시오 그래서 이것은이 텍스트가 첫 번째 시트라고 말합니다

교과서에서 가져온 이미지가 여기에 잘린 것처럼 보입니다 우리에게 지시 사항을 알려주고 우리에게 필요한 것이 무엇인지 이야기 할 것 같네요 이 운동과 관련하여해야 할 일 여기에 두 번째 시트로 이동 Excel 명령 마스터 엑셀 명령 마스터가 우리를 보여 주며 우리는 이것을 다른 어떤 명령에서 볼 수 있습니다 통합 문서는 기본적인 Excel 명령을 제공합니다 따라서 셀 범위를 선택하려면 셀 범위 선택과 같은 작업을 수행하십시오

그것은 엑셀 명령이 내 마우스를 왼쪽 클릭으로 누르고 있다고 말한다 셀의 중심과 범위의 마지막 셀로 커서를 드래그합니다 왼쪽 위에서 아래로 오른쪽 보통 대칭 왼쪽에서 오른쪽으로 이것은 우리가 서반구에서 일반적으로 일하는 방식입니다 그래서 내가 세포의 범위를 선택하고 싶다면 b4 ~ 여기 중간에 갈 수있어 그러면 나는 갈 수 있고 내 왼쪽 마우스 버튼을 누르고 있습니다 나는 그 세포들을 선택할 수있다

좋아요, 그런 것들을 선택하겠습니다 그것은 그것들을 활성화하여 내가 잠재적으로 그것들과 뭔가를 할 수있게합니다 센터에서 다시 클릭하여이 기능을 해제 할 것입니다 내가 셀의 내용을 여기 저기에 SL로 옮기고 싶은 경우에 당신을 빨리 보여주기 위해서 중간에 커서를 놓고 큰 플러스 기호 내가 잡을 수있는 가장자리 중 하나를 롤 수 및 당신은 작은 손 기호를 참조하십시오 및 거기를 클릭하고 드래그하면 내용을이 셀로 이동합니다

그리고 그 내용을 다시 이동 시켜서 되돌릴 수 있습니다 이와 같이 따라서 중간에 커서를 놓기보다는 내가 한 일은 커서를 가장자리에 놓는 것입니다 가장자리가 위쪽 가장자리 일 수 있기 때문에 가장자리를 말합니다 왼쪽 가장자리 또는 오른쪽 가장자리와 나는 같은 효과를 얻습니다 내용을 옮긴다

그래서 그건 셀 범위를 선택하는 것과는 대조적으로, 나는 셀 범위의 내용 네가 할 수있는 마지막 일은이 분야에있다 그것은 아마도 주목할 가치가 있습니다 – 오른쪽 하단에이 작은 스마트 버튼이 있습니까? 작은 녹색 사각형이 보입니까? 내가 그것을 잡으면, 엑셀은 내가하고 싶은 걸 짐작할거야 예를 들어, 여기로 끌고 갈 수 있습니다 그것을 놓으십시오

엑셀이 말 했잖아, 그거 알아? 나는 그가 여기에서 내용을이 세포들에 복사하는 것이고 싶다고 생각한다 사실, 또한 페이지 아래로 음영을 복사했습니다 다시 말하지만, 그것은 똑똑한 버튼입니다 그것은 짐작하고 가끔은 맞을 것입니다 때로는 잘못 생각하는 경우가 있습니다

그러나 일반적으로 스마트 버튼은 셀의 내용을 복사합니다 나는 그걸 취소 할거야 내가 실제로 염두에 두었던 것이 아니기 때문에 나는 그 곳으로 나를 데려옵니다 승인 잘 했어

이것이 바로 Excel 명령 마스터에서 발생합니다 여기서 아래를 볼 수 있습니다 다른 명령으로 할 일이 다른 것을 제공합니다 Excel에 능숙한 사람들은이 시트에 대해 아무런 쓸모가 없습니다 하지만 내 생각 엔 몇 가지 이상 스프레드 시트 나는이 페이지에있다

당신은 내가 화면에서 볼 수있는 것보다 조금 더 크다는 것을 알 수 있습니다 오른쪽 구석 조금만 클릭하십시오 그러면 축소 될 것입니다 확대하고 물론이 작은 슬라이더를 사용할 수 있습니다 마찬가지로 얼마나 큰 일인가? 그것은 당신의 삶에 달려 있습니다

모니터와 개인 시력 이 특별한 상황에서는 100 %가 아마 그럴 것입니다 알았어 완벽한 텍스트 야 Excel 명령 마스터입니다 'Easy Air 요약'을 살펴 보겠습니다

'이지 에어 요약' 그들은 잠시 후에 더 자세히 설명 할 것입니다 2000 년 x4 a2에서 2000 x6 사이의 Easy Air의 성능 요약은 그 점에 대해 어떻게 생각하십니까? 2014 년에서 2016 년까지와 다른 측정치 인 것 같습니다 성과가 다시 자세하게 설명 될 것입니다 14 15 및 16 및 때로는 회계사가 다른 방향을 제시한다고 말합니다 그래서 우리가 실제로 익숙해있는 것처럼 왼쪽에서 오른쪽으로 시간을 보내기보다는 실제로 가장 최근의 것을 넣으십시오

레이블에 가장가 장 왼쪽에있는 레이블에 다음 레이블을 붙여 놓습니다 그것은 2 열 프리젠 테이션에서 더 일반적입니다 Breck 그러나 올해와 내년에는 차이가있을 수 있습니다 때때로 우리는 왼쪽에서 오른쪽으로 시간을 갈 것입니다 때때로

이 경우 오른쪽에서 왼쪽으로 갈 것입니다 그들은 왼쪽 프리젠 테이션을 할 권리가 있습니다 물론이 경우는 괜찮습니다 이 시트는 이미 140 퍼센트로 제기되었습니다 다시, 모니터로 편안하지 않은 경우, 그런 다음 크거나 작게 만드십시오

그런 다음 'Template for DB2-1'이라는 시트가 있습니다 이지 에어 (Easy Air) 문제 2-1을 참조하십시오 Easy Air 데이터베이스에서 여기에 저는이 년 평균 비용에 대한 요약을했습니다 성능 표시기를 누른 다음 다시 6시 5 분 및 4시 그리고 나는 황갈색에서 a와 b를 얻었다 이 특별한 경우, 황갈색은 당신은 완료하기를 원할 것입니다

할당을 완료하여 강조 표시하려고했습니다 오늘날이 색으로 당신이 주로 작업하고있는 셀 그래서, 예를 들어,이 세포들을 채울 무언가를 할 것처럼 보입니다 그런 다음이 셀에 B와 C를 위해 무언가를 제공하십시오 여기서 처음으로 돌아 가면, 우리가 할 일이 무엇인지 알 수 있습니다

이 자료를 채우십시오 그런 다음 강사에게 워크 시트를 넘겨 주겠다고 말합니다 이는 상당히 명확합니다 너는 나에게 그것을주지 않는다 그런 다음 B는 정보를 받으면, 그 (것)들의 어떤 추세 및 전반적인 수익성을 보는가? 그래서 그것은 일종의 것입니다

C 셀에 넣고 싶습니다 C 셀은 병합 된 병합 된 셀 집합의 일종 인 것처럼 보입니다 그건 '포장 텍스트' 상당한 양의 정보를 채울 수있는 상태 더 많거나 적은 공간이 필요하면 얼마나 많은 공간이 필요한지에 대한 나의 추측을 토대로 합리적인 공간을 제공했습니다 분명히 이것으로, 당신이 꽉 차서 쓰는 것이 내 기대가 아니야

1500 단어 에세이가 아니라 오히려 짧은 대답과 C와 마찬가지로 나 한테 싫어하지 마라 그러나 당신이 있는지 여부에 대한 감각을 가질 수 있도록 몇 가지 색상 해설을 제공하려고합니다 운동에 익숙하지 않은지 좋아요

그래서 잠깐 멈추고 나서 다시 들어올 겁니다 우리는 문제의 특정 과제를 해결할 것입니다 2-1 이지 에어 (Easy Air)가 근본적인 문제를 겪지 않을 때의 과제를 살펴보고 2-1 장에서 우리는 수입 좌석 마일의 측면에서보다 쉽게 ​​이익을 얻었습니다 이 분석을 확장하여 두 가지 관점에서 수익성을 살펴보고자합니다

목초지 및 비행 횟수에 관한 정보 이것을하기 위해 우리는이 템플릿을 살펴볼 것입니다 좋아, 그래서 이 Excel 통합 문서를 DB 하나 완료하십시오 실제로 DB 하나의 완전한 보조 DB를 말하지는 않습니다 문제 2-1 학생 템플릿 하지만이 파일은 사용할 스프레드 시트이거나 통합 문서를 사용할 파일입니다

워크 시트의 처음 세 행을 먼저 채우고 평균 수익 비용을 다음과 같이 계산합니다 여객 마일 당 수익 그런 다음 비행 횟수를 제수로 사용하여 다음 3 행을 반복합니다 그래서 Part A에서 처음 사용 수익 비행 한 여객 마일 둘째로 나는 비행기를 쓸거야 그리고 세번째는 내가 쓸거야

승객이 흐른다 좋아요 여객 마일 항공편 및 승객 수, 맞죠? 괜찮아 여기이 그림에서 우리가 얻은 것을 살펴 봅시다 다시 2 천 4 백 15 십 16 비행있어

승객 수익 좌석 마일 사용 가능 좌석 마일 평균 여객 항공 당 마일 그리고 나서 나는 엄청난 비용을 들여서 이익을 얻습니다 그렇습니다 이것이 제가 여기에 요약 된 소득 계산서입니다 수입 경비 및 이익 그리고이 그늘진 지역에서 나는 수익을위한 수익 추구 수입 좌석 마일 당 수익 및 수입 좌석 입에 대한 이익 따라서이 세 행에 해당하며 달러의 결과입니다 그들은 실제로 수천 달러이며, 이것들은 수천 달러를 수익 좌석 마일은 날아갔습니다

바로이 수치가 여기에 있습니다 이 숫자는 몇 천이나되는데? 괜찮아 그래서 제가 여기서하고 싶은 것은 제가하고 싶은 것입니다 Blah blah blah 또는 그 (것)들은 이제까지는 비행 거리를 본다 그리고 나는 비행기로 그걸하고 싶다 그러면 나는 승객에 의해 그것을하고 싶다

그래서 나는 비행기를 타고 승객을 태우고 나는 절대 좌석 마일을 가지지 않는다 그리고 나는 앞으로 나아갈 전에이 템플릿에서 이것을 할 것입니다 여기서 무슨 일이 일어나는지 잠깐 살펴 보겠습니다 나는 부하 요인을 얻는다 정시 공연 가방 클레임 불만 등 이 모든 것들은이 운동과 관련이 없습니다

그래서 그들은 나중에 연습에 사용될 것입니다 여기이 탭으로가 봅시다 나는 평균 평균 수익 비용 및 수익 수익 비용, 음 이익 수익 및 비용 음과이 수익 시트 당입니다 내 수입 좌석 맞아, 내 삶의 삶의 삶과 비행을 볼 때 승객은 날아 갔다

괜찮아 그럼 여기서 뭘하고 싶니? 수익 및 수익을 위해 이전 시트에서 수치를 가져가는 것입니다 수입 좌석 마일로 나눠서 평등하다고 말할거야 요약 시트로 이동 이 값을 여기에서 가져 오십시오 2016 년 수익 그리고 그들은 내 사선을 사용하여 분열을 나타냅니다

그리고이 그림으로 여기에서 나누고 싶습니다 그래서 나는 아이를 클릭 할거야 그리고 지금은 내가 도달 할 수 있고 돌아올 수 있습니다 Et voila, 그것이 한 것은 그것의 공식입니다 내가 볼 수 있도록 내 공식 바를 열자

그것은 말한다, 'Easy Air 요약'은이 워크 시트입니다 그만큼 표시되는 느낌표는 시트 이름과 셀 사이의 분리 문자의 일종입니다 그것은 B9입니다 그 시트의 셀 해당 시트의 b5 셀로 나뉩니다 그 시트를 살펴보고 수입이 9 인 것을 확인하십시오

5 마일로 날아간 수익석 좌석으로 나뉘며 이제는 괜찮아 보입니다 나는 그 일을했다 2016 나는 15 ~ 14 일 동안 똑같이해야한다 이 경우에, 나는 그것에 대한 지름길을 취할 수 있습니다 나는 15와 14를 얻었다

오른쪽과 다른 모든 것들에 바로 행과 열이 정렬됩니다 그래서 내가 여기서 할 수있는 것은 조금 똑똑한 버튼을 붙잡을 수 있다는 것입니다 그리고 그것을 끝까지 드래그하면 복사본이 완성됩니다 C5보다 C9가 나오는지 확인해 봅시다 그리고 나는 d5 이상 d9를 얻었다

다시 말하지만, 모든 것들은 요약 된 워크 시트에서 나오고 있습니다 그건 완벽하게 잘 보인다 여기에 가서 비용을 다시 지불하겠습니다 나는 등호를 사용할 것입니다 이 시트를 살펴보고 총계 비용을 나누기 기호를 사용합니다

그런 다음 매출 시트 마우스로 나누고 싶습니다 평등하고 그 느낌을 채 웁니다 큰 그리고 나서 우리는 기본적으로이 칼럼을 모두 정렬 할 것이므로 이익을 가지고 같은 일을 할 수 있습니다 그냥이 열을 채우고 그 수식을 다음 열로 복사 해 보겠습니다 좋아, 그래서 나는이 사건에서 이익을 원하지 않았다

그래서 평등해질거야 이익 수입 좌석 마일로 나눈 값 과 음, 그래서 지금 나는 수입으로 갈 것이고 완벽 할거야 그래서 우리는 멋지다 항공편 그레이트조차도 나를위한 포맷 그래서 그것은 이미 일종의 선입관입니다

비행 경비 5 개의 높이 항공편은 수천 개가 아닙니다 그것들은 승객들과 같은 단순한 숫자입니다 아주 좋아 좋아, 그래서 나는 2 달러와 60 센트의 위쪽 비행을 움켜 잡았다 비행 당 비용 49 센트 당 2 달러, 비행 당 스킬 이익 항공편 좋은 11 센트에서 60-249 사이는 11입니다

그런 다음 똑같은 일을 할 것입니다 그러나 이번엔 누군가를 말한 승객 수로 나누고 싶습니다 그래서 여기에 승객 이리 승객과 이리 승객은 지금, 당신의 슬라이드를 확인해 봅시다 나는 5 이상 9를 얻었습니다 10 이상 5 11 5 나는 우리가 310 이상 311 세 이상 9 세 이상 4 세 이상 15 세 이상 11시 4 분

좋아, 꽤 일관된 것 같아 나는 마우스를 사용하여 선택할 수 있습니다 일단 내가 선택한 이들을 조금 똑똑하게 잡았습니다 – 버튼 그것을 오른쪽으로 드래그하여 잘 살펴 보겠습니다 SDL evan D 14 우리의 d4는 그렇게 할 수 있습니까? bcd 훌륭해, 알았어

그럼 내가 여기서 뭘 했니? 나는 이것들을 가지고있다 나는 응축 된 수입 계산서를 세 가지 방법으로 유지했다 나는 비행기를 타면서 수익을 얻었고 나는 비행기 당 그것을 얻었고 나는 고객마다 그것을 얻었다 좋아, 너무 재미있어 그들이 내가 원하는 것을 되돌아 가자

처음 세 줄은 다음 세 줄을 반복한다 다음 세 행에 대해이를 반복하십시오 물론 끝나면 강사에게 맡기 겠어 어떤 추세와 전반적인 수익성을 볼 수 있습니까? 여기에 템플릿으로 돌아가 보겠습니다 그래서 질문은 전반적인 수익성입니다

그게 이거 오 평균 이윤에서 비공개 이익을 얻는 이윤 이익 어디 보자 우리가 무엇을 볼 수 있을까요? 이것은 3 점 5 점에서 1 점 8 점으로 제로 점 7이되지 않았습니다 오, 포인트 5 ~ 2 8 다시 빌드 1-1 너무 좋지 않아 이것은 너무 작아 소수 자리가 표시되지 않습니다 이걸 가지고 뭔가를하자

포맷으로 되돌아 가자 소수점을 더해 보겠습니다 우리가 선을 알지 못했는지 보아라 좋아, 이제 우리는 조금 더 잘 볼 수있어서 나는 5 개 중 3 개를 좋아할 수있다 모두 사용 세 가지 조치 수익성은 지금 떨어지고있는 것 같습니다

우리는 수익을 줄이기 위해 더 깊은 방향으로 나아갈 수 있습니다 또는 경비가 감소하고 있거나 둘 다 그렇게 될 수 있습니다 그것들 각각은이 행을 봐 과 나는 볼 것이다 이 행과 나는 그 행을보고 싶다

그래서 18 세에서 17 세 사이에서 17 세까지 따라서 꾸준한 감소세 ~ 76 273에서 60까지 꾸준히 감소하고 있으며 꾸준히 감소하고 있습니다 알았어 그래서 나 한테 말해 줄거야 상황이 너무 좋아 보이지 않습니다

전반적인 대중 교통을 보나요? 예 내가 가장 좋아하는 조치는 무엇이며, 왜 내가 당신을 풀어 줄지에 대한 것입니다 그것을 생각해 보라 나는 그것들이 최종 해결책이 될 것이라고 기대하지 않는다 우리가 수업을 듣는 동안, 우리는 다른 성능 지표를 살펴보고 더 쉬운 데이터를 얻을수록 의견이 달라질 수 있습니다 그래서, 그러나 이것들은 초기 느낌의 종류와이 섹션의 여기에 대한 응답 B

는 주목할 만합니다 오늘은 바로 그 것입니다 감사!

Module 4 – Session 1 – Introduction to DHIS2 Database Customisation

이 프리젠 테이션에서, 우리는 DHIS2 Customization 데이터베이스에 대해 논의 할 것입니다 이것은 우리가 작성한 두 번째 데이터베이스 시스템입니다

이 모듈 전반에 걸쳐 사용자 지정 연습을 수행 할 수 있습니다 Trainingland와 비교하면 조금 다릅니다 이 내용을 조금 더 자세하게 설명하려고합니다 DHIS2 Customization 데이터베이스는 기본적으로 빈 DHIS2 시스템입니다 당신이 연습을 수행 할 수 있도록 만들어진 이 사용자 정의 모듈 중에

이것은 생성하기 위해 미리 구성되었습니다 공연을위한 최적의 환경 연습 중 자신의 구성 연습 이 프레젠테이션에서 새로운 개념을 토론하고 소개 할 것입니다 그러나 세부적인 논의는하지 않을 것입니다 이러한 다양한 구성 요소를 설정하는 방법 이 아카데미에서 DHIS2 내에서 보여 드릴 것입니다

더 많은 것을 배우고 싶다면 우리가 여기에서 토론하고있는 개념에 관해서, 맞춤 설정 아카데미 정보를 살펴보십시오 그래서 우리가 논의 할 첫 번째 일은 DHIS2 공유의 개념입니다 이전에는 출력 측면에서 공유를 논의했지만, 즐겨 찾기 및 대시 보드를 다른 사용자 그룹과 공유 할 수 있습니다 그러나 공유의 개념은 더 확장 될 수 있습니다 DHIS2에서 생성하는 다양한 항목과 객체에 적용됩니다

따라서 우리는 이러한 항목을 "메타 데이터" 이것은 다음과 같은 항목 일 수 있습니다 데이터 요소 또는 데이터 세트를 예로들 수 있습니다 그리고이 모듈을 만드는 동안 이것을 만드는 법을 보여줄 것입니다 이것은 기본적으로 우리가 어떤 사용자를 제어 할 수 있는지를 의미합니다 시스템의 어떤 객체에 액세스 할 수 있는지

공유의 핵심은 공개 대 개인 액세스로 구분됩니다 이전에 공유했을 때와 비슷합니다 우리의 즐겨 찾기 및 대시 보드 공개 개체와 비공개 개체의 구분 DHIS2 유지 보수 응용 프로그램을 탐색 할 때 그리고 우리는 잠시 후에 이것을 아주 빨리 보여 드리겠습니다 이 아카데미의 목적을 위해, 개인 오브젝트를 생성 할 수 있습니다

이것이 의미하는 바는 여러분이 만든 모든 아이템 너 자신 만 볼 수있다 시스템 관리자 또는 코스 관리자 다른 참여자 중 어느 누구도 개체와 상호 작용할 수 없습니다 이 모듈에서 만드는 여기서 볼 수있는 설치 유형은 대체로 달성됩니다 사용자를 허용하는 사용자 역할을 생성하여 시스템에서 개인 오브젝트 만 작성하십시오 이제 토론 할 때 우리가 의미하는 바를 살펴 보겠습니다

DHIS2 내에서 이러한 유형의 공유 우리가 지금 바라보고있는 것은 데이터 요소들입니다 데이터 요소 관리 응용 프로그램에서 그리고 데이터 요소 관리 응용 프로그램 나중에 자세히 다룹니다 내가 한 것은 코스 관리자 중 한 명으로 로그인 한 것입니다 이 관리자는 모든 데이터 요소에 액세스 할 수 있습니다

생성 된 이 과정에서 다양한 참가자들에 의해 공개 액세스 열이 있음을 알 수 있습니다 이러한 모든 데이터 요소는 공개 권한 없음으로 표시됩니다 이것이 의미하는 바는 이러한 데이터 요소, 아직 다른 사용자 그룹과 공유되지 않은 코스 관리자 만 볼 수 있습니다 이 특정 데이터 요소를 만든 개인뿐 아니라 데이터 요소 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 공유 설정으로 이동하십시오 우리는 기본적으로 Public Access가 해제되어 있음을 알 수 있습니다

Can View와 Can Can Edit가 모두 선택되어 있지 않습니다 이 사용자 정의 모듈에서 다양한 객체를 만들면, 그들은 모두 비공개로 설정 될 것이며, 이는 대중 접근 금지라고 말할 것임을 의미합니다 우리가 만든 항목 옆의 칼럼에 즉, 다른 사용자 당신이하는 일에 간섭하지 못할 것입니다 예를 들어, 이제 로그인했습니다 코스에 등록한 사용자와 이 사용자는 다른 데이터 요소를 볼 수 없습니다

다른 참여자가 만든 이 특정 사용자는 새 개체 만 볼 수 있습니다 DHIS2 시스템 내에서 생성됩니다 기본적으로 DHIS2 사용자 지정 데이터베이스 객체를 만들 때 자신의 시스템으로 작동합니다 자신이 만든 항목 만 볼 수 있습니다 객체와 상호 작용할 수 없습니다

다른 사용자가 만들었습니다 우리가 논의 할 또 다른 항목은 조직 단위입니다 DHIS2에서 우리가 한 것은 새로운 조직 단위를 창안하는 것입니다 이 특정 과정에 등록한 모든 사람에게 이것은 사용자가 등록 할 때 자동으로 생성됩니다 이 DHIS2 사용자 지정 데이터베이스에 있습니다 다른 사용자가 볼 수 없도록이 작업을 수행했습니다

귀하가 생성하는 조직 단위 예제를 보여 드리겠습니다 시스템 자체에서 수행 된 작업을 이 모듈에서 조직 단위 관리에 대해 논의 할 것입니다 우리가 지금하고 싶었던 것은 조직 단위 이 특정 DHIS2 시스템에 등록하면 생성됩니다 그것이하는 일은 당신이 등록한 이메일을 가져가는 것입니다

ROOT 조직 단위를 만듭니다 이 기능은 다른 사용자가 볼 수 없도록합니다 귀하가 만든 조직 단위 귀하의 과제가 진행되는 동안 우리가 논의 할 마지막 항목, 사용자 정의 데이터베이스와 관련하여 데이터 세트입니다 우리는 데이터 세트의 생성을 논의 할 것이다 나중에이 모듈에서 데이터 세트를 만들 때 사용자 역할을 업데이트해야합니다

이 동작을 볼 수 있습니다 데이터 세트 생성 데모 중에 우리는 사용자 관리에 대해 자세히 설명하지 않습니다 이 기본 레벨 과정 이제는 사용자 역할을 수정하기위한 부분 액세스 만 제공 할 수 있으므로, 나중에이 기능을 직접 수행 할 수 없습니다 우리는 누군가가 실수로 사용자 역할을 변경하면, 이것은 다른 사용자의 시스템과의 상호 작용에 영향을 줄 수 있습니다

특정 기능을 수행 할 수 없기 때문에 그들이 할 수 있어야합니다 이 때문에 우리는 수정할 수있는 빈 데이터 세트를 만듭니다 계정이 생성되면 사용자 역할에 할당하십시오 이 DHIS2 사용자 정의 시스템에서 DHIS2에서 데이터 세트 관리로 이동하면, 데이터 세트가 생성되었음을 알 수 있습니다

귀하가 등록한 이메일을 사용하십시오 이는 조직 단위와 유사합니다 나중에이 데이터 세트를 편집 할 수 있습니다 당신이 임무를 수행 할 때 우리가이 일을 한 주된 이유 데이터 세트를 사용자 역할에 할당해야하기 때문입니다

언급했듯이, 우리는 사용자 관리에 관해서는 이야기하지 않습니다 이 특별한 과정에서 많은 세부 사항으로 그래서 우리는 돌 보았다 이 데이터 세트를 백그라운드에서 사용자 역할에 할당하고, 이 작업은 자동으로 수행됩니다 이것은 사용자 정의 시스템에 대한 간략한 소개였습니다 이 시스템에서 다양한 연습을 수행하게됩니다

우리는 당신에게 더 나은 아이디어를주고 싶었습니다 연습 문제 중 일부가 설정에 연결되는 방법 우리가 이러한 다양한 운동을 수행하기 위해 여러분을 위해 창조 한 것입니다 그리고 연습 중 질문이 생기면 데이터 요소들과 관련하여, 조직 단위 또는 데이터 세트를 알려주십시오

‘Don’t Punish Pain’ Movement: Group Pushing For Opioid Database

COLORADO FIRST 오늘 밤 환자, 바쉬 크로닉 통증의 단계에서 고통받는 통증 자본

많은 사람 중 하나 프로세스가 진행되는 이벤트 국가 그들은 다른 것에 대해 말합니다 OPIOID EPIDEMIC의 측면 그들은 그것이라고 그것들을 얻는 것을 방지하기 필요한 의약품 리포터 : 도미니크, 그게 권리

그들은 새로운 것에 관심이있다 거기에있는 지침 그리고 그것이있는 압력 의사 진료 의료에 관심이있다 생명의 손실에 관한 분야 너무 많아서 처형 및 그것들에 직접적인 영향을줍니다 환자가있는 이유는 국가 운동의 일부 고통을 처벌하지 마십시오

우리는 그들 속에 숨어있다 침실과 사람은하지 마십시오 우리가 가고있는 것을 이해하십시오 을 통하여 신고자 : 어머니, 신 만성 통증은 힘들다고 말합니다

그녀를 위해 그녀를 위해 어린이 그들은 당신과 관련된 사람들입니다 인생과 당신은 A를 보내야합니다 WEEK RECOVERING 나는 골프 또는 스키를 할 수 없다

우리가 살고있는 모든 것들 콜로라도, 하이킹과 계속하기 강, 나는 결코 그 일을하지 않을 것이다 다시 리포터 : SONNY LAWRENCE 그가 가질 수있는 것 같았 어 두 번의 부상 이후의 이동성 지금 약물없이, 그는 더 이상하지 않습니다

나는 나 같은 느낌을 일으킨다 차에 매달려있는 손 문 취재원 : 그들은 말하기를 작동하지 않습니다 나는 약물 치료가 필요하다 일하고 나갈 수 없어

취재원 : 여기 그곳에 사람의 사진과 함께 그들의 삶을 살피십시오 네가 할 수 있다면 확신하지 못해 몇 분이 걸릴 수도 있습니다 리포터 : 그리고 의사들 그들의 위험을 감수하고 싶지 않다 새로운 연방 정부와의 라이센스 안내

인종의 수준이있다 그곳에 누군가가 누구인지 당신이 어떻게 알 수 있습니까? 그만한가? 너는 단지 너의 손을 풀다 그리고 너는 아무 것도 없어 할수있다

기자 : 그래서 환자들 분명히하고 싶다 의사를 비난,하지만 그들은 변경 사항을보고 싶습니다 연방 기관 그들은 새로운 것이 필요하다고 말합니다 특히 가이드 라인

Finding Library Databases

University of Michigan 도서관은 수백 개의 데이터베이스에 액세스 할 수 있으며 때로는 어떤 것을 사용할 지 알기가 어려울 수 있습니다 이 자습서에서는 검색 할 수있는 라이브러리 데이터베이스를 찾는 방법을 학습합니다 특정 주제에 관한 기사 그래서 유아 교육에서 컴퓨터 프로그래밍에 대한 논문을 쓰고 있다고 상상해보십시오

이 주제에 관해 적어도 세 가지 학술 자료를 찾아야합니다 먼저 libumichedu의 도서관 홈페이지로 이동하십시오 검색 항목과 관련된 데이터베이스를 빠르게 찾을 수 있습니다

페이지 상단의 "데이터베이스"링크 이 페이지에서 "모든 데이터베이스 찾아보기"라는 다른 링크를 클릭하면 볼 수 있습니다 모든 라이브러리 데이터베이스의 목록이 표시됩니다 알파벳순으로 또는 주제별로 데이터베이스를 검색 할 수 있습니다 컴퓨터 프로그래밍과 어린 시절 교육은 사회 과학에 해당 될 것입니다

그 주제를 찾는다 아래로 스크롤하면 교육과 함께 사회 과학이 있습니다 "교육"을 클릭하면 교육 관련 데이터베이스 목록을 볼 수 있습니다 이 예에서는 "교육 초록 (전체 텍스트 포함)"을 클릭하십시오 이제 "데이터베이스로 이동"버튼을 클릭하십시오

"컴퓨터 프로그래밍", "교육"및 "어린이"를 입력하여 검색을 수행 할 수 있습니다 '검색'을 클릭하면 검색어와 일치하는 기사 목록을 볼 수 있습니다 당신의 종이를위한 제일 기사를 찾아내는 결과 이러한 데이터베이스는 단 하나의 주제에만 집중하기 때문에 검색하기가 쉽습니다 그 주제 내의 기사

이제 라이브러리 홈페이지로 돌아 가면 찾아보기 기능을 사용하여 관련성 높은 당신의 주제에 관한 정보 "주제별 추천 리소스"드롭 다운 메뉴를 클릭하십시오 "사회 과학"을 선택할 학과목 목록이 나타납니다 선택을 완료하면 다른 드롭 다운 메뉴가 나타납니다 "좁은 선택"

이 두 번째 드롭 다운 메뉴에는 사회 과학의 하위 주제가 포함되어 있으며 "교육"을 선택합니다 "찾아보기"버튼을 클릭하여 주제에 대한 정보를 검색하십시오 이 페이지에는 추천 저널, 연구 가이드, 데이터베이스, 도서관 웹 페이지, 새로운 서적 및 도서관 전문가 "추가 데이터베이스"를 클릭하면 관련 데이터베이스의 전체 목록을 볼 수 있습니다 도서관 데이터베이스는 종종 광범위한 주제를 사용하는 많은 저널 아티클을 색인화하며, "사회 과학"과 같은 미시건 대학교 도서관에는 수백 가지의 유용한 데이터베이스가 있습니다

학술 자료와 여러 가지 방법으로 찾아 볼 수 있습니다 데이터베이스를 찾는 데 도움이 필요하면 언제든지 사서에게 물어보십시오

TIPS & TRICKS for PRESTASHOP 1.7: How To Find Database Name In Prestashop 1.7

Prestashop 17에서 데이터베이스 이름을 찾는 방법 이 비디오에서는 귀하가 이미 호스팅 패키지 / 계획을 구입했다고 가정합니다

이미 Cpanel에 액세스 할 수 있습니다 나는 파일 관리자 옵션을 사용할거야 Prestashop이 설치된 곳을 알아야합니다! 앱 폴더를 엽니 다 구성 폴더를 엽니 다 parameters

php 파일에서 데이터베이스 이름, 데이터베이스 사용자 이름 및 데이터베이스 암호 지켜 주셔서 감사합니다 안녕히 주무십시오!