一篇完整一篇优秀的毕业论文必须要具备以下的常规部分，在此基础上可以根据论文需要作个性化的补充；1，摘要、2，绪论、3，文献综述、4，研究假设、5，论证过程、6，研究结论、7，总结与展望。写好一篇论文其实就是在讲好一个故事，讲好一个有理有据、自圆其说的故事。每一个章节都有需要交代给读者需要的信息，章节间环环相扣，每一章既有前一站的佐证又是下一章的铺垫。论文正文包括五部分：前言、文献综述、研究设计、结果与分析、结论。论文是一个汉语词语，拼音是lùnwén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
论文的核心是基础知识、结构、论证、提问。论证是作者能够用论据来证明论点的方法。证明中从论据到论题的推演，通过推理形式进行，有时是一系列的推理方式。1、论题，指论文真实性需要证明的命题。2、论证，即论述并证明主要指引用论据来证明论题的真实性的论述过程,是由论据推出论题时所使用的推理形式。3、结论，即结束语,对文章所下的最后判断。其主要作用是总结全文；点明主题；展望未来，增强信心3；抒发感情，增强感染力。
论文题目是全文给读者和编辑和第一印象，文题的好坏对论文能否利用具有举足轻重的作用。一个好的题目应尽可能在一完整的的句子中囊括三个基本要素，即研究对象、处理方法和达到的指标，使读者和编辑对论文研究的内容一目了然。例如：对心肌梗塞病人(研究对象)溶栓治疗(处理方法)监护指标的观察及护理(达到的指标)，这三个要素并无先后之分，可根据文章偏重介绍的内容进行调整和取舍，但无论怎样调整，必须直接反映论文所表达的内容。以下是小编今天为大家精心准备的：护理论文的相关写作指导，内容仅供参考，欢迎阅读! 护理论文写作指导全文如下： 指导一、题目(标题、文题) 论文题目是全文给读者和编辑和第一印象，文题的好坏对论文能否利用具有举足轻重的作用。一个好的题目应尽可能在一完整的的句子中囊括三个基本要素，即研究对象、处理方法和达到的指标，使读者和编辑对论文研究的内容一目了然。例如：对心肌梗塞病人(研究对象)溶栓治疗(处理方法)监护指标的观察及护理(达到的指标)，这三个要素并无先后之分，可根据文章偏重介绍的内容进行调整和取舍，但无论怎样调整，必须直接反映论文所表达的内容。要用有限的文字表达数千字的论文内容，使题目起到画龙点睛的作用，就必须学会概括、准确、新颖、精练地表达主题的技巧，具体要求： 概括：即用简短的文字囊括全文内容，体现全文精髓，使人一看就能对全文含义有一个明确的概念，引人入胜，便于记忆。 准确：用词应符合医学词语规范，准确表达论文的特定内容，实事求是地反映研究的范围和深度，做到文要切题，题要得体，防止题大文小或用过时词语，例如“肺癌护理”，肺癌治疗可用多种手段，如果此文是关于肺癌化疗期间预防化疗药物反应的护理，用此命题就显得题目过大，不够具体和准确。又如乙肝表面抗原在国际文献检索中已普遍用HBsAg表示，再用“澳抗”就不够适宜。 新颖：题目一定要有特色和新意，不落俗套，避免与已有文献的题目雷同，亦能引起编辑和读者的注意。例如“白血病化疗的护理”，白血病化疗已形成常规，缺乏新颖性，而文章观察的内容是有关白血病化疗期间出现细胞溶解综合征的护理，如改为：“白血病化疗期间出现细胞溶解综合征的护理”，则较为明确、新颖。 精练：标题用词应力求简短精练，一般不超过20个字，切忌冗长繁杂，用词要字斟句酌，尽量省去一些非特定词，如“的观察”、“的研究”等，不需写成有主语、谓语、宾语的完整句型。但也不应过于笼统，过于简短，例如"中医护理”，题目虽短，却不能反映文章主题。文题尽量不用标点符号。题中数字，应尽量用阿拉伯数字表示。但不包括作为形容词或名词的数字，例如“十二指肠”的“十二”不能改用阿拉伯数字。 基本格式：文题应居中书写，一般不设副文题，确有必要设时可用破折号与主题分开，亦应居中书写。长标题需回行时应注意词或词组的完整，并居中书写，使之匀称美观。 指导二、署名 单位署名：单位一般指作者从事本文工作时的单位。单位署名应标明所在省市的全称，便于编辑、读者与作者进行联系。单位署名的数量一般不超3个，署名位置应居文题之下，作者署名之前，居中书写，并与作者署名之间留空一格。单位名称前还应标明邮政编码。 作者署名：作者署名必须遵守科学道德，实事求是，署名不仅是一种荣誉，更重要的是表示对文章内容负责。论文作者一般指下列人员：(l)课题的提出者及设计者;(2)课题研究的主要执行者;(3)进行资料收集并做统计处理的人员;(4)论文的主要撰写和修改者;(5)对论文主要内容能承担全部责任，并能给予全面解释和答辩的人员。 署名注意事项：(l)每篇文章作者署名数量一般不超过6个人，并以参加主要工作者为限;(2)作者署名顺序，视其在工作中贡献的大小而定。通常第一作者应是研究工作的主要设计、执行及论文的主要撰写人。署名时不应搞无劳挂名或照顾关系。当作者署名顺序有异议时，应征得主要作者的同意方可改动。指导者一般列于最后，或在文末注上“致谢”，但均需征得本人同意;(3)在论文发表之前，参加研究者如已调往其他单位(如进修人员等)，可在署名末尾右上角加注符号，并在同页脚注中说明;(4)署名必须用真名不得用化名、笔名和假名，以示文责自负，如为集体成果，应在文末参考文献之前，写上执笔人或整理者姓名，便于读者咨询和联系。 指导三、内容提要 提要一般置于正文之前，主要作用是提供信息，便于读者在最短的时间内对论文内容做大致的了解，以决定有无必要阅读全文，同时也便于进行文献检索。 提要内容应扼要概括地说明本研究的目的(研究的宗旨和解决的问题)、基本步骤和方法(研究对象、研究途径、实验范围、分析方法等)、主要发现(重要数据及其统计学意义)和结论(关键的论点)以及经验教训和应用价值。着重说明研究工作的创新和发现，将研究中最具特色的内容和最独到之处反映出来。 写提要不宜列表、附图或引用文献。一般不分段落，内容能独立成章，文字一般以 100—200字为宜(占全文的 5%)。一般性护理科技文稿，如工作经验总结、个案报告、短篇的报道等一般不写提要。写提要后文末不再写小结。 提要应置于署名之下，正文之前，书写时与正方相区别，“提要”二字顶格书写，留空一格后接提要内容。
(一)护理科研论文的书写格式文题文章的题目能概括论文的主要内容，表达论文的主题，与内容相符合。读者常是以文题为主要依据来判断论文的阅读价值，所以文题要准确、简短、醒目、新颖，富于吸引力，能引起读者注意和兴趣。文题不能太长，一般不超过20个汉字为宜。题目的文字一般不用简称或外文缩写，必须用时也只能选用公认和常用名称，如冠心病、CT等。文题尽量不加标点符号。作者署名和单位作者署名和单位应真实，便于读者、编辑部与作者联系与咨询，同时也是作者对文章内容负责的表现，不要用化名。摘要摘要(abstract)即文章的内容提要，是论文内容的高度概括，使读者能够迅速医`学教育网搜集整理和准确地了解论文的主要内容。摘要书写用最扼要的文字，一般从目的、方法、结果、结论四方面来概括叙述。摘要着重说明研究工作的创新内容，使读者能在较短时间内了解论文的概况。摘要部分不列图表，也没有引文，尽量不用缩略语，一般不分段落而独立成章，字数在200～300字左右。关键词关键词(keyword)是反映文章主要内容的单词、词组或短语，目的是便于读者了解论文的主题，帮助人们在检索中能通过此词组迅速查到文献。一篇文章选3～5个关键词，可从文题、摘要、正文和文中小标题中选择。关键词要写原形词，不用缩写词，应尽可能用规范语言作关键词。选出的关键词间不用标点符号而采用空一格书写，也可用分号隔开，最后一个词末不加标点。正文科研论文正文内容的写法一般有相对固定的格式，包括：前言、材料与方法、结果和讨论、参考文献等几部分。(1)前言前言主要介绍研究背景和预期目的，包括立题的依据、研究工作的重要性和假设等。前言不宜过长，也不宜作自我评价和独创、填补空白等描述，点明主题即可。(2)材料与方法应详细具体叙述，因为它是获得研究结果和论点依据的重要步骤，也是判断论文科学性和先进性的主要依据。其内容包括研究对象条件、抽样方法、观察项目、研究步骤、收集资料的场所、选用的量表、研究工具的信度和资料整理与统计学处理方法等，都要交待清楚，使读者了解研究的具体内容，便于对研究结果进行评价和验证。(3)结果结果是论文的核心部分，包括观察到的现象和收集到的数据，经过整理和必要的统计学处理后，用文字叙述的形式报告出来。当文字描述冗长时，可采用图或表格来归纳研究结果，使读者一目了然。不要将文字叙述与列图表重复使用，力求简练。研究结果必须真实和科学，不论结果是阳性还是阴性的，只要是真实的，都是有价值的，应实事求是地、具体和准确地报告结果。
人工智能数据采集是指在人工智能领域，根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求，在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程，并输出一套有序的数据。澳鹏提供的数据采集服务，提升规模化机器学习。作为训练数据服务的行业领先者，我们能够快速交付涵盖多种数据类型大量优质数据，包括图像、视频、语音、音频和文本，以满足客户特定 AI 项目的需求
回答 1、数据分析的作用主要是要根据分析的是什么数据来判断，它的作用最主要是对决策有作用。 2、比如说，你分析的是人力资源数据就对你的招聘有作用对你的人力资源规划有作用。 3、如果你分析的是财务数据就对于公司的经营有作用，对于利润分析有作用，对于控制成本有作用等等。 4、比如说，你对客户浏览大数据进行分析，这个时候，就对于营销决策有作用对于营销的产品研发有作用，总之你要根据研究的数据对象领域来确定它的作用。 更多2条
第02期1+X电子商务数据分析师（初级）视频课程，这节课我们继续学习数据分析岗位发展，觉得对资格证考试有帮助的话，帮忙点赞和转发一下，关注并私信我，发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料，下期再见。
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据
数据中心机房建设是一个系统工程，它由主机房、基本工作间、第一类辅助房间、第二类辅助房间、第三类辅助房间组成。机房的各个系统是按功能需求设置的，其主要工程包括机房区、办公区、辅助区的装修与环境工程；可靠的供电系统工程（UPS、供配电、防雷接地、机房照明、备用电源等）；专用空调及通风；消防报警及自动灭火；智能化弱电工程（视频监控、门禁管理、环境和漏水检测、综合布线、KVM系统等）。数据中心IDC机房的功能从某种意义上说，IDC数据中心是由ISP的服务器托管机房演变而来的。具体而言，随着Internet的高速发展，网站系统对带宽、管理维护日益增长的高要求对很多企业构成了严峻的挑战。于是，企业开始将与网站托管服务相关的一切事物交给专门提供网络服务的IDC去做，而将精力集中在增强核心竞争力的业务中去。IDC行业为了解决南北互通问题，研发了电信网通双线路接入技术，电信网通双线路自动切换七层全路由IP策略技术彻底解决南北电信网通互联互通数据互载平衡方案。只需1台服务器放置双线路机房真正的全自动达到电信网通互联互访问，单IP双线路彻底解决了南北互通这一关键问题，使得电信与网通，南北互通不再是问题，而且大大降低了投资成本，更加有利于企业的发展。
IDC(Internet Data Center)，即互联网数据中心。是指在互联网上提供的各项增值服务的服务。它包括：申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务的服务。他包括：申请域名、租用虚拟主机、主机托管等服务。 太仓思维力IDC系统和结构和工作原理给大型的机械精美的电子设备一样，环境好，无尘等。
服务器、网络设备、存储设备、配电柜、UPS主机、精密空调 安防系统、消防设备、KVM设备、集中监控、防雷设备、机柜设备、
包括服务器，交换机，防火墙，机柜，KVM，辅助设备主要是空调，UPS，配电柜，常用火灾自动报警设备 ups 制冷空调等！上面这些都已经属于基本的机房，现在还有一体化的时代博川模块化数据中心解决方案！是现在机房建设的首选！模块化数据中心解决方案拥有以下特点：快速部署：工厂预制部件，现场快速组装， 部署周期减少到 8-12 周，建设周期缩短50%以上，场地限制少；可支持水泥地面和防静电架空地板安装， 最低仅需8米净高。绿色节能：采用密闭冷/热通道技术，避免冷/热气流的混合，大幅降低能耗针对高密场景，采用行式空调实现近端制冷，显著提升制冷效率；与传统数据中心相比减少30%~50% 的能耗，PUE最低可达4。柔性扩展：采用模块化的部件和统一的接口标准，可实现以机架为单位或以模块为单位按需扩容，节省投资；按需设计，支持单机柜额定功率密度1kW~21kW平滑升级。智能管理：管理系统，支持业界标准的Modbus、SNMP和电总协议，可实现对数据中心基础设施动力、环境、视频、门禁的全领域统一监控；集成告警管理、报表管理、工单管理、能效管理等功能，实现全面智能管理；供标准化的北向接口，支持主流L2层网管快速集成，提供多种标准的对外接口，实现与第三方系统对接。
数据库管理系统
总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。还有新兴的实时流处理，可能还有别的
主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。数据的技术特征主要包括以下维度。一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。二是数据容量，比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。三是数据质量，比如样本是否有代表性，数据是否符合事先定义的规范和标准，观察的颗粒度、精度和误差，以及数据完整性。四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化，数据是否还能反映观察对象的情况。五是数据来源。有些数据来自第一手观察，有些数据由第一手观察者提供，还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查，也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生，也可以由机器产生。数据可以来自线上，也可以来自线下。六是数据类型，包括结构化还是非结构化的，以及存在形式（文字、数字、图表、声音和视频等）。七是不同数据集之间的互操作性和可连接性，比如样本ID是否统一，变量定义是否一致，以及数据单位是否一致等。八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性，需要专门讨论。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
数据库系统 database systems 由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。 数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。 数据库管理系统 数据库管理系统（DBMS）是指数据库系统中管理数据的软件系统。DBMS是数据库系统的核心组成部分。对数据库的一切操作，包括定义、更新及各种控制,都是通过DBMS进行的。DBMS总是基于某种数据模型，可以把DBMS看成是某种数据模型在计算机系统上的具体实现。根据数据模型的不同，DBMS可以分成层次型、网状型、关系型、面向对象型等。MS SQL Server2000就是一种关系型数据库管理系统。 关系模型。关系模型主要是用二维表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。关系模型是由若干个关系模式组成的集合。关系模式相当于前面提到的记录类型，它的实例称为关系，每个关系实际上是一张二维表格。 关系模型和层次、网状模型的最大判别是用关键码而不是用指针导航数据，表格简单用户易懂，编程时并不涉及存储结构，访问技术等细节。关系模型是数学化模型。SQL语言是关系数据库的标准化语言，已得到了广泛的应用。 如图1所示，DBMS的特点和功能可以分为三个子系统：设计工具子系统、运行子系统和DBMS引擎。 设计子系统有一个方便数据库及其应用创建的工具集。它典型地包含产生表、窗体、查询和报表的工具。DBMS产品还提供编程语言和对编程语言的接口。 运行子系统处理用设计子系统开发的应用组件。它所包含的运行处理器用来处理窗体和数据库的数据交互，以及回答查询和打印报表等。 DBMS引擎从其他两个组件接受请求，并把它们翻译成对操作系统的命令，以便读写物理介质上的数据。DBMS引擎还涉及事务管理、锁、备份和恢复。数据的结构化，数据的共享性好，数据的独立性好，数据存储粒度小，数据管理系统，为用户提供了友好的接口。 数据库系统的核心和基础，是数据模型,现有的数据库系统均是基于某种数据模型的。 数据库系统的核心是数据库管理系统。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。数据库系统的核心是数据模型，因为数据模型是数据库系统的核心和基础。这玩意貌似很多呀
数据库系统的核心是数据管理系统，即DBMS。数据库系统简介：数据库系统（Database System），是由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。特点：1、数据的结构化，数据的共享性好，数据的独立性好，数据存储粒度小，数据管理系统，为用户提供了友好的接口。2、数据库系统的核心和基础，是数据模型,现有的数据库系统均是基于某种数据模型的。3、数据库系统的核心是数据库管理系统。4、数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。
数据库系统（DBS）包括DB和DBMS，而DBMS则是它的核心。我在学校买的二级C资料里见过，不会有错
数据库系统（DBS)是由数据库（DB）、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户组成，其中数据库管理系统是数据库系统的核心。