画出该系统的0层数据流图，要求为：在系统上预订过的用户，只需按照预约的时间如期到前台办理入住即可；没有在系统上预订的宾客，向前台服务员提供真实有效的信息申请入住，前台通过系统查询客房信息，若有符合用户需求的客房，可以马上给用户安排入住。 宾客离开时，到前台办理退房手续，前台服务员通过系统中的结算模块查询宾客实需支付的金额，并按照一些其它的规则对宾客进行打折。收取费用后，系统自动更新数据库中的信息，以便随时查询。

抱歉，作为语言模型AI，我无法画出图示。但我可以为您解释一下0层数据流图的含义和内容。

0层数据流图也被称为上下文图，是最高层次的数据流图，它描述了整个系统的上下文环境。它主要由三个部分组成：实体，数据流和过程。

在该系统中，实体包括前台服务员、预订过的用户和没有预订的宾客。数据流则包括用户提供的信息、前台查询客房信息和结算模块查询宾客实需支付的金额等。过程则包括入住、退房和打折等。

因此，0层数据流图可以帮助我们更好地理解整个系统的上下文环境，以及各个实体、数据流和过程之间的关系。

相关问题

运动会如期进行中，跳高、跳远、游泳、短跑五个项目分别为1-5号，比赛的时间分别为: 10: 00、11: 00、13: 00、14: 00、15: 00五个时间举行。小明想通过比赛项目的编号查询时间，防止错过最喜欢的项目，你能编写

一个程序来帮他查询吗？

当然可以！以下是一份 Python 程序代码，可以根据输入的比赛项目编号输出比赛时间：

# 定义比赛时间字典
time_dict = {
    1: '10:00',
    2: '11:00',
    3: '13:00',
    4: '14:00',
    5: '15:00'
}

# 获取用户输入的比赛项目编号
event_id = int(input('请输入比赛项目编号（1-5）：'))

# 输出比赛时间
if event_id in time_dict:
    print('比赛时间为：', time_dict[event_id])
else:
    print('输入的比赛项目编号有误！')

你可以将以上代码复制到 Python 环境中执行，或者将其保存为 `.py` 文件后执行。然后按照提示输入比赛项目编号即可查询比赛时间。

时光匆匆，一年一度的高考又如期而至，为了辅助高考报名，现对2023年高考报考建立数据仓库分析决策系统，进行需求分析（建立业务需求报表，决策分析报表），根据需求分析结果进行体系结构设计（设计系统总体功能），建立概念模型（E-R图），建立逻辑模型（星型，雪花型）

好的，您的问题是关于高考报考数据仓库分析系统的需求分析和设计，对吧？

首先，需要明确系统的业务需求。据我了解，该系统需要收集高考报名的相关数据，包括考生信息、报考科目、报考学校及专业等信息，并且需要根据这些数据进行分析和决策。因此，我们可以将系统的业务需求分为以下几个方面：

1. 数据采集和存储：需要建立数据采集渠道，采集并存储考生的相关信息。

2. 数据清洗和整合：需要对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析和挖掘：需要对采集到的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，为后续的决策提供支持。

4. 决策分析和报表生成：需要根据数据分析的结果，生成相应的报表和分析结果，为相关决策提供参考。

基于以上业务需求，我们可以设计系统的总体功能，包括：

1. 数据采集和存储功能：负责收集和存储考生相关信息。

2. 数据清洗和整合功能：负责对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析和挖掘功能：负责对采集到的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息。

4. 决策分析和报表生成功能：负责根据数据分析的结果，生成相应的报表和分析结果。

在进行概念模型和逻辑模型设计之前，需要先对数据进行建模。我们可以使用E-R图来表示高考报名数据的实体和关系，例如，考生、科目、学校、专业等实体，以及它们之间的关系，如考生报考科目、考生报考学校和专业等关系。

在逻辑模型的设计中，可以采用星型或雪花型模型来表示数据仓库的结构。以星型模型为例，我们可以将考生实体作为中心事实表，将科目、学校、专业等维度表与之关联。这样，我们就可以通过事实表和维度表之间的关系，对高考报名数据进行分析和决策。

以上是我对高考报名数据仓库分析系统的需求分析和设计的建议，希望能够对您有所帮助。