(名词解释) 数据挖掘

时间: 2024-08-12 10:08:11 浏览: 43
数据挖掘是一种从大量数据中自动或半自动地发现有价值信息和知识的过程。它结合了统计分析、机器学习、数据库技术以及人工智能等方法,旨在识别隐藏的模式、趋势、关联规则和异常行为,通常用于商业智能、市场营销、用户行为分析等领域。数据挖掘的目标是提取出那些对决策制定有潜在影响的信息,帮助企业做出更明智的决策,或者优化业务流程。
相关问题

名词解释 数据、概念结构设计、数据库管理员、大数据、信息、外模式、数据挖掘、数据完整性、主键、关系、数据模型、关系模型、E-R模型、实体集、数据库技术、模式、概念模型、第三范式、数据定义语言、游标

1 数据:指描述事物的符号记录,可以是任何形式的信息,如文本、数字、图像、音频等。 2. 概念结构设计:是指将实际世界中的实体、属性和它们之间的关系抽象出来,形成一个概念模型。 3. 数据库管理员:负责数据库的设计、安装、配置、维护和管理等工作。 4. 大数据:指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。 5. 信息:指有意义的数据,可以帮助人们做出决策或者推断出结论。 6. 外模式:指数据库系统中描述用户对数据库的观点或者角度,是用户与数据库系统之间的接口。 7. 数据挖掘:是指从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。 8. 数据完整性:指数据库中数据的正确性、一致性和合法性。 9. 主键:是关系数据库表中用来唯一标识每一行数据的属性或属性组。 10. 关系:是指一张二维表,其中行表示元组,列表示属性。 11. 数据模型:是指对现实世界中数据的抽象表示。 12. 关系模型:是一种基于关系的数据模型,用于描述关系数据库中数据的组织和结构。 13. E-R模型:是一种基于实体-关系模型的数据模型,用于描述现实世界中的实体、属性和它们之间的关系。 14. 实体集:是指具有相同属性的实体的集合。 15. 数据库技术:指设计、构建、配置、维护和管理数据库的技术。 16. 模式:是数据库中数据的逻辑结构和特征的描述。 17. 概念模型:是一种描述现实世界中实体、属性和它们之间关系的抽象模型。 18. 第三范式:是关系数据库设计中的一种规范化方法,用于消除冗余数据。 19. 数据定义语言:是一种用来定义数据库结构和组成的语言。 20. 游标:是数据库管理系统中用来处理查询结果的一种机制。

数据库名词解释 数据、概念结构设计、数据库管理员、大数据、信息、外模式、数据挖掘、数据完整性、主键、关系、数据模型、关系模型、E-R模型、实体集、数据库技术、模式、概念模型、第三范式、数据定义语言、游标

1. 数据:是指描述事物的符号记录,可以是任何形式的信息,如文本、数字、图像、音频等。 2. 概念结构设计:是指将实际世界中的实体、属性和它们之间的关系抽象出来,形成一个概念模型。 3. 数据库管理员:负责数据库的设计、安装、配置、维护和管理等工作。 4. 大数据:指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。 5. 信息:指有意义的数据,可以帮助人们做出决策或者推断出结论。 6. 外模式:指数据库系统中描述用户对数据库的观点或者角度,是用户与数据库系统之间的接口。 7. 数据挖掘:是指从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。 8. 数据完整性:指数据库中数据的正确性、一致性和合法性。 9. 主键:是关系数据库表中用来唯一标识每一行数据的属性或属性组。 10. 关系:是指一张二维表,其中行表示元组,列表示属性。 11. 数据模型:是指对现实世界中数据的抽象表示。 12. 关系模型:是一种基于关系的数据模型,用于描述关系数据库中数据的组织和结构。 13. E-R模型:是一种基于实体-关系模型的数据模型,用于描述现实世界中的实体、属性和它们之间的关系。 14. 实体集:是指具有相同属性的实体的集合。 15. 数据库技术:指设计、构建、配置、维护和管理数据库的技术。 16. 模式:是数据库中数据的逻辑结构和特征的描述。 17. 概念模型:是一种描述现实世界中实体、属性和它们之间关系的抽象模型。 18. 第三范式:是关系数据库设计中的一种规范化方法,用于消除冗余数据。 19. 数据定义语言:是一种用来定义数据库结构和组成的语言。 20. 游标:是数据库管理系统中用来处理查询结果的一种机制。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

数据挖掘考试复习资料(简答部分)

数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程,它是信息技术领域的重要组成部分,尤其在商业智能、预测分析和决策支持中发挥着关键作用。在准备数据挖掘考试时,理解和掌握以下几个关键知识点至关重要: 1....
recommend-type

数据挖掘之数据分析专业名词阐释

在这样的环境中,数据挖掘的专业名词按照一定的包含关系排列,如数据仓库、数据源视图、多维数据集、度量值组、维度表、事实表、维度、度量值、层次结构、属性、键列值、细粒度和聚合。其中,数据仓库是数据分析的...
recommend-type

软件体系结构名词解释.docx

软件体系结构名词解释 软件体系结构是指系统的基本组织结构,包括系统构成要素,这些构成要素相互之间以及运行环境之间的关系,还包括系统设计及演化时应遵循的原则。软件体系结构有很多优点,例如:软件相关人员...
recommend-type

电脑主板工作信号名词解释集合

以下是对这些重要信号的详细解释: 1. RSMRST#:Ready to Start Memory Reset,这是IO芯片准备就绪的信号。当3VSB(3伏待机电源)和BATT(电池)供电正常后,IO芯片会发送RSMRST#信号,表明其已准备好工作。该信号...
recommend-type

IC 业界名词解释芯片 流片 集成电路

IC 业界名词解释芯片流片集成电路 IC 业界名词解释芯片流片集成电路是微电子技术的主要产品,处理的电子信号极其微小,是现代信息技术的基础。芯片是指集成电路,是微电子技术的核心产品。集成电路涉及多个行业,...
recommend-type

掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南

资源摘要信息:"Jive for Android SDK 示例项目使用指南" Jive for Android SDK 是一个由 Jive 软件开发的开发套件,允许开发者在Android平台上集成Jive社区功能,如论坛、社交网络和内容管理等。Jive是一个企业社交软件平台,提供社交业务解决方案,允许企业创建和管理其内部和外部的社区和网络。这个示例项目则提供了一个基础框架,用于演示如何在Android应用程序中整合和使用Jive for Android SDK。 项目入门: 1. 项目依赖:开发者需要在项目的build.gradle文件中引入Jive for Android SDK的依赖项,才能使用SDK中的功能。开发者需要查阅Jive SDK的官方文档,以了解最新和完整的依赖配置方式。 2. wiki文档:Jive for Android SDK的wiki文档是使用该SDK的起点,为开发者提供详细的概念介绍、安装指南和API参考。这些文档是理解SDK工作原理和如何正确使用它的关键。 3. 许可证:Jive for Android SDK根据Apache许可证,版本2.0进行发布,意味着开发者可以自由地使用、修改和分享SDK,但必须遵守Apache许可证的条款。开发者必须理解许可证的规定,特别是关于保证、责任以及如何分发修改后的代码。 4. 贡献和CLA:如果开发者希望贡献代码到该项目,必须签署并提交Jive Software的贡献者许可协议(CLA),这是Jive软件的法律要求,以保护其知识产权。 Jive for Android SDK项目结构: 1. 示例代码:项目中可能包含一系列示例代码文件,展示如何实现常见的SDK功能,例如如何连接到Jive社区、如何检索内容、如何与用户互动等。 2. 配置文件:可能包含AndroidManifest.xml和其他配置文件,这些文件配置了应用的权限和所需的SDK设置。 3. 核心库文件:包含核心SDK功能的库文件,是实现Jive社区功能的基石。 Java标签说明: 该项目使用Java编程语言进行开发。Java是Android应用开发中最常用的编程语言之一,由于其跨平台、面向对象的特性和丰富的开源库支持,Java在Android应用开发中扮演了关键角色。 总结: 1. 本示例项目为开发者提供了一个了解和学习如何在Android应用中实现Jive社区功能的实用平台。 2. 项目管理遵循开源社区的标准操作流程,包括版权保护、代码贡献规则、以及许可证要求。 3. 开发者应当遵守Jive SDK的许可协议,并在贡献代码之前仔细阅读和理解CLA的内容。 4. 通过学习和使用该项目,开发者将能够利用Jive for Android SDK构建功能丰富的企业社交应用。 请注意,具体的项目文件名称列表 "jive-android-core-sdk-example-master" 指示了一个压缩包,包含所有上述资源。开发者应下载该项目并解压,以便探索源代码、查看示例、阅读wiki文档以及理解如何将Jive for Android SDK集成到他们的应用程序中。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【JavaFX性能分析】:如何识别并解决自定义组件的瓶颈

![Java JavaFX 组件自定义](https://files.codingninjas.in/article_images/javafx-line-chart-1-1658465351.jpg) # 1. JavaFX自定义组件性能挑战概述 JavaFX是Sun公司推出的Java GUI工具包,用以构建和部署富客户端应用。与Swing相比,JavaFX更注重于提供现代的,丰富的用户界面体验,以及时尚的图形和动画效果。尽管如此,开发者在使用JavaFX进行自定义组件开发时,往往会面临性能上的挑战。这种性能挑战主要来自于用户对界面流畅度、交互响应时间及资源占用等性能指标的高要求。 本章
recommend-type

iframe引入天地图

iframe是一种HTML标签,它允许你在网页上嵌入另一个网页的内容,就像是把一个网页作为小部件插入到另一个网页中。如果你想在网站上引入天地图,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,访问天地图官方网站 (http://tianmap.com/) 获取API密钥,这通常需要注册并申请。 2. 在你的HTML页面中,创建一个新的`<iframe>`元素,并设置其`src`属性。例如,包含API参数的URL可能是类似这样的: ```html <iframe src="https://web.tianmap.com/maps?service=map&v=webapi&key=YOUR_
recommend-type

Python中的贝叶斯建模与概率编程指南

资源摘要信息: 《Python中的贝叶斯建模与概率编程》 本文档集提供了一系列关于在Python环境下使用贝叶斯建模和概率编程的资源,涵盖了从基本概念到高级应用的广泛知识。贝叶斯建模是一种统计建模方法,它使用贝叶斯定理来更新对不确定参数的概率估计。概率编程是一种编程范式,允许开发者使用高度抽象的语言来描述概率模型,并利用算法自动进行推理和学习。 知识点一:贝叶斯定理基础 贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了两个条件概率之间的关系。在贝叶斯建模中,该定理用于基于先验知识和新证据来更新对未知参数的信念。公式表示为P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B),其中P(A|B)是在事件B发生的条件下事件A发生的条件概率;P(B|A)是在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率;P(A)和P(B)分别是事件A和事件B的边缘概率。 知识点二:贝叶斯建模原理 贝叶斯建模是一种从数据中学习概率模型的方法,它考虑了参数的不确定性。在贝叶斯框架中,模型参数被视为随机变量,并赋予一个先验分布来表示在观察数据之前的信念。通过观察到的数据,可以计算参数的后验分布,即在给定数据的条件下参数的概率分布。 知识点三:概率编程语言 概率编程语言(PPL)是一种支持概率模型描述和推理的编程语言。这些语言通常具有高级抽象,允许用户以数学模型的形式指定问题,并自动执行计算。流行的概率编程语言包括PyMC3、Stan和TensorFlow Probability等,它们通常与Python结合使用。 知识点四:PyMC3应用 PyMC3是一个Python库,用于贝叶斯统计建模和概率编程。它提供了构建和执行贝叶斯模型的工具,包括随机变量的定义、概率分布的实现以及后验分布的推断。PyMC3利用了自动微分变分推断(ADVI)和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法来高效地进行模型推断。 知识点五:斯坦模型(Stan Model) Stan是一种概率编程语言,专注于统计建模,其名称来源于统计学家Stanislaw Ulam。它设计用来进行高效的概率推理,支持多种推断算法,如NUTS(No-U-Turn采样器)和L-BFGS优化器。Stan模型可以使用其自己的语法进行编码,然后通过接口如Python的PyStan模块进行交互。 知识点六:贝叶斯模型推断方法 贝叶斯模型推断的目的是从先验分布和观测数据中得到后验分布。常用的方法包括马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,如吉布斯采样和Metropolis-Hastings算法,以及变分推断,如自动微分变分推断(ADVI)。这些方法通过迭代地采样或优化来逼近后验分布。 知识点七:贝叶斯模型在实际问题中的应用 贝叶斯模型广泛应用于机器学习、数据科学和统计推断中。在实际问题中,它可以帮助解决分类问题、回归分析、时间序列预测、异常检测等任务。贝叶斯方法的优势在于其灵活性和能够自然地处理不确定性和模型不确定性。 知识点八:贝叶斯建模的挑战与展望 虽然贝叶斯建模提供了强大的统计推断工具,但它也面临着计算复杂性和高维参数空间的挑战。此外,选择合适的先验分布和理解模型结果同样具有挑战性。随着算法和计算能力的发展,贝叶斯方法的应用范围和效率得到了极大的提升,预计未来会在更多领域得到广泛应用。 这些知识点覆盖了从贝叶斯建模和概率编程的基础理论到实践应用的全方位内容,为希望深入理解和应用这一领域的研究者和从业者提供了宝贵的资源和工具。通过这些资源,用户可以学习如何利用Python进行贝叶斯模型的构建和推断,进而解决复杂的统计问题。