物流數(shù)據(jù)庫及其管理技術相關知識-資料下載頁
2025-02-11 17:51本頁面
【正文】 他箭頭，也就是說，在規(guī)范化過程中已沒有箭頭可消除。 42 43 二、 數(shù)據(jù)庫設計技術 ?數(shù)據(jù)庫設計概述； ?數(shù)據(jù)庫設計特點； ?數(shù)據(jù)庫設計方法； ?數(shù)據(jù)庫設計過程； 44 （一）數(shù)據(jù)庫設計概述 數(shù)據(jù)庫設計是指對于一個給定的應用環(huán)境，構造最優(yōu)的數(shù)據(jù)庫模式，建立數(shù)據(jù)庫及其應用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲數(shù)據(jù)，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。 45 （二）數(shù)據(jù)庫設計的特點 （ 1）數(shù)據(jù)庫建設是硬件、軟件和數(shù)據(jù)的結合，常有 ―三分技術，七分管理，十二分基礎數(shù)據(jù) ‖的說法。 （ 2）數(shù)據(jù)庫設計應該與應用系統(tǒng)設計相結合，即數(shù)據(jù)庫設計應包含兩方面的內(nèi)容。 結構（數(shù)據(jù)）設計：設計數(shù)據(jù)庫框架或數(shù)據(jù)庫結構。 行為（處理）設計：設計應用程序、事務處理等。 設計時，要重視對應用中數(shù)據(jù)語義的分析和抽象，同時要重視對行為的設計。 46 47 （三）數(shù)據(jù)庫設計方法 ? 手工試湊法 ? 規(guī)范設計法 ? 計算機輔助設計 ? 數(shù)據(jù)庫設計過程 48 （四）數(shù)據(jù)庫設計過程 49 第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 50 一、 數(shù)據(jù)倉庫概述 ? 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生及發(fā)展 ? 數(shù)據(jù)倉庫的體系結構 51 （一）數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生及發(fā)展 ? 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無法提供決策分析支持，主要表現(xiàn)在決策處理中的系統(tǒng)響應、決策數(shù)據(jù)需求和決策數(shù)據(jù)操作方面。數(shù)據(jù)倉庫 DW（ Data Warehouse）是支持決策支持系統(tǒng)的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、帶有商業(yè)應用軟件的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 52 （二）數(shù)據(jù)倉庫的體系結構 53 二、 數(shù)據(jù)挖掘 ?數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生與發(fā)展 ?數(shù)據(jù)挖掘過程 ?數(shù)據(jù)挖掘工具介紹 54 （一）數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生與發(fā)展 55 （二）數(shù)據(jù)挖掘過程 56 （三）數(shù)據(jù)挖掘工具 ?第一代數(shù)據(jù)挖掘軟件： CBA ?第二代數(shù)據(jù)挖掘軟件 ?第三代軟件， SPSS Clementine ?第四代數(shù)據(jù)挖掘軟件 57 三、數(shù)據(jù)挖掘的應用 ?傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術 ?現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術與發(fā)展 ?應用實例 58 （一）傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術 ? 數(shù)據(jù)的聚集與度量技術； ? 柱狀圖數(shù)據(jù)挖掘技術。線形回歸是最簡單的回歸形式； ? 非線性回歸數(shù)據(jù)挖掘技術。聚類數(shù)據(jù)挖掘技術； ? 最近鄰數(shù)據(jù)挖掘技術； 59 （二）現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術與發(fā)展 ? 現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘技術主要有神經(jīng)網(wǎng)絡型現(xiàn)代挖掘技術、遺傳算法型現(xiàn)代挖掘技術、粗糙集型現(xiàn)代挖掘技術和決策樹型現(xiàn)代挖掘技術。 （三）應用實例 ? 銀行：電子商務：網(wǎng)上商品推薦；個性化網(wǎng)頁；自適應網(wǎng)站；生物制藥、基因研究； DNA序列查詢和匹配；識別基因序列的共發(fā)生性；電信；保險、零售。 60 結束 61
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