数据挖掘：应用程序与数据对应关系详解（数据模型与数据仓库）

在IT领域中，理解应用程序与数据之间的对应关系以及如何通过数据挖掘技术进行有效的数据管理和分析是至关重要的。本文档由北京邮电大学的郑岩教授编撰，主要探讨了数据模型、数据仓库和数据挖掘的基础概念和技术。 首先，数据模型是构建数据库的核心，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)，以及常见的数据模型如层次模型、网状模型和关系模型。数据被定义为符号记录，可以是数字、字符串、日期等，且数据与其语义紧密相连。例如，学生档案中的数据如“李明，男，1985，江苏，计算机系，2003”，尽管形式简洁，但包含了丰富的语义信息。 数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的数据集合，它将来自多个源的数据整合并提供给用户，以便进行深入分析。数据仓库的例子可能包含大量学生登记表，每个记录包含学号、姓名、年龄等字段。数据库本身则具有数据组织有序、可共享、冗余度低、数据独立性高等特性，通过DBMS来管理和操作这些数据，例如，使用DDL定义数据对象，DML执行查询、插入、删除和修改等操作。 数据挖掘则是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它是数据分析的重要组成部分。本文档还概述了数据挖掘的概念，强调了其在实际应用中的关键作用。数据挖掘技术可以帮助发现数据中的模式、趋势和关联，这对于业务决策和优化具有重要意义。 DBMS作为数据库的核心管理工具，除了提供数据定义和操纵功能外，还包括数据库的运行管理，如保证数据安全性和完整性，支持多用户并发访问，以及处理系统故障恢复等问题。数据库的建立和维护是整个IT管理体系中的重要环节，确保数据的有效性和可靠性。 本PPT文档深入剖析了应用程序与数据的对应关系，从数据模型的构建到数据仓库的应用，再到数据挖掘技术的运用，都展示了信息技术领域中数据管理的复杂性和重要性。理解并掌握这些基础知识对于从事IT行业的专业人士来说，是提升业务效率和决策支持能力的关键。