事業分析・データ設計のためのモデル作成技術入門 [単行本]

事業分析・データ設計のためのモデル作成技術入門 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書は、事業分析やデータ設計のためのモデル作成技術の入門書です。本書で紹介する「ＴＭ（Ｔｈｅｏｒｙ　ｏｆ　Ｍｏｄｅｌｓ）」は、厳密な文法に則ってテーブルを細分化することにより、ＩＴエンジニア同士で共通の言語認識を持ち、変化に強いデータベースの構築を可能とするモデル作成手法の１つであり、事業分析、データ設計の分野で長く活用されています。本書では、モデル作成技術の前提となる理論や知識を解説し、ＴＭによるモデル作成の流れを概観した後、実際のモデル作成に使われる技術・文法の解説を行います。また、学習した内容をきちんと身に付けられるよう、解説の合間には練習問題を用意しました。事業構造を正確に分析し、モデル化するための理論と技術をしっかり学ぶことのできる１冊です。

• 目次

  ■第1章　モノと関係
  1.1　「意味」は形式（文法）に載って運ばれる
  1.2　モデルは模型・実例である
  1.3　モノは関数のなかの変数（パラメータ）である
  1.4　「関係」は関数である
  1.5　ユーザが使っている「意味」をシステム・エンジニアは変質させてはいけない
  1.6　さらなる学習のために
  
  ■第2章　構文論と意味論
  2.1　事業過程は「情報」を使って管理されている
  2.2　論理的構造を作るための基礎資料は「情報」（原帳票などの管理資料）である
  2.3　「情報」（文字列）に対して論理規則を適用して正規形を作る
  2.4　文は矛盾か充足可能かのいずれかである
  2.5　構文論（論理規則）が先で、意味論（真とされる値）は後である
  2.6　文「雪は白い」が真であるのは、雪が白いときに限る
  2.7　事実的真（F-真）は1つしかないが、それを導く導出的真（L-真）は複数ある
  2.8　「構造」を作るとは、モノとモノとの関係を明らかにすることである
  2.9　構文論的に証明できて、かつ意味論的に成り立つことを「完全性」という
  2.10　「論理」は完全であるが、「理論」は不完全である
  2.11　数学ではモノは無定義語だが、事業過程ではモノを指示する個体指定子が使われている
  2.12　1つの個体指定子の中身が複数の個体指定子を組み合わせて構成されていることがある
  2.13　個体指定子が付与されていないモノがある
  2.14　ヌル（null）は「状態」であって「値」ではない
  2.15　ヌルの論理否定（NOT NULL）は、3値論理ではヌルである
  2.16　「関係」R（a, b）では、項aと項bの並びが意味をもつ
  2.17　モデルは「関係」の網羅性と「制約束縛」の網羅性を備えていなければならない
  2.18　さらなる学習のために
  
  ■第3章　モデル作成技術TMの体系
  3.1　モデルは現実的事態の写像であり、L-真とF-真を実現していなければならない
  3.2　モノの集まりを作る
  3.3　モノの集まりを2種類のグループに分ける
  3.4　「関係」は4種類ある
  3.5　モノの集まりを正しい集合（セット）として整える
  3.6　多値を排除する（1つの記号が1つの意味を表すように整える）
  3.7　集合（セット）に対してクラスを適用して「構造」を「現実（事実）」に一致させる
  3.8　さらなる学習のために
  
  ■第4章　モノの集まりとその並べかた
  4.1　事業過程・管理過程ではモノには管理番号（個体指定子）が付けられている
  4.2　関数を使ってモノを並べる
  4.3　さらなる学習のために
  
  ■第5章　「関係」文法
  5.1　関係（R（a, b））を使って「構造」を構成する
  5.2　「関係」は、線を使って記述し、「関係」の対応性を明記する
  5.3　R（Event, Resource）は出来事に行為者が関与する
  5.4　R（Event, Event）は「先行-後続」関係にある
  5.5　R（Resource, Resource）は新たなモノを作る
  5.6　「在庫」は構成されたモノ（対照表）である
  5.7　「対照表」を使えば、事業過程をリエンジニアリングできる
  5.8　「対照表」が制約束縛を表すことがある
  5.9　ひとつの集合のなかからメンバーをいくつか選んできて並べる
  5.10　「関係」が過不足なくすべて記述されていなければならない
  5.11　さらなる学習のために
  
  ■第6章　「集合」（セット）
  6.1　論理的に妥当でない「構造」はいずれ破綻する
  6.2　集合（セット）は、メンバーとその集合を1つの単位にして考える
  6.3　メンバーとその集合を単位にして、述語の述語、集合の集合、関数の関数を考える
  6.4　ユーザ言語の「区分コード」は管理対象の部分集合を表している
  6.5　サブセットには、実質的サブセットと形式的サブセットがある
  6.6　形式的サブセットには、共時的なサブセットと通時的なサブセットがある
  6.7　サブセット間がAND関係（交わり）であれば、セットにはならない
  6.8　「区分コード」が複数ある場合にはサブセットは階を構成する
  6.9　サブセットの階構成では、上下の階を入れ替えて「意味」が通じれば、構成は間違いである
  6.10　さらなる学習のために
  
  ■第7章　「多値」
  7.1　多値を事前に枠取りすれば、F-真の条件を満たさない（モデルではない）
  7.2　多値の「OR関係」は、場合分けをした一価関数である
  7.3　多値の「AND関係」は合成関数である
  7.4　さらなる学習のために
  
  ■第8章　「クラス」
  8.1　Ｔ字書式の右側にクラスを適用して意味論的にセットを整える（その1）
  8.2　Ｔ字書式の右側にクラスを適用して意味論的にセットを整える（その2）
  8.3　Ｔ字書式の左側にクラスを適用して意味論的にセットを整える
  8.4　クラスを的確に形成できないのであればクラスを作らない
  8.5　さらなる学習のために
  
  ■第9章　TMの技術（まとめ）と練習問題
  9.1　TMの技術体系一覧表
  9.2　さらなる学習のために
  
  ■第10章　事象型推論と法則型推論（コッド正規形とTMとの関係）
  10.1　空でない集合（セット）からそれぞれ元を1つずつ選んできて整列集合をつくる
  10.2　コッド正規形は現実的事態の事実（モノ）を1つのタプルとして記述する
  10.3　コッド正規形は「演算は縦列（column：カラム）、個体の『意味』は横列（row：行）」である
  10.4　RDBは、構文論と意味論のズレを調整するためにtraversal tableを生成する
  10.5　セット・アット・ア・タイム法はMAX-SIOを制限できない
  10.6　セット・アット・ア・タイム法は複数検索では同一rowの検証をしなければならない
  10.7　セット・アット・ア・タイム法をレコード・アット・ア・タイム法のように使う
  10.8　「関係（Relation）」と「関連（Relationship）」は、実務的には同じとみなしてよい
  10.9　データ設計は事象型推論であるが、データ分析は法則型推論である
  10.10　さらなる学習のために
  
  ■第11章　TMの補助資料
  11.1　モデルは、現実的事態（事業）とコンピュータ・システムの接点である
  11.2　モデルをRDBに実装するには、基本的にモデルの構造をそのまま実装形とする
  11.3　アトリビュート・リストは「真とされる値」を定義する
  11.4　「キーの定義表」はCREATE VIEWの代わりにINDEX-onlyを使うためのキーを定義する
  11.5　「アルゴリズムの指図書」はプログラムを最少のステップ数で作成する
  11.6　さらなる学習のために
  
  Appendix I　人名一覧（50音順）
  Appendix II　TM事例集

• 内容紹介

  本書は、事業分析やデータ設計のためのモデル作成技術の入門書です。本書で紹介する「TM（Theory of Models）」は、厳密な文法に則ってテーブルを細分化することにより、ITエンジニア同士で共通の言語認識を持ち、変化に強いデータベースの構築を可能とするモデル作成手法の1つであり、事業分析、データ設計の分野で長く活用されています。本書では、モデル作成技術の前提となる理論や知識を解説し、TMによるモデル作成の流れを概観した後、実際のモデル作成に使われる技術・文法の解説を行います。また、学習した内容をきちんと身に付けられるよう、解説の合間には練習問題を用意しました。事業構造を正確に分析し、モデル化するための理論と技術をしっかり学ぶことのできる1冊です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  佐藤 正美(サトウ マサミ)
  情報システムコンサルタント（専門領域：データベース設計、事業分析のモデル作成）。早稲田大学大学院商学研究科博士前期課程修了（財務会計論専攻）。アーサー・アンダーセン、等松・青木監査法人および株式会社アシストを経て独立し、株式会社エス・ディ・アイ設立。日本ヘリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）が導入される前に、米国でその理論・仕組みを学び、最初期から日本におけるＲＤＢの導入・普及に尽力したエンジニアの１人。延べ百数十社の大規模データベース構築を実地に指導。住友電工情報システム株式会社主催「事業分析・データ設計のためのモデル作成技術」セミナーをはじめ、さまざまな技術セミナー・講座の講師も務める

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