数据挖掘技术讲解：从数据模型到数据库管理

"该资源是一份关于数据挖掘的PPT，由北京邮电大学的郑岩教授制作。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。在数据挖掘部分，提到了扫描D来对每个候选项计数，生成支持度计数的数据，例如项集{I1}的支持度为6，{I2}的支持度为7，以此类推。此外，还涉及了数据模型的各个组成部分，如层次模型、网状模型和关系模型等。" 在数据挖掘的背景下，"扫描D对每个候选项计数"这一过程通常是在关联规则学习或频繁项集挖掘中执行的步骤。在这个阶段，系统会遍历数据库D中的所有交易记录，统计每个项（如I1、I2、I3、I4、I5）出现的频次，这些频次被称为支持度，用于衡量项在交易中的普遍性。支持度计算公式为：支持度(项集) = 项集在所有交易中出现的次数 / 所有交易的总数。例如，{I1}的支持度为6，表示在所有交易中有6次包含了项I1。 数据模型是数据库设计的基础，它定义了数据的结构、操作和约束。关系模型是最常见的数据模型，它基于关系理论，以表格的形式表示数据，每个表格称为关系，行代表记录，列代表属性。在关系模型中，数据操作主要通过SQL（结构化查询语言）进行，包括数据定义、查询、插入、删除和更新。 数据仓库是一个用于报告和数据分析的中央化存储库，它从多个源系统中集成数据，并保持历史数据以便进行趋势分析。数据仓库的建设通常包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以将原始数据转化为适合分析的格式。 数据挖掘是数据仓库的重要应用，它从大量数据中发现有价值的信息和知识。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等方法。在本PPT中，提及的数据扫描和计数是关联规则学习的一部分，其目的是找出项之间的频繁共现模式，例如“如果购买了I1，那么很可能也会购买I2”这样的规则。 总结来说，这份PPT涵盖了数据库和数据挖掘的核心概念，包括数据模型的类型、数据库管理系统的作用、数据仓库的特性，以及数据挖掘中的支持度计算和关联规则学习。这些知识对于理解数据管理和分析领域至关重要。