数据挖掘技术与数据库管理系统

"选择数据存储类型对话框-数据挖掘PPT" 在数据挖掘领域，选择合适的数据存储类型至关重要，因为它直接影响到数据的处理效率、分析质量和系统的可扩展性。本资料主要介绍了数据模型、数据仓库以及数据挖掘的相关概念和技术。 首先，数据模型是数据库设计的基础，它描述了数据的结构、操作和约束。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）。数据是数据库中的基本元素，可以是数字、字符串、日期等各种形式，并且数据的语义与其表示形式紧密关联。数据库是长期存储在计算机中，有组织、可共享的大量数据集合，具备一定的数据组织方式、冗余度低、数据独立性高和易扩展性。 数据模型主要有三种：层次模型、网状模型和关系模型。层次模型以树形结构组织数据，每个记录只有一个父记录；网状模型允许记录有多重父记录，结构更灵活；而关系模型，即我们最常接触的，以表格形式表示数据，易于理解和操作，目前大多数商业数据库系统都基于关系模型。 数据仓库是一个用于决策支持的数据集合，它提供了历史数据的集成视图，通常用于OLAP（在线分析处理）操作。数据仓库概述部分可能涵盖了数据仓库的架构、数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库与操作型数据库的区别。 数据挖掘是对大量数据进行分析以发现潜在模式的过程。在本资料中，可能详细讨论了数据预处理、数据挖掘方法（如分类、聚类、关联规则学习等）、挖掘工具和算法，以及如何解释和可视化挖掘结果。 “选择数据存储类型”对话框可能涉及到在数据挖掘项目中选择适合的数据库类型，例如关系型数据库（如MySQL、Oracle）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）或数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery）。不同的存储类型有各自的优缺点，例如关系型数据库在事务处理和数据一致性方面表现优秀，而NoSQL数据库更适合大数据和高并发场景，数据仓库则优化了分析查询性能。 这个PPT资料提供了关于数据模型、数据仓库和数据挖掘的全面介绍，对于理解如何选择和使用不同的数据存储类型以支持数据驱动的决策具有很高的价值。