下载文档原格式
数据导⼊与预处理技术复习数据导⼊与预处理技术复习笔记本⽂由本⼈学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习第1章为什么需要数据处理本章内容将涵盖以下⼏个⽅⾯：为什么需要数据处理关于数据科学的六个简单处理步骤，包括数据清洗；与数据预处理相关的参考建议对数据清洗有帮助的⼯具⼀个关于如何将数据清洗融⼊整个数据科学过程的⼊门实例在数据分析、挖掘、机器学习或者是可视化之前，做好相关的数据预处理⼯作意义重⼤。
这个数据预处理的过程不是⼀成不变的，是⼀个迭代的过程，在实际的⼯作中，需要不⽌⼀次的执⾏数据预处理。
所采⽤的数据挖掘或分析⽅法会影响清洗⽅式的选取。
数据预处理包含了分析所需要的各种处理数据的任务：如交换⽂件的格式、字符编码的修改、数据提取的细节等。
数据导⼊、数据存储和数据清洗是数据预处理中密切相关的技术。
搜集原始数据->存储->数据清洗->存储->增量搜集数据->合并存储数据->数据挖掘（⼤数据、⼈⼯智能）->数据可视化；有三种处理⽅案可以选择：什么都不处理：忽略这些错误数据，直接开始构建线形图。
如果直接数据可视化,这样的结果是，有⽤的数据被掩盖了。
修正数据：算出错误消息的正确数据，采⽤修订后的数据集来可视化。
扔掉错误数据：放弃错误数据。
为了在选项⼆和三之间做个选择，计算错误数据实际上这些只占到了数据量的百分之⼀。
因此，选择选项三，扔掉这些数据。
利⽤Google的Spreadsheets能在初始数据中缺少⽇期的情况下，在x轴⾃动进⾏零值数据补齐，创建线性图或者条状图。
在以上的数据集中，需要补齐的零值就是所缺失的数据。
1.6 ⼩结从以上的实例看出，数据预处理占了整个过程的80%的⼯作量；数据预处理是数据科学过程的关键部分，不仅涉及对技术问题的理解，还需要做出相应的价值判断；第⼆章数据预处理为什么对数据进⾏预处理描述性数据汇总数据清理数据集成和变换数据归约离散化和概念分层⽣成脏数据不完整缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据；e.g., occupation=""有噪声包含错误或者孤⽴点e.g. Salary = -10数据不⼀致e.g., 在编码或者命名上存在差异e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C”e.g., 重复记录间的不⼀致性e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”不完整数据的成因数据收集的时候就缺乏合适的值数据收集时和数据分析时的不同考虑因素⼈为/硬件/软件问题噪声数据（不正确的值）的成因数据收集⼯具的问题数据输⼊时的⼈为/计算机错误数据传输中产⽣的错误数据不⼀致性的成因不同的数据源违反了函数依赖性数据预处理为什么是重要的？没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果⾼质量的决策必须依赖⾼质量的数据e.g. 重复值或者空缺值将会产⽣不正确的或者令⼈误导的统计数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成数据预处理将是构建数据仓库或者进⾏数据挖掘的⼯作中占⼯作量最⼤的⼀个步骤数据质量的多维度量⼀个⼴为认可的多维度量观点：精确度完整度⼀致性合乎时机可信度附加价值可解释性跟数据本⾝的含义相关的内在的、上下⽂的、表象的以及可访问性数据预处理的主要任务数据清理填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤⽴点，解决不⼀致性数据集成集成多个数据库、数据⽴⽅体或⽂件数据变换规范化和聚集数据归约得到数据集的压缩表⽰，它⼩得多，但可以得到相同或相近的结果数据离散化数据归约的⼀部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要基本统计类描述的图形显⽰常⽤的显⽰数据汇总和分布的⽅法：直⽅图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归曲线直⽅图：⼀种单变量图形表⽰⽅法将数据分布划分成不相交的⼦集或桶，通常每个桶宽度⼀致并⽤⼀个矩形表⽰，其⾼度表⽰桶中数据在给定数据中出现的计数或频率数据清理任务填写空缺的值识别离群点和平滑噪声数据纠正不⼀致的数据解决数据集成造成的冗余空缺值数据并不总是完整的例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，⽐如销售表中的顾客收⼊引起空缺值的原因设备异常与其他已有数据不⼀致⽽被删除因为误解⽽没有被输⼊的数据在输⼊时，有些数据应为得不到重视⽽没有被输⼊对数据的改变没有进⾏⽇志记载空缺值要经过推断⽽补上如何处理空缺值忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分⽐变化很⼤时，它的效果⾮常差。
《大数据导论》简答题与答案1.人类社会的数据产生方式经历了哪些阶段？简述各阶段的特点。
人类历史上从未有哪个时代和今天一样产生如此海量的数据，人类社会的数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。
（1）运营式系统：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，实际中数据库大都为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统，如超市的销售记录系统、银行的交易记录系统、医院病人的医疗记录等。
人类社会数据量第一次大的飞跃正是建立在运营式系统广泛使用数据库开始，这些数据规范、有秩序、强调数据的一致性，且这些数据的产生方式是被动的。
（2）用户原创内容阶段：互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次大的飞跃，但真正的数据爆发产生于Web2.0时代，其重要标志就是用户原创内容。
以博客、微博为代表的新型社交网络的出现和快速发展，使得用户产生数据的意愿更加强烈；新型移动设备出现，易携带、全天候接入网络的移动设备使得人员在网上发现自己意见的途径更为便捷数据结构复杂，无秩序，不强调数据的一致性或只强调弱一致性，这些数据的产生方式是主动的。
（3）感知式系统：人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生，这次飞跃的根本原因在于感知式系统的广泛使用。
微小带着处理功能的传感器设备广泛布置于社会的各个角落，通过这些设备对整个社会的运转进行监控，这些设备会源源不断地产生新数据，这些数据的产生方式是自动的，数据呈现多源异构、分布广泛、动态演化等。
简单来说，数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段，这些被动、主动和自动的数据共同构成了大数据的数据来源。
2. 大数据处理的关键技术都有哪些？并做简要描述。
大数据处理的关键技术主要包括：数据采集和预处理、数据存储、数据计算处理、数据分析和挖掘、数据可视化展示等。
1).数据采集，又称数据获取，是大数据生命周期的第一个环节，通过RFID射频识别技术、传感器、交互型社交网络以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
《数据挖掘》教学大纲一、课程的性质、目的与任务数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。
在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。
因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。
《数据挖掘》课程是计科专业与软工专业的专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。
使同学们在学习本课程后，能实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．了解数据挖掘技术的整体概貌2．了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法二、课程教学基本内容与要求第一章引言（一）基本教学内容1.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的1.2什么是数据挖掘1.3对何种数据进行挖掘1.4数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式1.5所有模式都是有趣的吗1.6数据挖掘系统的分类1.9数据挖掘的主要问题（二）基本要求教学目的：掌握数据挖掘的基本概念、理解数据挖掘的形成与发展过程、了解数据挖掘的数据对象、了解数据挖掘所具有的功能。
教学重点：重点讲解数据挖掘的功能教学难点：数据挖掘功能第二章数据预处理（一）基本教学内容2.1 为什么要预处理数据2.2 描述性数据汇总2.3 数据清理2.4 数据集成和变换2.5 数据归约2.6 数据离散化和概念分层产生（二）基本要求教学目的：了解数据预处理的原因，掌握数据预处理的方法。
教学重点：数据清理、数据集成和变换、数据归约、数据离散化和概念分层教学难点：数据归约、数据离散化和概念分层第三章数据仓库与OLAP技术概述（一）基本教学内容3.1 什么是数据仓库3.2 多维数据模型3.3 数据仓库的系统结构3.4 数据仓库实现3.5 从数据仓库到数据挖掘（二）基本要求教学目的：理解数据仓库的概念，了解数据仓库的多维数据模型，理解数据仓库的系统结构，掌握数据立方体的有效计算。
数据预处理（完整步骤）原⽂：/5009.html⼀：为什么要预处理数据？（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不⼀致）（2）没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果（⾼质量的决策必须依赖于⾼质量的数据；数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成）（3）原始数据中存在的问题：不⼀致 —— 数据内含出现不⼀致情况重复不完整 —— 感兴趣的属性没有含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据⾼维度⼆：数据预处理的⽅法（1）数据清洗 —— 去噪声和⽆关数据（2）数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在⼀个⼀致的数据存储中（3）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式（4）数据规约 —— 主要⽅法包括：数据⽴⽅体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。
（5）图说事实三：数据选取参考原则（1）尽可能富余属性名和属性值明确的含义（2）统⼀多数据源的属性编码（3）去除唯⼀属性（4）去除重复属性（5）去除可忽略字段（6）合理选择关联字段（7）进⼀步处理：通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不⼀致数据，去掉数据中的噪⾳、填充空值、丢失值和处理不⼀致数据四：⽤图说话，（我还是习惯⽤统计图说话）数据清洗的路⼦：刚拿到的数据 —-> 和数据提供者讨论咨询 —–> 数据分析（借助可视化⼯具）发现脏数据 —->清洗脏数据（借助MATLAB 或者Java/C++语⾔） —–>再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最⼤⼩值，中位数，众数，平均值，⽅差等等，以及散点图） —–> 再次发现脏数据或者与实验⽆关的数据（去除） —–>最后实验分析 —-> 社会实例验证 —->结束。
⼀数据清理试图填充缺失值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不⼀致。
1）处理缺失值⽅法：a.忽略元祖，挖掘任务涉及分类任务中如果缺少类标号时通常这样做b.⼈⼯填写缺失值，量⼤时⾏不通c.使⽤⼀个全局常量填充缺失值，简单但不可靠d.使⽤属性的均值填充缺失值e.使⽤与给定元组属同⼀类的所有样本的属性均值f.使⽤最有可能的值填充缺失值，可以⽤回归，使⽤贝叶斯形式化的基于推理的⼯具或决策树归纳确定，是流⾏的做法。
笫一章卜列JS于数据挖掘任务的是＜）根据性别划分公司的顾客计斃公司的总销傅额预測一对股子的结果利用历史记录预测公司的未來股价吋以在不同维度合并数据.从而形成数据立方体的足（）数据库数据祿数据仓库数据库系统目的足缩小数据的取值范用•使其更适合于数据挖掘以浓的需要.井且能够得到和原始数据相同的分析结果的足（）数据清洗数据集成数据变换数据归約卜谜四种方法嘛一种不足雷见的分类方法（〉决第树支持向fitK-Xeans （聚类）朴素贝叶斯分类卜列任务中.朋于数据挖掘技术在商务智能方面应用的足（）欺诈检测垃圾邮件识别根据因特网的捜索引擎伍找特定的Web页面定向营销舁常检测的应用包括（）网络攻击预测某股票的未来价格计算公司的总带會额根据性别划分公司顾客将原始数据进行集成.变换.维度规约、数值规约足哪个步驟的任务（〉猿繁模式挖掘分类和预测数据预处理数据流挖掘KDD是（数据挖掘9知识发现）卜列有关离群点的分析错谦的足（〉-纓宿况卜离群点会被肖作唤声而去弃离群点即足噪声数据在荣些待殊应用中离群点有特殊的总义信用卡在不常消费地区突然消费人壇金额的现盘属于离群点分析范畸卜列关于模式识别的相关说法中错谓的足（〉模式识别的本质足抽象出不同爭物中的模式并由此对爭物进行分类医疗诊断属干模式讲别的研宛内容之一F机的描纹解镇技术不属r模式识别的应用门然语育理解也包含模式识别何题（）不属干数据挖抿的应用领域。
商务智能信息识别I搜童引鼻医疗诊斷目前数据分析和数据挖掘而临的挑战性何题不包括（〉数据类型的多样化高维度数据离群点数据分析与挖掘结果对视化常见的机器学习方法有监悴学习.无监怦学r监悴学习数据挖掘足从人规模的数据中抽1R或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法&施紫模式足描数据集中频緊出现的蟆式X肉群点足描全局或者局部范用内偏离一履水平的观测对盘联机分析处理足数据仓库的主要应用分类是措通过建立模型预测离散标签.I叩丿I足通过建立连续值模型推断新的数据的某个数值型属性。
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。
课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。
从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。
通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。
Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。
1.知识发现：A、数据清理（消除噪声和删除不一致数据）。
B、数据集成（多种数据源可以组合在一起）。
C、数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）。
D、数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）。
E、数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）。
F、模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式。
G、知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
2.数据预处理：数据清洗：填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不一致数据集成：多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成（合并多个数据源中的数据，存入一个一致的数据存储中）数据规约：得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类似的分析结果：维度规约、数值规约、数据压缩数据变换：规范化和聚集数据预处理解决的问题数据清洗：去除脏数据（可以具体点，比如什么样的脏数据，包括离群数据）数据集成：合并多个数据源中的数据，存入一个一致的数据存储中。
数据规约：数据归约（消减）技术用于帮助从原有庞大数据集中获得一个精简的数据集合，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。
这样在精简数据集上进行数据挖掘显然效率更高，并且挖掘出来的结果与使用原有数据集所获得结果基本相同。
数据集成涉及的问题主要涉及模式集成（在中介模式与源数据模式上建立映射关系）、属性冗余（可以分局协相关系数、视觉散点图、卡方检验等方法判断两个属性之间的相关性）、实体识别、去除重复数据、数据值冲突的检测与处理（表示、比例或编码不同）数据归约的常见方法数据立方体聚集、维规约、数值规约参数方法：回归和对数-线性模型就是例子非参数方法包括直方图、聚类、抽样和数据立方体聚集数据压缩：使用变换，以便得到原数据的归约或“压缩”表示，分为有损和无损压缩，维归约和数值归约也可以视为某种形式的数据压缩。
数据转换常用的技术光滑（去除噪声，如分箱、聚类、回归）、聚集（avg、sum）、属性构造（长和宽构造面积）、数据概化（泛化）、规范化（最大最小规范化、Z-score规范化（又叫零-均值规范化，数据与均值的差再比上数据集的方差）、小数定标规范化（移动小数点）3.关联分析优点：1)Aprioi算法采用逐层搜索的迭代方法，算法简单明了，没有复杂的理论推导，也易于实现。
第一章1、数据挖掘的概念。
P3数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
数据挖掘是个过程，目的是知识发现。
数据挖掘的过程：1数据预处理：®数据清理（消除重复的、不完全的、违反语义约束的数据），②数据集成（多种数据源可以组合在一起），③数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据），⑷数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）。
2数据挖掘（使用智能方法提取数据模式）3 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）4知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）2、数据挖掘有哪些模式。
P3数据挖掘的模式：1 分类模式，2回归模式，3时间序列模式，4聚类模式，5关联规则模式，6 序列模式。
3、什么是有意义的模式。
1）它易于理解。
2）在某种必然程度上，对于新的或检验数据是有效的。
3）是潜在有用的。
4）是新颖的。
如果一个模式符合用户确信的某种假设，它也是有趣的。
有趣的模式就是知识。
4、数据挖掘中能否挖掘出所有模式。
数据挖掘可能产生数以千计的模式或规则，但并不是所有的模式或规则都是令人感兴趣的。
第二个问题——“数据挖掘系统能够产生所有有趣的模式吗?”——涉及数据挖掘算法的完全性。
第三个问题——“数据挖掘系统能够仅产生有趣的模式吗”?—是数据挖掘的优化问题。
5、数据挖掘的步骤（4）,以及每一步骤的作用。
P4图1* 数撼挖掘视为知识发现过稈的一个步驟6数据挖掘与知识发现有什么关系。
有趣的数据挖掘模式代表知识。
如果一个模式符合用户确信的某种假设, 它也是有趣的。
有趣的模式就是知识。
7、数据挖掘的对象（11）。
P6-131）数据存储库包括：关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统、一般文件、数据流和万维网。
2）高级数据库系统包括对象一关系数据库和面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。
8、数据挖掘的功能（6）。
数据立方体模型总结数据立方体认识定义：数据立方体是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和分析数据集，通常是一次同时考虑三个因素（维度）。
数据立方体模型属于数据仓库的多维数据模型。
意义：当我们试图从一堆数据中提取信息时，我们需要工具来帮助我们找到那些有关联的和重要的信息，以及探讨不同的情景。
一份报告，不管是印在纸上的还是出现在屏幕上，都是数据的二维表示，是行和列构成的表格。
在我们只有两个因素要考虑时，这就足矣，但在真实世界中我们需要更强的工具。
数据立方体模型在预测趋势和分析业绩时，数据立方体是极其有用的。
数据立方体的构成:数据立方体由两个单元构成1）维度：因素2）测度:实际的数据值建立数据立方体模型的方法（OLAP）OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
（拓展）当今数据处理大致分为两类：OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）OLTP(On-line Transaction Processing，联机事务处理），两者的区别：OLAP与OLTP数据处理类型OLTP OLAP面向对象业务开发人员分析决策人员功能实现日常事务处理面向分析决策数据模型关系模型多维模型数据量几条或几十条记录百万千万条记录操作类型查询、插入、更新、删除查询为主OLAP的基本操作我们已经知道OLAP的操作是以查询——也就是数据库的SELECT操作为主，但是查询可以很复杂，比如基于关系数据库的查询可以多表关联，可以使用COUNT、SUM、AVG等聚合函数。
计算模型基础知识点总结计算模型是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何使用数学模型和算法来描述和解决实际的计算问题。
在计算模型的研究中，人们首先需要明确问题的描述和目标，然后设计合适的数据结构和算法来解决这些问题，并进行理论分析和实际实验来验证算法的可行性和有效性。
在这篇文章中，我将总结计算模型的基础知识点，包括计算模型的基本概念、常见的数据结构和算法、以及计算模型在实际应用中的一些典型问题和解决方法。
1. 计算模型的基本概念计算模型是描述和研究计算问题和算法的一种抽象框架，它包括输入、输出、数据结构、算法、复杂性分析和应用等内容。
在计算模型中，输入是描述问题的描述信息，输出是描述问题的解决结果，数据结构是描述问题的信息组织形式，算法是描述问题的解决步骤，复杂性分析是描述算法的效率和资源消耗，应用是描述算法的实际应用场景。
在计算模型的研究中，常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等，常见的算法包括排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯算法、分治算法、图算法等。
2. 常见的数据结构和算法在计算模型的研究中，数据结构是描述问题的信息组织形式，它包括线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈、队列等，非线性结构包括树、图等。
算法是描述问题的解决步骤，它包括排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯算法、分治算法、图算法等。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
数组是由相同类型的元素组成的有序集合，它可以按照下标随机访问元素；链表是由节点组成的一种动态数据结构，它可以在任意位置插入和删除元素；栈是一种后进先出的线性数据结构，它可以用于程序调用栈和表达式求值；队列是一种先进先出的线性数据结构，它可以用于任务调度和广度优先搜索；树是一种节点组成的层次结构，它可以用于文件系统和数据库索引；图是由节点和边组成的一种动态数据结构，它可以用于网络和路径搜索。
常见的算法包括排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯算法、分治算法、图算法等。
