1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。1.3 定义下列数

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，

数据挖掘期末大作业1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述：(1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术

习题参考答案第1 章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本

现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较1、相关概念及关系数据挖掘(Data Mining，DM)又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人

我对数据仓库和数据挖掘的理解柏拉图说过“需要是发明之母”。数据仓库和数据挖掘是数据技术的进一步延伸。近年来，这两项技术引起了信息产业界和整个社会的极大关注，其主要原因是存在可以广泛使用的大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。人类社会所产生的海量数据没有什么价值，但是，这些数据中蕴藏的信息是珍宝。这些知识和信息可以广泛用各种应用，包括市场分析

一、填空题1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后

第 1 章1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。�特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point a ve r s ge

数据挖掘与数据库技术

[计算机软件及应用]数据库与数据挖掘

数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点马江洪,张文修,徐宗本(西安交通大学理学院,西安710049)摘要:数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。这计学问题、独特的思想方法以及广泛的应用前景所吸引,因而阅读了不少相关的文献,1999年初形成了本文的初稿并在小范围内进行了交流。本文就是在此基础上经进一步充实、修改完成的。这里,我们并不试图对数据

数据仓库与数据挖掘习题答案第1章数据仓库的概念与体系结构1. 面向主题的，相对稳定的。2. 技术元数据，业务元数据。3. 联机分析处理OLAP。4. 切片（Slice），钻取（Drill-down和Roll-up等）。5. 基于关系数据库。6. 数据抽取，数据存储与管理。7. 两层架构，独立型数据集市，依赖型数据集市和操作型数据存储，逻辑型数据集市和实时数据

数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

数据挖掘概念和技术

《数据库与数据挖掘》课程实验报告适用专业学期：2017-2018（1）专业班级：学生姓名：学号：指导教师：XXXX大学·XXXXX学院2017年11月目录实验一SQL Server 2000的安装 (1)实验二数据库的定义、建立和维护 (6)实验三数据库的简单查询和连接查询 (12)实验四数据完整性和安全性 (15)实验项目实验一SQL Server 200

数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答Jiawei Han Micheline Kamber 著范明孟晓峰译1.3假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们

医学信息数据库的建立与数据挖掘作者：屈景辉廖琪梅许卫中陈汉勇【关键词】医学信息关键词:医学信息;数据仓库;数据挖掘;数据组织0引言计算机和信息技术在医学领域中的应用，形成了现代医学中一个新的边缘学科医学信息学或医药信息学（medicalinformatics），进而成为生物医学工程学的重要支柱.医学信息涵盖了医学活动中产生的文字、图像、声音以及电磁波、光波、

数据挖掘概念和技术

2014年齐鲁软件设计大赛赛题说明基于数据挖掘技术的智能化数据分析系统设计与开发赛题背景：目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是很多行业在数据爆炸过程中普遍所面对的尴尬。很多企业的数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息。数据挖掘又称数据库中的知识发现，一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的

数据挖掘与知识获取-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII课程名称：数据挖掘与知识获取课程编码：C307课程学分：2适用学科：计算机应用技术数据挖掘与知识获取Data Mining and Knowledge Acquisition教学大纲一、课程性质课程性质为专业选修课，32学时，2学分。二、课程教学