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精选数据库原理完整课件下载
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数据库原理课件资源
本资源提供数据库原理课程的课件,内容涵盖数据库系统概述、数据模型、关系数据库、数据库设计、数据库保护等多个方面,以PPT和DOC格式文件为主,压缩为tar包,方便学习者下载使用。
课件目录:
数据库新技术-BI工具.ppt
第10章ASP.NET和ADO.NET数据库开发技术.doc
第9章Microsoft SQL SERVER 2000.doc
第5章增册改老师加的.ppt
第11章分布式数据库系统.ppt
第5章增册改.ppt
第8章数据库保护.ppt
第5章关系数据库的结构化查询语言SQL.ppt
第1讲目录.ppt
第3章数据库系统的体系结构.ppt
第7章数据库设计.ppt
第12章数据仓库与数据挖掘.ppt
数据库新技术-传感器网络与数据流技术.ppt
第5章关系数据库.ppt
第2章数据模型.ppt
第6章关系模式的规范化理论.ppt
第4章关系数据库方法.ppt
第1章数据库系统概述.ppt
第5章关系数据库老师增加的.ppt
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目录:Python主要数据预处理函数
interpolate:插值填充缺失数据,常用于序列数据的平滑处理。此方法通过插值算法,将缺失的数据点自动生成,确保数据完整性。
unique:用于提取唯一值,通常在探索数据中使用,便于检查数据集的独特性和分布情况。
isnull / notnull:检测缺失值的存在性。isnull返回布尔值表示数据是否缺失,notnull则相反,通常与过滤或填充操作结合使用。
random:生成随机数据或打乱数据顺序,有助于数据集的平衡和模型的泛化能力提升。
PCA:主成分分析(Principal Component Analysis),用于降维处理。PCA通过减少特征数,提高数据的处理效率,同时尽量保持数据的主要信息。
Python主要数据预处理函数:在数据挖掘过程中,海量的原始数据中存在大量不完整(有缺失值)、不一致或异常的数据,这会严重影响数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致结果偏差。因此,进行数据清洗至关重要。在数据清洗完成后,还需要进行数据集成、转换、规约等一系列处理,这一过程称为数据预处理。数据预处理的核心目的是提高数据质量,并使数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计显示,数据预处理工作量占到了整个数据挖掘过程的60%。
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Access是Microsoft Office套件中的一个强大的关系型数据库管理系统,提供了全面的数据存储、管理和分析功能,适用于中小型企业或个人用户进行高效的数据管理。本课件帮助初学者和进阶用户全面了解并掌握Access的核心功能和应用技巧,包括表、查询、窗体、报表、宏和模块等。通过详细的实例演示和操作指导,学习者将能够熟练设计数据库结构、创建和编辑表、构建查询、设计用户友好的窗体、生成报表以及使用宏和VBA进行自动化。
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这个文件包含了MySQL数据库中常用的基本SQL语句,非常适合初学者用来学习和理解数据库的增删改查操作,帮助他们快速掌握SQL语句的使用。
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