数据挖掘技术：数据模型与E-R图解析

"该资源是一份关于数据挖掘的PPT，涵盖了数据模型、数据仓库、数据挖掘概述和技术等内容。在数据模型部分，讲解了数据、数据库、DBMS、DBS等基本概念，以及层次模型、网状模型和关系模型。在描述实体集及联系的属性时，提到了如何用无向边将属性连接到相关的实体集或联系，以构建E-R图。" 在数据挖掘领域，理解数据模型是非常关键的一步，因为它们是构建数据库的基础。数据模型定义了数据的结构、操作方式以及数据之间的关系。在这个PPT中，首先介绍了数据的基本概念，强调数据是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。数据可以是各种类型，包括数字、字符串、日期等，并且数据与其语义是不可分割的。 接着，讲解了数据库的相关概念，数据库是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据集合，具备数据组织、描述、储存、共享和冗余度小等特点。数据库管理系统(DBMS)则是一个中间层，它提供了数据定义语言(DDL)和数据操纵语言(DML)，使得用户可以定义数据对象、操作数据，同时管理数据库的安全性、完整性和并发使用。 在数据模型部分，提到了几种常见的模型，如层次模型、网状模型和关系模型。关系模型是最广泛使用的，它基于集合论，用表格形式表示数据，每个表格称为关系，而表中的行代表实体，列代表属性。联系是实体之间的关联，如在例子中，学校和教师实体集间通过“聘任”联系关联，联系还具有“聘任日期”这样的属性。 此外，PPT还提到了数据仓库和数据挖掘的内容，数据仓库是用于决策支持的集成、非易失性的数据集合，而数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，包括预处理、模式发现和结果解释等多个步骤。这部分内容可能涉及数据清洗、数据转换、聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等技术。 这份资料提供了全面的数据管理和挖掘的知识框架，对于理解和实践数据库设计、数据仓库构建以及数据挖掘技术具有指导意义。