数据挖掘技术详解：从数据模型到数据库管理

"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。