萨师煊国际大数据分析与研究中心-课件·PPT
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数据库系统概论(第四版)王珊萨师煊chp
▪ 通过这些元组指针到student表中检索到所有年龄大于20的学生。
An Introduction to Database System
第24页，共100页。
选择操作的实现（续）
❖［例1-C4］ 以C4为例，Sdept＝‘CS’ AND Sage>20，如果
Sdept和Sage上都有索引：
▪ 算法一：分别用上面两种方法分别找到Sdept＝‘CS’的一组元组指针 和Sage>20的另一组元组指针
第27页，共100页。
连接操作的实现（续）
1. 嵌套循环方法(nested loop)
▪ 对外层循环(Student)的每一个元组(s)，检索内层循环 (SC)中的每一个元组(sc)
▪ 检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等 ▪ 如果满足连接条件，则串接后作为结果输出，直到外
层循环表中的元组处理完为止
第21页，共100页。
一、 选择操作的实现
❖［例1］Select * from student where <条件表达 式> ； 考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件；
C2：Sno＝'200215121'；
C3：Sage>20；
C4：Sdept＝'CS' AND Sage>20；
An Introduction to Database System
❖ 分类依据：支持关系模型的程度 ❖ 分类
⒈ 表式系统：支持关系数据结构(即表)
⒉ (最小)关系系统
支持：关系数据结构
选择、投影、连接关系操作
⒊ 关系完备的系统
支持：关系数据结构 所有的关系代数操作
⒋ 全关系系统 支持：关系模型的所有特征 特别是:数据结构中域的概念
An Introduction to Database System
第24页，共100页。
选择操作的实现（续）
❖［例1-C4］ 以C4为例，Sdept＝‘CS’ AND Sage>20，如果
Sdept和Sage上都有索引：
▪ 算法一：分别用上面两种方法分别找到Sdept＝‘CS’的一组元组指针 和Sage>20的另一组元组指针
第27页，共100页。
连接操作的实现（续）
1. 嵌套循环方法(nested loop)
▪ 对外层循环(Student)的每一个元组(s)，检索内层循环 (SC)中的每一个元组(sc)
▪ 检查这两个元组在连接属性(sno)上是否相等 ▪ 如果满足连接条件，则串接后作为结果输出，直到外
层循环表中的元组处理完为止
第21页，共100页。
一、 选择操作的实现
❖［例1］Select * from student where <条件表达 式> ； 考虑<条件表达式>的几种情况：
C1：无条件；
C2：Sno＝'200215121'；
C3：Sage>20；
C4：Sdept＝'CS' AND Sage>20；
An Introduction to Database System
❖ 分类依据：支持关系模型的程度 ❖ 分类
⒈ 表式系统：支持关系数据结构(即表)
⒉ (最小)关系系统
支持：关系数据结构
选择、投影、连接关系操作
⒊ 关系完备的系统
支持：关系数据结构 所有的关系代数操作
⒋ 全关系系统 支持：关系模型的所有特征 特别是:数据结构中域的概念
大数据分析讲稿ppt教案
详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。
数据库系统概论(第四版)_王珊_萨师煊_chp3-2
An Introduction to Database System
自身连接（续）
FIRST表（Course表）
Cno 1 2 3 4 5 6 7 Cname 数据库 数学 信息系统 操作系统 数据结构 数据处理 PASCAL语言 Cpno 5 1 6 7 Ccredit 4 2 4 3 4 2 4
An Introduction to Database System
外连接（续）
执行结果：
Student.Sno 200215121 200215121 200215121 200215122 200215122 200215123 200215125 Sname 李勇 李勇 李勇 刘晨 刘晨 王敏 张立 Ssex 男 男 男 女 女 女 男 Sage 20 20 20 19 19 18 19 Sdept CS CS CS CS CS MA IS Cno 1 2 3 2 3 NULL NULL Grade 92 85 88 90 80 NULL NULL
表2，逐一查找满足连接条件的元组，找到后就将表1中的第二个
元组与该元组拼接起来，形成结果表中一个元组。 重复上述操作，直到表1中的全部元组都处理完毕
An Introduction to Database System
排序合并法(SORT-MERGE)
常用于=连接
首先按连接属性对表1和表2排序
An Introduction to Database System
3.4 数据查询
3.4.1 单表查询 3.4.2 连接查询 3.4.3 嵌套查询 3.4.4 集合查询 3.4.5 Select语句的一般形式
An Introduction to Database System
自身连接（续）
FIRST表（Course表）
Cno 1 2 3 4 5 6 7 Cname 数据库 数学 信息系统 操作系统 数据结构 数据处理 PASCAL语言 Cpno 5 1 6 7 Ccredit 4 2 4 3 4 2 4
An Introduction to Database System
外连接（续）
执行结果：
Student.Sno 200215121 200215121 200215121 200215122 200215122 200215123 200215125 Sname 李勇 李勇 李勇 刘晨 刘晨 王敏 张立 Ssex 男 男 男 女 女 女 男 Sage 20 20 20 19 19 18 19 Sdept CS CS CS CS CS MA IS Cno 1 2 3 2 3 NULL NULL Grade 92 85 88 90 80 NULL NULL
表2，逐一查找满足连接条件的元组，找到后就将表1中的第二个
元组与该元组拼接起来，形成结果表中一个元组。 重复上述操作，直到表1中的全部元组都处理完毕
An Introduction to Database System
排序合并法(SORT-MERGE)
常用于=连接
首先按连接属性对表1和表2排序
An Introduction to Database System
3.4 数据查询
3.4.1 单表查询 3.4.2 连接查询 3.4.3 嵌套查询 3.4.4 集合查询 3.4.5 Select语句的一般形式
An Introduction to Database System
大数据分析教材PPT图文
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大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
大数据-萨师煊国际大数据分析与研究中心 精品
July 9, 2012
About SUNY – Binghamton
Founded in 1946 after WWII. Located in Binghamton – a city in Southern Tier of New York State About 15,000 students
(3,000 grad students) IBM was founded in
Binghamton One of the 4 University
Centers of SUNY system: SUNY at Stony Brook, SUNY at Buffalo, SUNY at Albany. For more information, see /features/premier/index.html
Related terms for DIR: metasearch engine, federated search, web DB integration system
The Scale – How Large?
It can be as large as the number of data sources on the Web. A 2007 survey (Madhavan et al. 2007) indicates there were
Where do Web data reside?
Iceberg Structure:
A small fraction is on the Surface Web with mostly static web pages that are crawlable by following hyperlinks.
about 50 million searchable Web data sources in 2007.
About SUNY – Binghamton
Founded in 1946 after WWII. Located in Binghamton – a city in Southern Tier of New York State About 15,000 students
(3,000 grad students) IBM was founded in
Binghamton One of the 4 University
Centers of SUNY system: SUNY at Stony Brook, SUNY at Buffalo, SUNY at Albany. For more information, see /features/premier/index.html
Related terms for DIR: metasearch engine, federated search, web DB integration system
The Scale – How Large?
It can be as large as the number of data sources on the Web. A 2007 survey (Madhavan et al. 2007) indicates there were
Where do Web data reside?
Iceberg Structure:
A small fraction is on the Surface Web with mostly static web pages that are crawlable by following hyperlinks.
about 50 million searchable Web data sources in 2007.
数据库系统概论(王珊 萨师煊)课件,河北大学学生专用
数据库在建立、运行和维护时由DBMS统一管理和控制 保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用 发生故障后的系统恢复
数据库的建立和维护功能(实用程序)
数据库初始数据装载转换 数据库转储 介质故障恢复 数据库的重组织 性能监视分析等
其它功能
DBMS与网络中其它软件系统的通信 两个DBMS系统的数据转换 异构数据库之间的互访和互操作
上机软件 SQL Server 2000
An Introduction to Database Systems
考试成绩
平时成绩 （书面作业、上机练习、综合练习） 期末考试
An Introduction to Database Systems
内容安排(1)
基础篇
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
An Introduction to Database Systems
文件系统中数据的结构
记录内有结构。
数据的结构是靠程序定义和解释的。
数据只能是定长的。
可以间接实现数据变长要求，但访问相应数据的应用程序复杂了。
文件间是独立的，因此数据整体无结构。
可以间接实现数据整体的有结构，但必须在应用程序中对描述数据 间的联系。
数据的独立性：独立性差，数据的逻辑结构改变必须
修改应用程序 数据控制能力：应用程序自己控制
An Introduction to Database Systems
应用程序与数据的对应关系(文件系统阶段)
应用程序１ 应用程序２ ...…
文件１ 文件2 ...…
存取 方法
应用程序ｎ
文件n
文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系
数据库的建立和维护功能(实用程序)
数据库初始数据装载转换 数据库转储 介质故障恢复 数据库的重组织 性能监视分析等
其它功能
DBMS与网络中其它软件系统的通信 两个DBMS系统的数据转换 异构数据库之间的互访和互操作
上机软件 SQL Server 2000
An Introduction to Database Systems
考试成绩
平时成绩 （书面作业、上机练习、综合练习） 期末考试
An Introduction to Database Systems
内容安排(1)
基础篇
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
An Introduction to Database Systems
文件系统中数据的结构
记录内有结构。
数据的结构是靠程序定义和解释的。
数据只能是定长的。
可以间接实现数据变长要求，但访问相应数据的应用程序复杂了。
文件间是独立的，因此数据整体无结构。
可以间接实现数据整体的有结构，但必须在应用程序中对描述数据 间的联系。
数据的独立性：独立性差，数据的逻辑结构改变必须
修改应用程序 数据控制能力：应用程序自己控制
An Introduction to Database Systems
应用程序与数据的对应关系(文件系统阶段)
应用程序１ 应用程序２ ...…
文件１ 文件2 ...…
存取 方法
应用程序ｎ
文件n
文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系
数据分析与应用培训ppt课件
特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重 要影响的特征，以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度，以便 更好地进行可视化和分析，如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众 数等指标，描述数据分布 的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息 ，提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济 和环境等领域的数据进行分析，为政策制 定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ，自动抓取互联网上的信息。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合，以提供 更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析，以 满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术，使分析结果更 易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中 挖掘出有用的信息和模式，包 括分类、聚类、关联规则挖掘 和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展 现出来，帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和 业务，优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、 评估和监控，提高金融机构的风险管理水 平。
大数据解析ppt课件
医疗领域：精准医疗和智慧健康
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对 患者的基因组、生活习惯、病史等信息 进行深入挖掘和分析，实现个性化诊断 和治疗方案的制定，提高治疗效果和患 者生活质量。
VS
智慧健康
利用大数据技术，可以对人们的健康数据 进行实时监测和分析，提供个性化的健康 管理和预防保健建议，促进人们养成健康 的生活方式。
数据仓库
用于存储和管理多个数据 源的数据，提供数据清洗 、整合和转换等功能。
数据处理与分析技术
批处理技术
对大量数据进行批量处理，适用于离线数据 处理场景。
机器学习技术
流处理技术
对实时数据流进行连续处理，适用于在线数 据处理场景。
通过训练模型对数据进行自动化分析和预测 ，提供智能化决策支持。
02
01
数据可视化技术
将数据以图表、图像等形式展示，帮助用户 更直观地理解数据和分析结果。
04
03
03 大数据采集与预处理
数据来源及采集方法
社交媒体
微博、微信、抖音等社交平台上的用户生成内容。
企业内部数据
CRM、ERP等系统产生的业务数据。
数据来源及采集方法
物联网设备
传感器、智能设备等产生的实时数据。
D
06 大数据在各行各业应用案例
金融行业：风险控制和客户画像
风险控制
利用大数据分析技术，金融机构可以对借款人的信用历史、 财务状况、社交网络等信息进行深入挖掘和分析，从而更准 确地评估借款人的信用风险，提高信贷决策的准确性。
客户画像
金融机构可以利用大数据技术对客户的消费习惯、投资偏好 、社交网络等信息进行收集和分析，形成全面的客户画像， 为个性化金融产品和服务的设计提供有力支持。
SAS数据分析方法体系ppt课件
有序分类因变量的检验方法 • 当自变量为两分类或无序多分类变量时，研究目的往往是考察这些类别组的因变 量中位数是否相同，此时应当使用两样本秩和检验或者多样本秩和检验进行分析。 • 当自变量为有序多分类变量时，如果希望利用序列特征，则可以按照两有序变量 的相关分析指标体系来分析。 • 当自变量为连续变量时，简单的统计分析对此无能为力，可以考虑使用因变量为 有序分类的Logistic回归模型来分析。
相关分析的指标体系：在提及相关分析时往往考察的是连续变量的相关关系，实际上对 任何类型的变量，都可以用相应的指标进行相关关系的考察。 • 名义变量的相关指标 • 有序变量的相关指标 • 连续变量的相关指标
12
这里所说的多变量模型指的是在模型中可以区分出因变量和自变量，并且模型中可以有 多个自变量或因变量，建模的目的是考察各自变量对因变量的作用强弱，最终对因变量 取值进行预测的统计模型。 方差分析/一般线性模型：典型的方差分析对应的是因变量为连续变量，自变量为分
4
经典统计分析方法论对整个流程的控制和干预非常严格，但是在很多情况下无法满足， 形成了所谓半试验研究支持下的统计分析方法论，其具体特征如下： 研究设计具有明显的向实际情况妥协的特征，所谓七大步骤可能不被严格遵循，从
数据准备开始的后三步的重要性比经典分析方法论高。 研究设计可能无法做到理想化，例如抽样与分组的完全随机性，试验组与对照组干
9
针对数据独立性或随机性的检验：考察样本的随机性，如果样本不是从总体整随机抽取 的，所做的任何推断将变得没有价值，对于这类问题，最简单的方法是进行游程检验。
针对分布类型的检验：常见的情况是检验某个连续变量所在总体的分布是否服从正态分 布，因为正态分布是很多后续统计分析的前提。
假定分布类型后针对某个分布参数的检验： • 考察中位数是否等于某个假定值，采用秩和检验 • 对于连续型变量，研究者最关心的往往是其均数是否等于某个假定数值，单样本图t 检验是常用的方法。
相关分析的指标体系：在提及相关分析时往往考察的是连续变量的相关关系，实际上对 任何类型的变量，都可以用相应的指标进行相关关系的考察。 • 名义变量的相关指标 • 有序变量的相关指标 • 连续变量的相关指标
12
这里所说的多变量模型指的是在模型中可以区分出因变量和自变量，并且模型中可以有 多个自变量或因变量，建模的目的是考察各自变量对因变量的作用强弱，最终对因变量 取值进行预测的统计模型。 方差分析/一般线性模型：典型的方差分析对应的是因变量为连续变量，自变量为分
4
经典统计分析方法论对整个流程的控制和干预非常严格，但是在很多情况下无法满足， 形成了所谓半试验研究支持下的统计分析方法论，其具体特征如下： 研究设计具有明显的向实际情况妥协的特征，所谓七大步骤可能不被严格遵循，从
数据准备开始的后三步的重要性比经典分析方法论高。 研究设计可能无法做到理想化，例如抽样与分组的完全随机性，试验组与对照组干
9
针对数据独立性或随机性的检验：考察样本的随机性，如果样本不是从总体整随机抽取 的，所做的任何推断将变得没有价值，对于这类问题，最简单的方法是进行游程检验。
针对分布类型的检验：常见的情况是检验某个连续变量所在总体的分布是否服从正态分 布，因为正态分布是很多后续统计分析的前提。
假定分布类型后针对某个分布参数的检验： • 考察中位数是否等于某个假定值，采用秩和检验 • 对于连续型变量，研究者最关心的往往是其均数是否等于某个假定数值，单样本图t 检验是常用的方法。