
- •Содержание
- •Введение
- •Анализ разрешений и запретов на операции с табличными данными для различных пользователей.
- •1 Системный анализ предметной области
- •1.2 Описание предметной области
- •1.2 Описание входных документов для заполнения бд
- •1.3 Определение пользователей
- •1.4 Определение запросов
- •1.5 Определение выходных документов
- •Анализ сущностей и связей между ними: er–диаграмма
- •Нормализация отношений: схема бд
- •Запросы
- •5 Анализ разрешений и запретов на операции с табличными данными для различных пользователей
- •6 Проектирование пользовательского интерфейса
- •6.1 Реализация всех запросов через вызовы хранимых процедур
- •6.2 Хранимые процедуры для выдачи требуемых разрешений каждому пользователю
- •6.3 Триггеры для работы пользователей с таблицами базы данных
- •7 Обработка и визуализация данных
- •7.1 Обработка и визуализация данных инструментами языка программирования Python
- •7.2 Визуализация данных программными инструментами Excel
- •Заключение
- •Список использованных источников
- •Приложение а Листинг создания таблиц
- •Приложение б Листинг добавление данных в таблицы
- •Приложение в Скриншоты заполненных таблиц в бд
7.2 Визуализация данных программными инструментами Excel
Чтобы визуализировать данные объектов базы данных "аэропорт" с помощью инструментов Excel, необходимо сначала экспортировать данные из базы данных в файл Excel. В MySQL Workbench можно экспортировать данные из таблицы, скачав их, например, в формате *.csv. После завершения экспорта можно открыть файл в Excel и использовать инструменты визуализации данных для создания диаграмм и графиков.
Чтобы создать диаграмму или график, необходимо выбрать данные, которые необходимо включить, а затем с помощью вкладки "Вставка" выбрать тип визуализации, которую вы хотите создать. После этого Excel создаст диаграмму или график и позволит настроить его по своему усмотрению. Также можно использовать вкладки "Дизайн" и "Формат" для дальнейшего форматирования и настройки диаграммы или графика.
Результат визуализации данных в Excel представлен на рисунках 34-36.
Рисунок 28 - Визуализация данных о длительности времени в пути по пунктам отправления и прибытия
Рисунок 29 - Визуализация данных типах самолетов и году выпуска
Рисунок 30 - Визуализация данных по сводной таблице
Заключение
В этой курсовой работе была поставлена задача создать базу данных для обслуживания аэропорта. Конечный продукт, база данных "аэропорт", представляет собой комплексную и организованную систему, которая эффективно хранит и управляет всей необходимой информацией для работы автосалона.
Для начала была проанализирована предметная область, выделены сущности, связи между ними и пользователи. Также были созданы несколько таблиц: "Авиакомпания", "Самолет", "Рейс", "Билет", "Пассажиры", "Места", "Сотрудники" и "Экипаж". В этих таблицах эффективно хранится вся необходимая информация для работы аэропорта, например, данные о пассажирах аэропорта, данные о сотрудниках, о характеристиках самолетов или мест, а также информация о рейсах.
Таблицы были заполнены правдоподобным набором записей. Часть из них была заполнена с помощью генераторов случайных объектов. Между таблицами были установлены связи, чтобы обеспечить ссылочную целостность и сделать поиск данных более эффективным.
Для целостности данных были также созданы триггеры. Триггеры включают проверку достоверности введенных значений для таблиц, подсчет данных из дочерней таблицы в родительскую, а также триггеры для добавления данных об удалении сотрудника.
В ходе данной работы были созданы различные запросы для получения конкретной информации из базы данных. Данные запросы должны покрывать деятельность разных сотрудников аэропорта.
Кроме того, были созданы хранимые процедуры для всех вышеупомянутых запросов. Эти процедуры обеспечивают легкий доступ к информации, полученной с помощью запросов, а также включают обработку ошибок при получении пустых результатов.
Наконец, данные из базы данных "аэропорт" были визуализированы с помощью языка программирования Python и программной среды Excel. Для Python были использованы библиотеки matplotlib и pandas при визуализации таких данных, как количество продаж во времени, продаж с группировкой по моделям и по сотрудникам Данные из MySQL Workbench были также экспортированы в файл Excel для дальнейшей визуализации и анализа данных.