数据挖掘：理解应用程序与数据的关系与数据模型

在IT领域中，理解应用程序与数据之间的对应关系以及数据模型对于数据库设计和管理至关重要。本文档主要关注于数据挖掘技术在数据库背景下的应用，由北京邮电大学的郑岩教授编撰，其电子邮箱为yanzheng@bupt.edu.cn。课程大纲包括以下几个关键部分： 1. 数据模型 - 数据模型是数据库设计的基础，它定义了数据在数据库中的结构和组织方式。数据模型主要包括基本概念、组成要素，如数据、数据库、数据库管理系统(DBMS)和数据库系统(DBS)等。数据模型可以进一步细分为层次模型、网状模型和关系模型。数据的特点被强调，例如数据的定义为符号记录，形式和内容的关系，以及数据的解释（如学生档案中的例子）。 2. 数据仓库概述 - 数据仓库用于存储和管理从多个源提取的大量数据，以便进行分析和决策支持。它强调数据的组织、共享、减少冗余以及高数据独立性，以适应不同用户的需求。 3. 数据仓库实例 - 通过具体的实例来展示如何设计和使用数据仓库，比如学生登记表和商品学系学生数据，这些数据经过整理后存放在数据库中，方便后续的数据分析。 4. 数据挖掘概述 - 数据挖掘是从大量数据中自动发现有用模式、规律或知识的过程，是数据仓库的重要组成部分。它通过算法和技术来识别隐藏的信息，如关联规则、聚类、分类和预测等。 5. 数据挖掘技术 - 这部分深入探讨了数据挖掘的具体技术和方法，如数据预处理、选择合适的挖掘算法、评估挖掘结果等，这些都是将数据转化为有价值信息的关键步骤。 主要内容中，数据库管理系统(DBMS)作为桥梁，提供了数据定义语言(DDL)和数据操纵语言(DML)，以管理和操作数据库。DBMS的功能还包括数据的安全性、完整性和并发控制，以及故障恢复机制，确保数据的一致性和可靠性。 这份PPT涵盖了从基础概念到实际应用的全面内容，对于学习者理解和构建高效的数据管理架构，以及在数据驱动的应用程序中利用数据挖掘技术有着重要的指导作用。