数据

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

这本书教你如何处理数据，从而最大程度地发挥其价值。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

数据流条目 编号: F1名称: 材料出入库单来源: 仓管员去处: 事务输入和检验组成: 日期、材料编号、材料名称、事务类型、单价、数量流量: 60份每天说明: 事务类型1—进货2—出库 编号: F2名称: 正确的事务单来源: 事务输入和检验去处: 更新库存组成: 同上流量: -说明: - 编号: F3名称: 库存来源: 更新库存去处: 库存清单文件组成: 材料编号、材料名称、单价、数量流量: 处理与库存双向流动说明: - 编号: F4名称: 缺货信息来源: 更新库存去处: 处理定货组成: 日期、材料编号、材料名称、单价、缺货量流量: 低于库存临界的库存数量(需订货量)说明: -

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

数据库模式：数据蓝图 模式，也称为逻辑模式，如同数据库的蓝图，它定义了数据库的整体逻辑结构和特征。具体来说，模式涵盖以下方面： 数据项描述: 包括数据项的名称、数据类型、允许的取值范围等。 数据关系: 明确数据项之间的关联方式，例如一对一、一对多或多对多关系。 安全性和完整性: 规定数据的安全性要求以及确保数据完整性的约束条件。 公共数据视图: 整合所有用户的需求，提供统一的数据视图。 每个数据库都只有一个模式，它独立于物理存储细节和硬件环境，也与具体的应用程序、开发工具和编程语言无关。

信息是对事物状态、运动方式以及相互关系的描述和表达。数据则是记录信息的符号，是信息的表现形式。