数据库技术的关键概念和应用

数据库作为信息技术领域的核心组成部分，负责存储、管理和检索数据，具有多种数据类型和结构化特征。深入探讨了信息与数据的关系，数据独立性的重要性，以及数据库管理系统的角色和功能。

《数据挖掘—概念与技术》一书由韩家炜教授撰写，基于J.Han和M.Kamber的作品，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术以及实际应用，是数据科学领域的重要参考文献之一。下面将根据书中的章节概览，详细阐述数据挖掘的关键知识点。 第一章引言 数据挖掘被激发于海量数据中隐藏的价值和洞察力，随着信息技术的发展，数据的生成和积累速度远超人们的处理能力。数据挖掘从大量数据中自动发现有用的信息和知识，对于商业决策、科学研究、社会管理等众多领域具有重大意义。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，通过应用统计学、机器学习、人工智能等领域的算法和技术，从大量数据集中提取模式、关联、趋势等有价值的信息。这些信息往往以人类可理解的形式呈现，用于辅助决策或知识发现。 数据挖掘的对象包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。它的功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。数据挖掘系统可以根据应用、技术和平台进行分类，同时需要关注数据质量和算法效率等主要问题。

数据挖掘概念与技术 一、绪论 1.1 数据挖掘的动机与重要性 数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息化社会中扮演着重要角色。随着信息技术的发展，数据量急剧增长，有效发现数据中的有用信息成为紧迫需求。数据挖掘主要在商业决策支持、科学研究和社会治理等方面显著发挥作用。 1.2 什么是数据挖掘？ 数据挖掘通过算法自动从数据中发现模式、关联和其他有意义信息，并将其转化为可理解的形式。涵盖统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域知识，过程包括数据准备、模型构建、结果评估和应用部署。 1.3 数据挖掘的对象 数据挖掘可应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等多种数据集类型。 二、数据挖掘的功能性 2.1 概念/类别描述 数据挖掘功能包括特征化和区分，用于描述目标类的特性和比较多个类之间的差异。 2.2 关联分析 关联分析发现数据项之间的有趣关联或共现规律，如购买尿布的人通常也购买啤酒。 2.3 分类与预测 分类建立分类模型（如决策树、神经网络），预测基于历史数据的未来情况。

本章介绍了对象数据库系统（DBS）的重要概念，包括新一代DBS的两种途径：ORDBS和OODBS。讨论了平面关系模型、嵌套关系模型、复合对象模型以及引用类型。解释了对象联系图的组成和表示方法，数据的概化和特化，以及继承性在OO的数据类型系统中的应用。进一步探讨了对象关系模型的定义，两种级别的继承性，引用类型的定义，ORDB的查询语言及其路径表达式。还比较了Oracle中查询的两种技术，嵌套与解除嵌套的操作。

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面向对象数据模型定义了对象的属性、消息和方法，类是具有相似本质的对象的抽象表示。继承性使得子类可以继承父类的所有特性，对象标识（OID）唯一标识每个对象。对象可以包含其他对象作为其成员。在多重继承性层次中，对象可以继承多个父类的特性。对象之间通过包含关系进行组织，同时与外部实体建立联系，如飞机的各部件之间的关系。

本教程涵盖数据挖掘的定义和核心技术，深入解析数据挖掘的本质，助力你探索数据奥秘，开启知识发掘之旅。

数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘是从大量的、不完全的、带有噪声和模糊性的数据库中提取潜在信息和知识的过程。这包括发现用户感兴趣的知识，并确保其可接受、可理解和可应用。数据挖掘不发现普适的自然科学定理或数学公式，而是基于特定前提和约束条件，面向特定领域。