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请问你是想问，“在Access数据库中，无论是创建窗体还是报表，都必须选定要创建该窗体或报表基于什么”这个问题吗？该答案为数据库。
在Access数据库中，无论是创建窗体还是报表，都必须选定要创建该窗体或报表基于的数据源，数据源是指存储数据的表格、查询、视图或SQL语句等。在创建窗体或报表时，需要指定数据源，以便从该数据源中获取数据，并在窗体或报表中显示，选择合适的数据源可以确保窗体或报表中的数据准确无误，并可以提高数据处理的效率。如果数据源选择不当，可能会导致数据不准确或处理效率低下等问题。
表单是面向用户，是为用户提供的用于与系统进行交互的窗口，而报表是将数据输出的一种形式
你说的是不是一些报表产品，可以直接连接数据库，对数据库中的数据进行读取、汇总计算，形成电子报表。这种报表因为能够实时读取数据库，所以每次运行看到的都是最新的统计报表。
描述各对象的关系
二维表就是一张由行和列组成的表格，是关系模型中数据的逻辑结构。
aess：①引用表名的符号②代表“不”，通常与等号（=）连用
sqlserver：表示“不”，通常与等号（=）连用
应该为B，目前数据库中存储数据都会按关联数据存储，即关系型数据库。
新建表#temptable并且将select出来的数据插入到新建的表#temptable
新建的表类型舆名称跟选择出来的字段匹配
软件中你需要看数据，比如一个温度值，一个压力值或者什么电流什么的，这个数值需要放置到一个数据库变量中（寄存器）去，这个变量可以保存或者别的一大堆用处，比如你在画面上显示一个温度，那你就必须做个标签或者文本什么的输出，输出的就是变量！而这个变量的值也就是温度值是从下位机设备采集上来的。下位机设备把温度值送给上位机数据库，画面上显示的数据再从数据据库中调数据.....写了这么多给点分吧！~
就是连接操作R∞S=σ（RxS）连接只包含那些满足连接条件的元组组合笛卡尔积包含两关系的所有元组各种可能的组合元组就是每一行的记录^_^
primarykey(sid，cid)是联合主键，也就是说通过字段sid和cid来确认一条记录的唯一性。
解释：”primarykey“在数据库中的意思是主键，用来确保记录的唯一性，这样的例子很多，如身份证号、学生证号等都是这样。联合主键的话，意思就是一个字段无法确认唯一性，要通过两个或者多个字段来确认，如某人的数学成绩，那么就是学号和数学学科的编号来确认某人的数学成绩。
编辑导语：我们在工作中经常会用到数据，如今为了更加方便的数据图表，一些企业采用数据可视化图表，制作数据可视化大屏；本文作者介绍了数据可视化图表的使用方式以及最佳做法，我们一起来学习一下。
很多人在了解到具体的数据可视化图表之后，在制作数据可视化大屏过程当中都会有一个共通的疑问，那就是
“我该怎么去使用这些图表，什么时候该用什么样的图表类型呢？”
针对这个问题，我给大家总结了数据可视化当中常用图表类型的使用方式，不同的图表只有找到正确的使用方式，才能发挥其最大的用途。
一、5种大数据可视化图表的类型1.时间线性如果数据可视化满足两个条件：它们是线性的并且是一维的，则它们属于时间类别；时间可视化通常具有独立的行或彼此重叠的行，并带有开始和结束时间。
这类的数据图表，是我们在学校和工作场所都能识别的熟悉的图表，意味着我们在阅读它们时会更容易理解。
时态数据可视化的示例包括：
2.分层的属于层次结构类别的数据可视化是对较大组中的组进行排序的可视化，如果你需要显示信息集群，尤其是当它们从单个起点流动时，分层可视化效果最适合。
这些图的不利之处在于它们往往更复杂且难以阅读，这就是为什么最经常使用树形图的原因；由于其线性路径，因此最简单。
分层数据可视化的示例包括：
3.网络数据集与其他数据集紧密相连，网络数据可视化显示了它们如何在网络中相互关联；换句话说，无需冗长的解释就能说明数据集之间的关系。
网络数据可视化的示例包括：
4.多维的就像名称一样，多维数据可视化具有多个维度；这意味着在混合中总会有2个或更多变量来创建3D数据可视化。
由于存在许多并发的图层和数据集，这些类型的可视化往往是最生动或引人注目的视觉；另一个加“？”这些视觉效果可以将大量数据分解为关键要点。
多维数据可视化的示例包括：
5.地理空间地理空间或空间数据可视化与现实生活中的物理位置相关，将熟悉的地图覆盖有不同的数据点。
这些类型的数据可视化通常用于显示一段时间内的销售或收购，并且由于在政治活动中的使用或在跨国公司中的市场渗透率显示而最为知名。
地理空间数据可视化的示例包括：
二、17种最常见的图形类型使用方式数据和信息的呈现不只是选择任何数据可视化设计，而是要将数据与正确的信息可视化进行匹配，那么首先要回答5个关键问题：
考虑到这些问题（以及想好你的答案之后），我们将深入研究11种最常见的图形类型，了解他们的使用方式，你就可以将它们灵活运用到数据可视化达到一个最好的效果，使你的数据故事栩栩如生。
1.条形图什么时候使用条形图可视化？
使用条形图的原因一般如下几种：
在以下情况下，请勿使用条形图：
条形图可视化的最佳做法：
如果使用条形图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
像条形图一样，折线图有助于展现紧凑且精确的可视化数据，从而可以轻松快速地扫描信息以了解趋势；折线图用于显示相对于连续变量（最常见的时间或金钱）的结果数据，在此可视化中正确使用颜色是必要的，因为不同的彩色线条可以使用户更轻松地分析信息。
何时使用折线图可视化？
使用折线图的情况如下：
以下情况，请勿使用折线图：
想展示数据的深入视图。
折线图可视化的最佳做法：
如果使用折线图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
当有许多不同的数据点，你想要突出显示数据集中的相似性时，散点图是正确的数据可视化；在寻找异常值或了解数据分布时，这很有用。
如果数据形成一个从左下角延伸到右上角的带，则这两个变量之间很可能存在正相关；如果波段从左上方到右下方，则可能存在负相关；如果很难看到模式，则可能没有相关性。
什么时候使用散点图可视化？
使用散点图的原因如下：
以下情况，请勿使用散点图：
散点图可视化的最佳做法：
如果使用散点图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
迷你图可以说是显示趋势的最佳数据可视化工具，因为它们非常紧凑；在为观众快速绘制图片时，他们可以完成工作；不过，重要的是要确保你的听众了解如何正确读取迷你图以优化其使用。
何时使用迷你图可视化？
使用迷你图的原因如下：
出于以下情况，请勿使用迷你图：
迷你图可视化的最佳做法：
如果使用迷你图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
饼图是一种有趣的图形可视化。在较高的层次上，它们很容易阅读和理解，因为整体关系非常明显。
但是顶级数据视觉专家认为，它们的缺点之一是——如果不向饼图的每个部分添加数值，则每个部分的百分比就不明显。
只要遵循最佳做法，饼图就可以成为扫描信息的快速方法。
何时使用饼图可视化？
使用饼图的原因如下：
出于以下情况，请勿使用饼图：
想精确比较数据。
饼图可视化的最佳做法：
如果使用饼图，参考以下方式以达到最佳可视化效果：
仪表通常只比较一个刻度上的两个值：它们比较当前值和目标值，通常以绿色或红色指示进度是好是坏。
什么时候使用指标可视化？
使用的原因如下：想要跟踪具有明确的当前目标的单个指标。
出于以下原因，请勿使用指标可视化：
指标可视化的最佳做法：
如果使用指标，以下是关键的设计点：
瀑布图是一种信息可视化，应用于显示初始值如何受中间值影响并最终产生最终值，值可以为负或正。
什么时候使用瀑布图可视化？
使用瀑布图的情况如下：揭示数字的组成或构成。
出于以下情况，请勿使用瀑布图：想关注多个数字或指标。
瀑布图可视化的最佳做法
如果使用瀑布图，需要注意：
如果要显示一系列步骤以及每个步骤的完成率，漏斗图是我们首选的数据可视化形式；可用于跟踪一系列页面或步骤的销售过程，营销渠道或转化率。
漏斗图最常用于表示某事物如何在流程的不同阶段中移动，漏斗图将值显示为逐渐减小的比例，总计为100％。
何时使用漏斗图可视化？
使用漏斗图的情况如下：显示一系列步骤以及每个步骤的完成率。
以下情况，请勿使用漏斗图：可视化各个独立指标。
漏斗图可视化的最佳做法
如果使用漏斗图，请注意以下几点：
热图或汇流图是一种数据可视化，显示了两个度量之间的关系并提供了评级信息；评级信息使用不同的颜色或饱和度显示，并且可能会显示评级，例如从高到低。
也可以是主题图，其中已识别边界内的区域与要表示的数据成比例地被阴影化。
什么时候使用热图可视化？
使用热图的原因如下：
出于以下原因，请勿使用热图：可视化各个独立指标。
可视化热图的最佳做法
如果使用热图，则需要关注以下几点：
直方图是一种数据可视化，它显示了连续间隔或特定时间段内的数据分布，它基本上是垂直条形图和折线图的组合；X轴上显示的连续变量分为多个离散间隔，在该离散间隔中拥有的数据数量决定了钢筋的高度。
直方图可以估算出值集中在哪里，极端值是什么以及整个数据集中是否存在任何间隙或异常值。
何时使用直方图可视化？
使用直方图的原因如下：
由于以下原因，请勿使用直方图：比较数据集中的3个以上变量。
直方图可视化的最佳做法：
如果使用直方图，请注意以下几点：
箱形图或箱须图是一种视觉表示形式，它基于五个数字摘要显示通常跨组的数据分布：最小值，第一四分位数，中位数（第二四分位数），第三四分位数和最大。
最简单的箱形图显示了从最小到最大的整个变化范围，可能的变化范围以及典型值，箱形图还将显示异常值。
什么时候使用箱形图可视化？
使用箱形图的原因如下：
由于以下原因，请勿使用箱形图：可视化单个未连接的数据集。
箱形图可视化的最佳实践：
如果使用箱形图，需要注意：
如果在地理上组织数据对业务而言很重要，则地图是一种令人惊叹的可视化工具，可添加到数据大屏主视觉中；例如，如果你的数据大屏正在查看每月销售额，那么查看客户的地理位置可能非常有用。
在上方，你可以看到地图可视化组件效果，以按国家/地区衡量数据。
什么时候使用地图可视化？
使用地图的原因如下：地理是数据故事的重要组成部分。
出于以下原因，请勿使用地图：
地图可视化的最佳做法：
如果使用地图可视化，注意以下几点：
如果你是一个想要做出全面决定的人，那么表格就是你的理想选择；表格很棒，因为可以同时显示数据点和图形，例如项目符号图表、图标和迷你图；这种可视化类型还将你的数据组织成列和行，这对于报表非常有用。
上面的示例说明了如何将GoogleAnalytics（分析）数据引入表格中，以便可以在一处查看所需的所有信息。
要记住的一件事是，如果数据大屏要显示很多指标，那么有时表格可能会让人不知所措。
什么时候使用表格可视化？
使用原因如下：
出于以下原因，请勿使用表格：要显示大量数据。
表可视化的最佳做法：
如果使用表格，请参考以下关键设计最佳实践：
雷达图对于了解数据项之间的相对差异很有用。雷达图使你可以轻松比较多个项目，并查看是否存在可能值得进一步研究的差异。
15.树状图树形图是一种可视化工具，可用于分解数据中多个变量之间的关系；例如，它们可以严格用作演示工具，以展示你的产品如何分类；树状图可以分为2-3个不同的层，以显示项目之间的层次关系。
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