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吉林大学数据库

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河北联合大学

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学与机器学习等技术。在苏州大学的数据挖掘课程中，学生将深入理解数据挖掘的基本概念、方法和应用。课程内容包括数据挖掘概述，预处理阶段如数据清洗、集成、转换和规约，以及具体的数据挖掘方法和常用的机器学习算法。学习过程中涉及的工具与平台有R、Python、SPSS、WEKA等，学生通过案例研究和数据可视化技术掌握数据挖掘的实际应用。同时，课程强调数据伦理与隐私保护的重要性。

在大学的数据库管理实验中，DDL（数据定义语言）扮演了至关重要的角色，用于定义和修改数据库的数据结构。实验涵盖了创建、删除和修改表格，以及创建、删除视图和索引等基本操作。通过SQL语句，例如在SQL Server 2005中，创建表格并定义各字段。此外，还介绍了如何使用ALTER TABLE添加字段和创建视图，以及通过DROP TABLE和DROP VIEW命令删除表格和视图。索引的创建也被详细讨论，以提高数据库查询的效率。

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促进交叉销售，在零售业的购物篮分析理解顾客行为，及保险业用于客户细分和欺诈检测，电子商务中网站日志分析提升用户体验，税务探测逃税，警察部门通过数据分析防治犯罪，医学领域数据挖掘有助医疗保健决策，系统包含数据预处理、知识表示、挖掘算法和后处理四步主要。预处理包含数据清洗、集成、转换和归约，知识表示将挖掘结果转化易于理解和应用形式，核心部分包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多方法，后处理涉及解释和评估挖掘结果，国际数据挖掘领域研究和交流主要通过KDD国际会议等会议和期刊，会议每年吸引专家学者分享最新研究成果，而《知识发现与数据挖掘》期刊是该领域权威出版物，发布众多高质量研究论文，课后研读的论文学生能深入探讨数据挖掘具体算法如决策树、神经网络、支持向量机，应用实际问题，了解数据挖掘面临的挑战如数据质量、隐私保护、可解释性及实时性等，数据挖掘是现代信息社会至关重要技术，不仅帮助企业和组织从数据获取价值，还可推动科学研究和社会进步，通过学习和掌握数据挖掘相关知识，专业人士可更好应对信息过载，发现数据背后潜在规律，从而做出更明智决策。

学习数据挖掘课程？浙江大学王灿老师授课视频结合韩家炜经典教材《数据挖掘: 原理与算法》，带你深入浅出地探索数据挖掘的奥秘。

关联规则是数据挖掘中一项重要技术，用于发现数据项集之间的关联性。在吉林大学数据挖掘课程中，关联规则被定义为形如 X ⇒ Y 的蕴含式，其中 X 和 Y 是数据项集，且 X 与 Y 不相交。 支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个关键指标： 支持度: 指包含 X 和 Y 的事务在所有事务中所占的比例，用于衡量规则的普遍性。 置信度: 指包含 X 的事务中，也包含 Y 的事务所占的比例，用于衡量规则的可靠性。 简而言之，高支持度的规则表明该关联关系在数据集中频繁出现，而高置信度的规则表明该关联关系具有较高的预测能力。

该数据库文件包含中国各大学的名称信息，可用于数据分析、研究等用途。