数据挖掘技术详解:从数据模型到数据库管理
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更新于2024-08-15
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"数据挖掘技术相关的PPT,由北京邮电大学的郑岩教授讲解,内容涵盖数据模型、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,数据模型是至关重要的基础。数据模型描述了数据的结构、关系和操作,它是设计和实现数据库系统的基础。数据模型包括基本概念如数据、数据库、数据库管理系统(DBMS)和数据库系统(DBS)。数据是指数据库中存储的基本对象,可以是数字、字符串、日期等各种形式,并且数据与其语义是紧密关联的。
数据模型的组成要素通常包括数据结构、数据操作和数据约束。常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。层次模型以树形结构表示数据,每个结点都有一个父结点,除根结点外,其他结点都只有一个父结点。网状模型则允许任意一个结点有多于一个的父结点,形成了更复杂的网络结构。而关系模型是最广泛使用的,它基于数学上的关系理论,以表格形式表示数据,每个表格称为关系,其中包含行和列,列代表属性,行代表实体的实例。
数据库管理系统(DBMS)是管理和操作数据库的关键工具,它提供了数据定义语言(DDL)用于创建数据库结构,数据操纵语言(DML)用于对数据进行查询、插入、删除和修改等操作。此外,DBMS还负责管理数据库的安全性、完整性,确保多用户并发访问的正确性,以及在系统故障后进行恢复。
数据仓库是一个集成的、非易失性的、面向主题的大型数据集合,用于支持业务分析和决策。数据仓库通常从多个异构源提取数据,经过清洗、转换和加载到仓库中,以提供一致的视图。它不用于事务处理,而是侧重于数据分析。
数据挖掘是数据仓库应用的重要部分,它通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术,从大量数据中发现有价值的信息和知识。数据挖掘的过程包括预处理、选择、转化、模式发现和模式评估。预处理涉及数据清洗、集成、规约等步骤;选择确定要挖掘的数据子集;转化将数据转化为适合挖掘的格式;模式发现是挖掘过程的核心,找出数据中的规律、关联、聚类、异常等;最后,模式评估则评估发现模式的实用性和重要性。
这个PPT深入讲解了数据库和数据挖掘的基础概念和技术,对于理解数据管理和分析的原理非常有帮助。
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2019-09-07 上传
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