怀卡托智能分析环境简介及其在数据挖掘中的应用

Apache Kudu是Apache Hadoop生态系统中的一个开源列存储引擎，与Hadoop环境中的大多数数据处理框架兼容。它提供了完整的存储解决方案，支持快速数据分析和查询。Apache Kudu项目最初源自于Cloudera的内部开发，为大数据分析提供高效的数据存储和访问能力。

聚类分析是数据挖掘中关键的技术，它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性：处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括：划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。

DUL是Data Unloader的简称，由Oracle工程师Bernard van Duijnen开发，用标准C语言编写。它能够直接读取Oracle数据文件，并将数据转换为DMP或文本格式输出。DUL主要应用于数据库没有有效备份、系统表空间损坏或非归档模式下的不可逆数据损失等紧急情况。尽管最初仅在Oracle内部使用，DUL逐渐流入民间，被一些资深Oracle工程师广泛采用。随着数据库版本的更新，DUL工具也在不断升级，支持Oracle8到Oracle10g等多个版本。作为DBA的首要原则是备份至关重要，备份应作为数据恢复的首选手段。当备份或其他恢复手段无法使用时，DUL成为最后的救援手段。

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一，包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进，最后展望了其未来发展方向。

本书主要探讨了数据挖掘技术的基本原理及其在企业运营中的应用。特别介绍了Microsoft SQL Server如何利用决策树模型、聚类分析、神经网络模型和时间序列模型等功能来解决各种运营问题。内容涵盖了数据仓库和数据挖掘方法，以实例详细阐述。

本书全面阐述图形在数据挖掘中的运用，深入探究其基本原理。

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是微软公司开放服务结构（WOSA，Windows Open Services Architecture）中数据库的一部分，它定义了一组规范和标准API（应用程序编程接口），用于访问各种数据库。ODBC通过SQL语言来执行数据库任务，并提供了对SQL的原生支持，允许用户直接发送SQL语句给ODBC。