山西大学数据科学与大数据技术专业数据库实验的优化与实践

本次实验涉及拉格朗日插值和牛顿插值的探索与应用，通过这两种方法分析和解决数学问题。

数据库作为信息技术领域的核心组成部分，在高等教育尤其是山西大学的研究生复试中具有至关重要的地位。这份压缩包提供了多年来的历年试卷，为备考者提供了宝贵的学习资源。内容涵盖了数据库基础理论，包括关系模型、数据库管理系统（DBMS）功能、SQL语言的应用，以及事务管理、性能优化、并发控制和恢复机制等重要知识点。备考者可以通过系统学习和实践，全面提升数据库操作技能和应试能力。

掌握ORACLE在处理千万级数据记录时的数据库操作，包括海量测试数据生成更新、大数据索引维护、表空间管理、分区和视图操作，以及序列和统计分析。熟悉ORACLE的后备与恢复技术，深入了解表空间操作。

大数据开发涉及利用多种技术和工具对海量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，以支持业务决策、产品优化及市场洞察。关键流程包括数据采集与存储（从传感器、日志文件、API等获取数据并选择合适存储系统）、数据清洗与预处理（质量检查、数据转换和整合）、数据建模与分析（应用统计分析和机器学习算法）。

宁财大数据科学与大数据专业2021级数据结构与算法（Python）评测资料 这份资料包含宁波财经学院2021级数据科学与大数据专业数据结构与算法课程的期末评测内容。涵盖了Python语言实现的数据结构与算法知识，可供学习参考和复习备考。

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

西北工业大学计算机学院的数据库实验二报告详细记录了本次实验的过程和结果。

中南大学张祖平老师的课件PPT，详细介绍了数据科学与大数据技术导论第四章的大数据环境与技术。内容涵盖了大数据在现代科技领域中的重要性和应用。

本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。 全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括： 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。 实践应用: 阐述如何将分析成果转化为生产力，并结合实际案例，例如信用风险评估、欺诈识别、营销响应优化、客户流失预测、个性化推荐、网页分析、社交媒体分析、业务流程分析等，展示模型的实际应用。 本书语言简洁易懂，案例丰富实用，适合数据分析从业者、高校师生以及对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。