大数据时代：降低数据移动成本的Ubuntu 18.04 OpenCV3.4.5安装教程

本篇教程主要围绕在Ubuntu 18.04环境下安装OpenCV 3.4.5的过程，并探讨了数据移动代价过高问题以及数据挖掘在大数据时代的应用。首先，数据移动代价过高是传统数据仓库面临的一大挑战，特别是在大数据时代，由于数据量剧增、类型多样、决策分析复杂以及底层硬件环境的变化，这导致了数据传输和处理的困难。数据仓库需要解决数据冲突，建设成本高昂且难以快速适应数据的实时变化。 数据挖掘作为数据分析的重要手段，其功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类、孤立点检测和趋势演变分析。这些功能可以帮助企业发现数据间的规律、做出决策和预测。例如，通过概念描述，可以概括数据的关键特征；关联分析则找出变量间的关联性；分类和预测通过模型构建预测未来趋势；聚类技术用于数据分组；孤立点检测有助于识别异常数据；趋势和演变分析揭示随时间变化的行为模式。 随着大数据时代的到来，新型数据仓库的设计必须考虑如何以更低的成本和更高的效率支持大数据分析。它需要具备的特点包括处理海量数据的能力、适应快速变化的能力、多类型数据的管理、以及灵活的底层硬件支持。 此外，教程还提到王珊所著的《数据库系统概论》作为重要的教材，其第五版被广泛应用于计算机专业教育，并且书中课后习题的解答对于备考研究生入学考试的学生尤其重要。书中强调了考研题目解答策略，指出概念题需要深入阐述，简答题应像论文一样展开论述，而论述题则需展现出深入理解和专业知识。 《数据库系统概论》的辅导书提供了名校笔记精炼、课后习题详解、互动学习功能、720度立体阅读体验和手机扫码分享等现代学习工具，以满足不同学习者的需求。本教程不仅介绍了如何在特定操作系统上安装OpenCV，还深入讨论了大数据背景下数据管理和分析的重要性，以及如何有效利用学习资源提升学习效率。