一个面向大规模数据库的数据挖掘系统下载

weixin_39821228 2019-05-12 04:00:16

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统

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最近出现的一种数据库结构是数据仓库（1.3.2 小节）。这是一种多个异种数据源在单个站点以统一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。OLAP 是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。尽管 OLAP 工具支持多维分析和决策，对于深层次的分析，如数据分类、聚类和数据随时间变化的特征，仍然需要其它分析工具。 ...

数据仓库与数据挖掘 第一章：数据仓库和数据挖掘概述 1.1 数据仓库的产生数据仓库与数据挖掘：数据仓库和联机分析处理技术(存储)。 数据挖掘：在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。数据仓库用于决策分析：数据仓库：是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，并不是‘大型数据库’。数据仓库与数据库的区别： 数据库 数据仓库事务处理决策分析保持事务处理的当前状态保存过去和当前的数据大量数据库

本文我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术，帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。 数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息，主要分为数据准备、数据挖掘、以及结果表达和分析。 数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。通过研究数据库的结构、存储、设计、管理和应用的基本理论和实现方法，对数据库中的数据进行处理和分析。

数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。 数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据...

第三版 25页　　数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。　　丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：数据收集和数据库创建数据管理（包括数据存储和检索、数据库事务处理）高级数

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