数据挖掘技术与数据库管理系统

"该资源是关于数据挖掘技术的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，它是数据库设计的基础。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）。数据是数据库中的基本元素，可以是数字、字符串等形式，而数据库则是一个有组织、可共享的大量数据集合。 接着，PPT深入探讨了数据模型的组成要素，提到了概念模型和常用的几种数据模型。概念模型是抽象地表示现实世界中实体和它们之间的关系，通常使用实体-关系（E-R）模型来描述。常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。层次模型通过树状结构表示数据，网状模型则允许更复杂的多对多关系，而关系模型是最广泛使用的一种，基于关系理论，以表格形式表示数据，易于理解和操作。 数据仓库是数据挖掘的重要应用场景。数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化的数据集合，用于支持管理层决策。数据仓库的概述部分可能涵盖了其设计目标、架构和操作流程。实例部分可能会展示如何从多个源系统中抽取、转换和加载（ETL过程）数据到数据仓库，并说明如何通过数据仓库进行数据分析。 数据挖掘是数据仓库应用的关键技术，它从海量数据中发现有价值的信息和知识。PPT中对数据挖掘的概述可能包括其目标、方法和步骤，如分类、聚类、关联规则挖掘等。数据挖掘技术部分可能详细讲解了这些方法的具体实现和应用。 这个PPT内容全面，涵盖了数据管理的基础知识和数据挖掘的核心概念，适合对数据库和数据挖掘感兴趣的初学者或专业人士学习。通过学习这些内容，读者可以掌握数据模型的设计原理，理解数据仓库的工作机制，并了解数据挖掘在实际问题解决中的作用。