1、我们首先在创建一个WEB页面，用EF导入数据库中的一个实体模型，然后创建一个按钮，点击按钮以后用EF向数据库中执行insert操作。
B. Excel表格从数据库提取符合的数据
值唯一的时候，可以通过vlookup函数来查找返回。这个可以实现
C. 数据挖掘有哪些方法
目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。
(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。
(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P看做是输出，那么Web挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程
D. EXCEL从数据库提取数据
1、打开源数据文件，把首行中的对应的数据，复制行到空白位置。
E. android app如何从数据库中获取需要的数据
Android 不自动提供数据库。在 Android 应用程序中使用 SQLite，必须自己创建数据库，然后创建表、索引，填充数据。Android 提供了 SQLiteOpenHelper 帮助你创建一个数据库，你只要继承 SQLiteOpenHelper 类，就可以轻松的创建数据库。SQLiteOpenHelper 类根据开发应用程序的需要，封装了创建和更新数据库使用的逻辑。SQLiteOpenHelper 的子类，至少需要实现三个方法：
构造函数，调用父类 SQLiteOpenHelper 的构造函数
onCreate（）方法；// TODO 创建数据库后，对数据库的操作
onUpgrage()方法。// TODO 更改数据库版本的操作
当你完成了对数据库的操作（例如你的 Activity 已经关闭），需要调用 SQLiteDatabase 的 Close() 方法来释放掉数据库连接。
操作数据库的最佳实践是创建一个辅助类，例如联系人模块
class ContactsDatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper
3.2 Cursor类
Android使用Cursor类返回一个需要的值，Cursor作为一个指针从数据库查询返回结果集，使用Cursor允许Android更有效地管理它们需要的行和列，你使用ContentValues对象存储键/值对，它的put()方法允许你插入不同数据类型的键值。
3.3 数据类型
SQLite 和其他数据库最大的不同就是对数据类型的支持，创建一个表时，可以在 CREATE TABLE 语句中指定某列的数据类型，但是你可以把任何数据类型放入任何列中。当某个值插入数据库时，SQLite 将检查它的类型。如果该类型与关联的列不匹配，则 SQLite 会尝试将该值转换成该列的类型。如果不能转换，则该值将作为其本身具有的类型存储。比如可以把一个字符串（String）放入 INTEGER 列。SQLite 称这为“弱类型”（manifest typing.）。
四、数据库操作
4.1创建和打开数据库
在Android中创建和打开一个数据库都可以使用openOrCreateDatabase方法来实现，因为它会自动去检测是否存在这个数据库，如果存在则打开，如果不存在则创建一个数据库：创建成功则返回一个SQLiteDatebase对象，否则抛出异常FileNotFoundException。
下面我们来创建一个名为Test的数据库，并返回一个SQLiteDatabase对象mSQLiteDatabase。
mSQLiteDatabase=this.openOrCreateDatabase("Test",MODE_PRIVATE,null);
4.2创建表
通过execSQL方法来执行一条SQL语句。
String CREATE_TABLE="create table 表名（列名，列名，……）";
mSQLiteDatabase.execSQL(CREATE_TABLE);
创建表的时候总要确定一个主键，这个字段是64位整型，别名_rowid。其特点就是自增长功能。当到达最大值时，会搜索该字段未使用的值（某些记录被删除_rowid会被回收），所以要唯一严格增长的自动主键必须加入关键字autoincrement。
4.3删除表
mSQLiteDatabase("drop table 表名");
F. 数据挖掘的方法有哪些
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
7、Web页挖掘
随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
G. 请问如何从数据库中读取具体某个数据
哎呀，你这样子提问题真的不好回答。你学过什么了？会哪些东西？做一个数据库相关的程序，大致过程就是下面这样子：
首先要连接到数据库，比如
Java
就是用
JDBC。
然后打开一个连接，Java
中就是一个
Connection。
创建一个查询，开始查询数据库
遍历查询的结果，这里就是你上面要做的，挨个赋值
最后一定要记住关闭查询和连接，释放资源。
在
.Net，PHP，Python
也是类似的。
不过，在实际开发中，可不是这样了，不仅效率太低而且程序不好维护。
H. 从数据库中读取数据的一般步骤是什么
1、链接数据库2、打开数据库链接3、读取数据记录比如ado的例子： Set Conn = New ADODB.Connection 数据库连接 Set Rec = New ADODB.Recordset 数据库记录
Conn.Open "dsn=pic" 打开数据库链接
Rec.Open "pics", Conn, ad OpenDynamic, adLockOptimistic 读取数据库记录