数据模型与决策是数据库系统和管理科学领域的重要组成部分，它在大学课程中通常涉及数据库设计、数据分析和决策支持。这份“大学复习资料-数据模型与决策.rar”压缩包可能包含了相关的讲义、课件、练习题和案例研究，旨在帮助学生理解和掌握数据模型的核心概念以及如何利用这些模型进行有效决策。
我们来详细讨论数据模型。数据模型是描述数据结构、数据操作和数据约束关系的概念框架。常见的数据模型有三种：层次模型、网状模型和关系模型。层次模型以树形结构表示数据，每个节点有一个父节点（除了根节点），常用于早期的数据库系统。网状模型则允许任意节点之间存在多对多的关系，灵活性较高但复杂。关系模型是最广泛使用的，基于二维表格，由表、行和列组成，符合Codd的12条规则，易于理解和操作。
在数据模型中，实体、属性和关系是基本概念。实体代表现实世界中的对象，如学生、教师等；属性是描述实体的特征，如学生的姓名、年龄；关系则是实体间的联系，例如学生与课程之间的选修关系。此外，数据模型还包括了键（如主键、外键）来唯一标识实体，以及完整性约束（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）来保证数据的正确性。
接下来，我们关注决策方面。决策通常涉及收集、分析和解读数据，以便做出明智的选择。在数据模型与决策的课程中，可能会教授如何使用SQL进行数据查询和处理，以及如何使用Excel或数据分析工具（如Python、R）进行统计分析和数据可视化。这些技能对于理解数据背后的模式和趋势至关重要。
此外，可能会讲解到数据库管理系统（DBMS）的使用，如MySQL、Oracle或Microsoft SQL Server，它们提供了实现数据模型并执行事务处理的平台。学生可能需要学习如何设计ER图（实体关系图），这是一种直观表达数据模型的工具，用于转换为实际的数据库表结构。
在决策支持系统（DSS）部分，可能会介绍OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术。OLAP允许用户多角度、多层次地分析数据，而数据挖掘则通过算法找出数据中的模式和规律，辅助决策者预测未来趋势。
可能还会涉及一些高级主题，如大数据处理（Hadoop、Spark）、数据仓库和数据湖，以及最近热门的机器学习和人工智能在决策支持中的应用。
通过复习这些资料，学生应能掌握如何构建和管理有效的数据模型，以及如何运用这些模型进行数据驱动的决策。这不仅对学术研究有帮助，也为将来在IT、金融、市场营销等领域的职业生涯打下坚实基础。
