数据挖掘教学目标概述

探索数据库管理技术的发展趋势 深入掌握数据库系统基本概念 培养数据库应用系统设计开发基础能力

本课程培养计算机专业技术人才，特别是数据库设计和管理方面的能力。学习本课程后，学生将深入理解数据库的基本概念和设计方法，从而具备分析和解决问题的能力。

数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

1. IBM DB2简介 IBM DB2是一款由国际商业机器公司（IBM）开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），支持SQL标准语言，适用于多种操作系统环境，包括Windows、Linux和UNIX等。DB2以其高性能、高可靠性和强大的数据管理能力著称，广泛应用于企业级应用。 2. SQL语言基础 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是用于管理和操作关系型数据库的标准语言。教材中提到的几种关键元素包括：- SELECT语句用于从数据库中选择数据，可以使用WHERE子句过滤结果集。- GROUP BY子句将数据按列分组，通常与聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）结合使用。- HAVING子句用于在分组后对结果集进行进一步条件筛选。 3. 数据库对象管理 教材涉及了数据库对象的管理，包括表、视图、索引等的创建、修改和删除，这些操作对于数据库管理员的日常工作至关重要。 4. 存储过程与触发器 存储过程是一种预编译的SQL代码块，用于实现复杂的数据处理逻辑；触发器是在特定数据库事件发生时自动执行的代码。 5. 安全性与权限管理 DB2提供了强大的安全机制，包括用户身份验证、角色和权限管理，以保护敏感数据免受未授权访问。 6. 性能调优 确保DB2数据库在高负载下的稳定运行，涉及查询优化、索引策略、内存配置等方面的工作。 7. 复制与备份 为保证数据的连续可用性，DB2支持多种复制和备份策略，如实时数据同步和数据恢复。

本课程介绍数据库的基本概念、原理和技术，探讨数据库系统的发展趋势。同时，深入讨论DBMS的构成和功能，包括查询处理、事务处理和存储管理优化策略。课程还涵盖关系代数、SQL以及面向对象建模语言ODL/UML的语法。另外，探索数据库设计的规范化方法和理论，重点讨论如何构建高效的数据库。最后，课程还包括数据库编程的基础和高级操作，以及利用DBMS的事务和触发程序功能。

《数据挖掘概念与技术》的中文版是一本经典教材，首次出版于2000年。它详尽地介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用。

这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术，是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进