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读书笔记——关于万方数据库的使用感受一、数据库简介万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊，会议纪要，论文，学术成果，学术会议论文的大型网络数据库。
开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业,是在互联网领域,集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。
万方期刊：集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共4529种科技类期刊全文。
万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域。
万方学位论文库(中国学位论文全文数据库)：此数据库是万方数据股份有限公司受中国科技信息研究所（简称中信）委托加工的“中国学位论文文摘数据库”，该数据库收录我国各学科领域的学位论文。
成果专利：内容为国内的科技成果、专利技术以及国家级科技计划项目。
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不管选择哪个检索字段，在未输入任何检索词的情况下点击“检索”，都可浏览全库论文列表，完全等同于“浏览全库”的检索方式。
高级检索：点击首页的高级检索按钮，即可进入高级检索界面，即可进行高级检索、经典检索和专业检索。
使检索的文献更加精确。
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2018-数据挖掘的读书笔记-word范文模板本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据挖掘的读书笔记导语：数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
目前哟普与大数据时代的到来，数据挖掘在很多高等院校已经成为一门独立的学科。
下面是数据挖掘的相关读书笔记。
欢迎大家阅读。
一、数据挖掘概念（即什么是数据挖掘）我们生活在数据时代，各行各业每天都产生巨大的数据。
数据的爆炸式增长、广泛可用和巨大数量使得我们的时代成为真正的数据时代。
急需功能强大和通用的工具，以便从海量数据中发现有价值的信息，把这些数据转换成有组织的、可利用的知识。
这种需求导致了数据挖掘的诞生。
数据挖掘实际上是从数据中挖掘知识，由以下步骤的迭代组成：(1)数据清理（消除噪声和删除不一致数据）(2)数据集成（多种数据源可以组合在一起）(3)数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）(4)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）(5)数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）(6)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）(7)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）关系数据库是数据挖掘最常见、最丰富的信息源，因此它是我们数据挖掘研究研究的一种主要数据形式。
二、数据挖掘技术（即怎样进行数据挖掘）1、可以挖掘什么类型的模式特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘，分类与回归，聚类分析，离群点分析。
数据挖掘可以被用来进行市场分析和管理、风险分析和管理、缺陷分析和管理等。
大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
课程名称：网络数据库技术与应用姓名：汪亮学号：201101060304老师：吴宗祥网络数据库读书笔记————网络数据库的特点、发展前景以及我国网络数据库的现在和发展趋势经过半个学期对网络数据库技术这门课程的学习，我对网络数据库技术有了一定的了解，现整理读书笔记如下：一、网络数据库的特点网络数据库是重要的电子资源，与印刷型文献及光盘、磁盘等电子出版物相比，网络版数据库有着独特的优势，正日益受到图书馆及其用户的青睐。
1．1数据量大、增长迅速、更新速度快在国外，数据库生产已形成规模，走向产业化和商业化，这就使得网络数据库的整体发展呈现出以下两个特点。
一是数据库规模大、数据量多，增长迅速。
二是数据更新速度快、周期短，如某些著名文摘索引的印刷版、光盘版一般为每季度或每月更新，而相应的网络版数据库通常是每周更新；电子期刊数据库的更新通常早于其相应的印刷版，为每周或每日更新；而电子报纸的更新速度则可以以小时、分秒计算。
1．2 品种齐全，内容丰富网络数据库品种繁多，内容丰富。
从文献的加工程度看，既有目录、索引、文摘等二次文献数据库，又有期刊论文、会议论文等一次文献数据库。
从文献类型看，既有电子期刊、电子报纸、电子图书，又有学位论文、会议录、专利、标准等数据库。
从学科范围看，既有单学科的，又有多学科综合性的。
从数据库的开发与供应看，既有书刊代理商，又有出版商，还有研究所、学协会等。
1．3 使用便捷、无时空限制网络数据库借助于互联网出版发行，除极少数外，绝大多数是连续作业，24小时不停机，通过互联网为世界各地授权终端用户提供服务，且同一数据库可同时为多人取用。
这就为人们检索、利用数据库提供了极大的便利，只要网路畅通，用户足不出户，即可查找、获取、利用所需信息资源，无须受信息资源储存的地理位置及图书馆开放时间的影响与限制，可克服图书馆传统服务受时空限制的缺陷。
网络数据库的用户界面友好，易于理解、便于使用。
首先，网络数据库的用户界面设计通常直观清晰、图文并茂，如不同的文献类型用不同的图形符号标示，生动直观；其次数据库往往设有专门的功能帮助键，且帮助信息详略适当、清晰、便于查阅；第三，对信息资源的查找利用具有选择与限定的自由，如，可在不同的数据库或文档、不同检索方式之间自由切换与选择，可对文献类型、出版时间、出版形式、可检字段等进行限定与选择，用户只需点击鼠标，即可完成选择与链接操作。
《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》读书笔记1 在北航读⼤数据也已经有⼀年多了，但是我感觉到⾃⼰始终没能够从宏观的⽅⾯想清楚⼤数据为什么是趋势、效率如何评估、怎么⽤才最好。
这可能是因为⾃⼰还没有学习到位、思考的少；也可能是因为诸如机器学习、云计算、数据挖掘以及R语⾔⼯程实践这样的课程涉及的都是具体的技术，从技术谈起最好，⽽专门花费⼀门课去谈概论在这个阶段略显多余；还有可能是因为⼤数据这个领域太新太繁杂，很多东西渗透在技术其间⽽不好单独剥离⽽出，所以避⽽不谈让你⾃⾏品味悟道......这就激发了我去读关于⼤数据概论的书籍。
这本《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》很符合我的需求，因为要的就是站在⼀个全新的思维层⾯去思考⾃⼰到底在学些什么，以后会做些什么，事实上这本书也就是这样写的。
本书在引⾔部分开门见⼭的点明作者观点，即⼤数据开启了⼀次重⼤的时代转型；在正⽂部分从三个主要的⽅⾯探讨了⼤数据时代的特性、规则和优势，即⼤数据时代所带来的思维变⾰、商业变⾰和管理变⾰；在结语章节预测了⼀下⼤数据的未来。
全书结构清晰、⽂字通俗易懂，本书的两位作者，英国⽜津⼤学⽹络学院的教授维克托迈尔－舍恩伯格、《经济学⼈》数据编辑肯尼恩－库克耶，举了很多的例⼦，在每个例⼦⾥都着重对⽐了⼤数据时代前后的不同，让⼈读后⾼下⽴判。
1、引⾔——⼀场⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰ ⼤数据，变⾰公共卫⽣：在甲型H1N1禽流感⼤爆发的时候，美国也是要求医⽣在发现新型流感病例的时候告知疾病控制与预防中⼼。
但是问题在于，这种统计疫情的⽅式会有⼀定的延迟。
⽐如说，⼈们可能患病多⽇受不了了才去医院、医⽣把情况确认并传给疾控中⼼需要时间、疾控中⼼每周才进⾏⼀次数据汇总等等，延迟的时间往往在⼀到两周。
对于甲流这种飞速传播的致命疾病来说，信息滞后两周是致命的，因为这种滞后会导致公共卫⽣机构在疫情爆发的关键时期⽆所适从。
⾯对这个问题，⾕歌的⼯程师们发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，论⽂不仅解决了这个信息迟滞的问题，⽽且在疫情爆发的初期就能够发现源头，定位传播辐射轨迹，精确程度可以到特定的地区和州。
DW2.0读书笔记--DW2.0简介分类：数据库2012-11-29 21:40 229人阅读评论(1) 收藏举报一、DW2.0从企业的角度，吸引企业的原因：1.数据仓库基础设施的成本不再持续增长。
在第一代数据仓库中，技术基础设施的成本是不断增长的，随着数据量的增长，基础设施的成本会以指数级增长。
但是使用DW2.0，数据仓库的这一成本会趋于平稳。
2.使用元数据将基础设施结合在一起，这意味着数据不会轻易丢失。
在第一代数据仓库中，一个数据单元或一个数据类型是很容易“丢失”的。
这就像纽约市立图书馆书架上的一本书摆错了位置一样，一旦摆错位置，可能需要若干年才能将其放回容易被人们找到的位置。
第一代数据仓库环境下的数据也是如此。
而作为DW2.0骨干的元数据则不会令数据轻易丢失。
3.数据访问速度快。
数据根据其访问概率放置，因此它的数据访问性能比第一代数据仓库环境更为有效4.存档需求的关注。
第一代数据仓库中很少有甚至没有存档数据，因此数据只能存储相对较短的一段时间。
而在DW2.0环境下，数据时被存档的，这样它就能够永久保存下去，或者视需要而定。
5.数据仓库吸引大量的数据。
DW2.0中数据是分段的，终端用户需要处理的数据量就会少得多。
二、 DW2.0与第一代数据仓库的区别：1.dw2.0产生了对数据生命周期的认识2.数据仓库中包含非结构化数据3.dw2.0环境包含元数据4.dw2.0的技术基础能够随着时间而变化三、DW2.0数据生命周期数据的生命周期：第一代数据仓库：将数据存放在某种形式的磁盘存储器第二代数据仓库：四个数据生命周期“分区”（如上图所示，可知DW2.0的数据结构）交互区：数据存入数据仓库后迅速进入交互区。
随着数据的调整，数据被整合后传递到整合区整合区：整合的数据时在整合区被发现的，并且一直位于整合区，直至其访问概率下降。
数据的访问概率往往会伴随着存储时间的增加而下降。
通常情况下，3-4年后，整合区数据的访问概率会明显下降。
大数据读书笔记3000字随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确，下面是小编整理的关于的大数据读书笔记。
从徐子沛的《大数据》中得到的感悟数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。
大量化、多样化、快速化和大价值。
这四个v就是大数据的基本特征。
每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。
还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。
可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。
”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。
用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。
作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。
使得美国人走上了民主、发展的道路。
书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。
当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。
但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。
在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。
信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。
读书笔记内容摘抄从哪找读书笔记内容摘抄是一种非常有效的学习方式，它可以帮助我们更好地理解和记忆书中的重要信息。
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6. 社交媒体和博客：许多热爱阅读的人会在自己的社交媒体账号或者博客上分享读书笔记，这些内容通常更加个性化和生动，可以作为摘抄的参考。
7. 与他人交流：与同学、同事或者读书小组的成员交流，可以互相分享读书笔记，这样不仅可以获得更多的信息，还能通过讨论加深理解。
8. 自己的阅读和思考：最后，但同样重要的是，我们自己的阅读和思考也是摘抄读书笔记的重要来源。
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读《大数据时代》初次见到维克多·迈尔-舍恩伯格教授是在《对话》栏目中，当时谈及当今各种科技信息的变化，然后在主持人的各种提问下，我逐渐了解到“大数据”这个名词，他也是现在对于大数据最有发言权的预言家。
一位睿智的人总是能够给人留下很深的印象。
然后在中央财经频道的特别节目《指尖上的商机》系列节目中，也谈及到大数据对于当今时代的影响和蕴藏的巨大商机。
读一本好书就像与智者交谈。
今天我翻读《大数据时代》，细细品读这位智者给我们的礼物。
我们首先应该明白一个概念“大数据”，他不是单单的说数据很大，或者数据很多的意思，真正的意思是：不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
它告诉我们一种超越现在的对于数据的一种分析方法，这个方法建立在尽可能多的数据上。
下面让我们合上此书，让他从我们的思想深处开始发声吧。
首先，大数据时代是建立的基础就是有一个很庞大的数据库，我们分析的对象不是抽取样本，而是用全部的数据作为样本，“样本=总体”。
这样我们能够把要调查的对象精确到每一个个体，我们能够对每一个个体提供个性化分析和服务。
我们会摆脱抽样样本的误差和失误，同样我们能够细化我们研究的对象和分析的数据。
我们分析的适合一个大的整体，也适合每一个个体。
这是大数据分析的基础。
第二，大数据是由很多不同的纷繁复杂的数据汇总在一起的，我们必须接受他们的复杂性和不精确性，我们的研究方向除了寻找因果关系之外，增加了一种相关关系的研究。
我们通过数据之间的关系，分析得到我们想要得到的结论或者是模型。
在这里我们应该重点看一下，相关关系是我们打开的另一扇窗，而不能关闭因果关系的现在开着的窗户。
我们开始重视相关关系，但是不能放弃对于因果关系的研究。
作者也在文中阐释我们的生活还是需要因果关系的，甚至我们需要大数据算法师，我们需要了解“黑匣子”中的神秘。
这是大数据时代我们应该正确认识的。
第三，大数据的原始来源是用不同的方法收集，为了有尽可能多的数据，我们现在有了电脑，搜索引擎，智能手机，可穿戴设备，社交平台，还有无数的传感器等等，我们可以把文字，位置，动作，喜好等所有的世界进行量化，他都可以用数字表示，这就是我们所有的纷繁复杂的原始数据，他们是一座钻石矿，由于无数种的相关组合可以不断地挖掘出我们所需要的信息。
数据库读书笔记
导语：读书笔记是指读书时为了把自己的读书心得记录下来或为了把文中的精彩部分整理出来而做的笔记。
以下是数据库读书笔记的内容，希望你们喜欢！
数据库读书笔记n 物化视图——物化视图是包括一个查询结果的数据库对象，物化视图不是在使用时才读取，而是预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作结果，这样在查询时大大提高读取速度，特别适用于多个数据量较大的表进行连接操作及分布式数据库中需要进行分布在多个站点的表进行连接操作时使用。
物化视图可以进行远程数据的本地复制，此时物化视图的存储也可以成为快照。
主要用于实施数据库间的同步。
物化视图对于数据库客户端的使用者来说如同一个实际表，具有和表相同的一般select操作，而其实际上是一个视图，一个定期刷新的数据视图。
物化视图的刷新可采用自动刷新和人工刷新两种方式，具体刷新方式和刷新时间在定义物化视图的时候可以定义。
使用物化视图可以实现视图的所有功能，因物化视图不是在使用时才读取，而大大提高了读取速度，特别使用抽取大量数据表中某些信息以及分布式环境中跨节点进行多表数据连接的场合。
n 聚集
在数据库运行初期，数据库对SQL语句各种写法的性能
优劣还不敏感，但是随着数据库正式使用，数据库中的数据不断增加，劣质SQL语句和好的SQL语句之间的速度差异就逐渐显示出来。
n 合理使用索引
n 避免和简化排序：通常在运行order by和group by 的SQL语句值，会涉及到排序操作，应当简化成避免对大型表进行重复排序，因为磁盘排序的开销是很大的。
与内存排序相比，磁盘排序操作很慢，从而会花费很长时间，降低数据库性能，而且磁盘排序会消耗临时表空间中的资源。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就可以避免不必要的排序步骤，以下是一些影响因素由于现有索引的不足，导致排序时索引中不包括一个或几个待排序的列；group by或order by 子句中列的次序与索引的次序不一样；排序的列来源于不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确建立索引，合理地合并数据表。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的范围等。
n 消除对大型表数据的顺序存取：嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
还可以使用并集来避免顺序存取，尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
n 避免复杂的正则表达式——在使用正则表达式进行条件查询时可能消耗较多的CPU资源进行字符匹配工作。
n 使用临时表加速查询——把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时候能加速查询。
它有助于多重排序操作，且在其他方面还能简化优化器的工作。
临时表中行比主表中的行要少，而且顺序就是所要的顺序，减少了磁盘的I/O 操作，所以查询工作量可以得到大幅减少。
n 用排序来取代顺序磁盘存取
n 不充分的连接条件——左连接消耗的资源非常之多，因为它们包含于null数据匹配。
比内连接消耗更多的资源。
n 存储过程——平时每次向数据库发送SQL脚本，都需要先编译后执行。
n 不要随意使用游标
n 事务处理
一、SQL SERVERprofiler——监视SQL server 事件的工具，监视结果保存在跟踪文件中。
二、数据库引擎优化顾问：分析数据库的工作负荷和物理架构。
