数据挖掘技术与数据库管理系统

"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、数据关系以及数据操作的一种方式，它是构建数据库的基础。在讲解数据模型时，首先介绍了基本概念，如数据、数据库、数据库管理系统（DBMS）和数据库系统（DBS）。数据是数据库中存储的基本元素，可以是数字、字符串等形式，其特点是数据与其语义密不可分。 接着，PPT详细阐述了数据模型的组成要素，包括概念模型和常用的几种数据模型。层次模型、网状模型和关系模型是早期数据库系统中常见的三种模型。层次模型以树形结构表示数据，每个节点都有一个父节点，除了根节点外。网状模型允许更复杂的多对多关系，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，易于理解和操作。 数据库是长期存储在计算机中，按照一定数据模型组织，可共享的数据集合。它具有数据的组织性、共享性和冗余度低等特点。数据库管理系统（DBMS）则是管理和操作数据库的关键工具，负责数据的定义、操纵、运行管理和建立等任务。DBMS通过数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML）来实现这些功能，确保数据的安全性、完整性和并发访问，并具备故障恢复能力。 数据仓库是大型企业决策支持系统的重要组成部分，它提供了对历史数据的集成和存储，以便进行分析和挖掘。数据仓库的概述部分可能涵盖了其与操作型数据库的区别，数据仓库的架构，以及如何从多个源系统抽取、转换和加载数据到数据仓库。 最后，数据挖掘是利用各种算法和技术从大量数据中发现有价值信息的过程。这部分可能会介绍关联规则学习、分类、聚类、回归等数据挖掘方法，并给出实际案例来说明这些技术的应用。 这份PPT深入浅出地介绍了数据模型、数据库系统和数据挖掘的核心概念，对于学习数据库管理和数据挖掘的学生或专业人士来说，是一份非常有价值的参考资料。