数据挖掘技术与数据库管理

"该资源是一份关于数据挖掘的PPT，由北京邮电大学的郑岩教授讲解。主要内容包括数据模型、数据仓库概述、数据仓库实例、数据挖掘概述以及数据挖掘技术。" 在数据挖掘领域，理解数据模型是至关重要的。数据模型是描述数据结构和数据间关系的理论框架，它帮助我们理解数据的组织方式和如何从这些数据中提取有价值的信息。在PPT中，首先介绍了数据模型的基本概念，包括数据、数据库、数据库管理系统（DBMS）和数据库系统（DBS）。数据是数据库中存储的基本元素，它可以是数字、字符串、日期等各种形式，并且数据与其语义紧密相连。 接着，PPT提到了几种常用的数据模型，分别是层次模型、网状模型和关系模型。层次模型以树形结构表示数据，其中每个记录有一个父记录和多个子记录；网状模型则允许任意多的记录之间存在一对一或一对多的关系；而关系模型是最常见的，基于二维表格结构，每个记录都是表格中的一行，通过列来定义数据类型和关联。 数据仓库是数据挖掘的重要背景，它是一个用于分析和报告的集成化、非易失性的数据集合。数据仓库的目的是为了提供决策支持，通常从多个操作数据库中抽取、转换和加载数据。在PPT中，可能涵盖了数据仓库的构建过程和实例，讨论了如何从原始数据中提取有价值的信息。 数据挖掘作为数据仓库的重要应用，是从大量数据中发现模式和知识的过程。它包括预处理、模式发现和模式评估等步骤。在PPT的"数据挖掘技术"部分，可能会详细介绍如分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等常见的数据挖掘方法。 此外，DBMS作为管理和操作数据库的关键工具，提供了数据定义语言（DDL）来创建数据库结构，数据操纵语言（DML）用于数据的增删改查，同时负责管理数据库的安全性、完整性以及并发控制，确保在多用户环境下数据的正确性和一致性。 这份PPT深入浅出地讲解了数据模型、数据仓库和数据挖掘的基础知识，对于理解和实践数据驱动的决策支持系统具有很大的帮助。通过学习这些内容，可以提升对数据的理解和利用能力，从而在实际工作中更有效地挖掘数据价值。