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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第1章-閱讀頁

2025-03-19 12:44本頁面
  

【正文】 ? 數(shù)據(jù)管理:數(shù)據(jù)存儲和檢索,數(shù)據(jù)庫事務(wù)處理 ? 數(shù)據(jù)分析與理解:涉及數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘 第二節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)挖掘的提出 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷史 ? 20世紀(jì) 60年代,功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) ? 70年代,從網(wǎng)狀和層次到關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、建模工具、索引和數(shù)據(jù)組織技術(shù),聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 OLTP ? 80年代,使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)模型,如面向?qū)ο竽P汀ο箨P(guān)系模型、演繹模型 第二節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)挖掘的提出 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) ? 數(shù)據(jù)清理:文件之間轉(zhuǎn)換、存儲介質(zhì)轉(zhuǎn)移、清除過期數(shù)據(jù)、層次轉(zhuǎn)換(操作型到分析型) ? 數(shù)據(jù)集成:從操作型環(huán)境到分析型環(huán)境 ? 聯(lián)機(jī)分析處理 OLAP:是一種分析技術(shù),具有匯總、合并和聚集功能,以及從不同角度觀察信息的能力 第二節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)挖掘的提出 ? 數(shù)據(jù)的豐富增強(qiáng)了對功能更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析工具的需求 ? 對海量數(shù)據(jù)的理解,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人的能力,產(chǎn)生“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂? ? 決策者缺乏從海量數(shù)據(jù)中提取有價值知識的工具,許多專家系統(tǒng)技術(shù)還是依賴經(jīng)驗 ? 數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,可以發(fā)現(xiàn)重要的數(shù)據(jù)模式,破除數(shù)據(jù)與信息的鴻溝 第二節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘 2. 數(shù)據(jù)挖掘的定義 數(shù)據(jù)挖掘 是指從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。還有提法: ? 數(shù)據(jù)庫中知識挖掘 ? 知識提取 ? 數(shù)據(jù) /模式分析 ? 數(shù)據(jù)考古 ? 數(shù)據(jù)捕撈 第二節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘 2. 數(shù)據(jù)挖掘的定義 知識發(fā)現(xiàn)過程 7個步驟如下: 1)數(shù)據(jù)清理:消除噪聲或不一致 2)數(shù)據(jù)集成:多種數(shù)據(jù)源組合在一起 3)數(shù)據(jù)選擇:從數(shù)據(jù)庫中檢索與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)一般分為兩類: 描述 和 預(yù)測 ? 描述性挖掘任務(wù)刻劃數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特性 ? 預(yù)測性挖掘任務(wù)在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷,以進(jìn)行預(yù)測 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 2. 概念 /類描述:特征化和區(qū)分 數(shù)據(jù)可以與類或概念相關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析適用于事務(wù)數(shù)據(jù)分析 關(guān)聯(lián)規(guī)則 形式化描述為,解釋為“滿足 X中條件的數(shù)據(jù)庫元組也滿足 Y中的條件” ? 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則 一個以上屬性或謂詞之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 單維關(guān)聯(lián)規(guī)則 包含單個謂詞的關(guān)聯(lián)規(guī)則 YX ?第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 4. 分類與預(yù)測 分類 就是找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù)),以便能夠使用模型預(yù)測 類標(biāo)記未知 的對象類 預(yù)測 是構(gòu)造和使用模型評估無標(biāo)號樣本類,或評估給定樣本可能具有的屬性值或值區(qū)間 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 4. 分類與預(yù)測 數(shù)據(jù)分類的基本技術(shù)有: ? 判定樹歸納 ? 貝葉斯分類 ? 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 5. 聚類分析 將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程成為 聚類 ( clustering) ? 由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合,同一 簇中的對象彼此相似,而與其他簇中的對象相異 ? 通過聚類,人能夠識別密集的和稀疏的區(qū)域,因而發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,以及數(shù)據(jù)屬性之間的有趣的相互關(guān)系 聚類 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 5. 聚類分析 聚類分析 是數(shù)據(jù)挖掘的一個功能,能夠作為一個獨立的工具來獲得數(shù)據(jù)分布的情況,觀察每個簇的特點,集中對特定的某些簇做進(jìn)一步的分析。 5. 典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)主要是由哪些部分構(gòu)成的? 演講完畢,謝謝觀看!
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