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◼ 13.1 从数据库到数据仓库 ◼ 13.2 数据仓库的结构 ◼ 13.3 数据仓库的设计 ◼ 13.4 OLAP与数据仓库 ◼ 13.5 数据挖掘(data mining,DM) ◼ 13.6 决策支持系统与数据仓库 ◼ 13.7 SQL Server 2000的数据仓库 ◼ 13.8 小结 ◼ 13.9 习题
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12.1数据仓库的基本概念 12.2数据仓库的基本特点 12.3数据仓库的基本体系结构 12.4数据仓库的数据库模式 12.5数据仓库的前端工具 12.5.1联机分析处理 12.5.2数据挖掘
文档格式:PPT 文档大小:179KB 文档页数:21
10.1数据库系统实施与支持概述 10.2数据库的实施与维护 10.2.1数据库的实施 10.2.2数据库的运行与维护 10.3数据库系统的应用程序设计 10.3.1程序设计语言的选择 10.3.2编码风格 10.4系统测试 10.4.1测试的方法与技术 10.4.2测试的步骤 10.5运用 Powerdesigner建立数据库 10.5.1PDM中的用户管理 10.5.2使用ODBC访问数据库 10.5.3生成数据库 10.6应用实例
文档格式:PPT 文档大小:722.5KB 文档页数:52
数据库的存储结构分为逻辑存储结构和物理存储结构两种。 1、数据库的逻辑存储结构指的是数据库是由哪些性质的信息所 组成, SQL Server的数据库不仅仅只是数据的存储,所有与数 据处理操作相关的信息都存储在数据库中。实际上,sQL Server的数据库是由诸如表、视图、索引等各种不同的数据库 对象所组成,它们分别用来存储特定信息并支持特定功能,构 成数据库的逻辑存储结构
文档格式:PDF 文档大小:4.85MB 文档页数:15
油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心,面向油气行业生产需求,构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池,通过数据清洗与融合提升数据质量,整合物理模拟与数据挖掘等手段,实现服务功能模块化,并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析,表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作,挖掘石油工业数据的巨大潜能,实现降本增效,建设全新的智能油气工业生态圈,完成产业升级
文档格式:PDF 文档大小:73.04KB 文档页数:29
5.1 数据库设计的特点 数据库设计的特点 5.2 数据库设计方法 数据库设计方法 5.3 数据库系统的生命周期 数据库系统的生命周期 5.4 数据库设计的步骤 数据库设计的步骤
文档格式:DOC 文档大小:30.5KB 文档页数:3
《数据库系统原理》是计算机科学与技术专业的专业必修课,主要讨论数据库系统的 基本概念,基本原理,基本方法以及有关的应用。内容包括:数据库系统的组成、关系数 据库、数据库设计以及数据库相关技术。要求学生通过本课程的学习了数据库系统的基本 概念,掌握相关的知识,初步掌握数据库设计方法,并能用数据库系统建立数据库及简单 的应用
文档格式:PPT 文档大小:242KB 文档页数:40
7.1数据库系统设计概述 7.1.1数据库系统设计的基本概念 7.1.2数据库系统的设计过程与开发方法 7.1.3数据库系统设计的特征 7.2需求分析 7.2.1事件与系统需求 7.2.2事物与系统需求 7.3数据库需求建模 7.3.1数据流图 7.3.2数据字典 74系统需求说明 7.4.1系统需求规格说明书 7.4.2数据要求说明书
文档格式:PPT 文档大小:888.5KB 文档页数:53
1.1 几个重要概念 1.2 数据库系统设计目标 1.3 数据视图 1.4 数据库语言 1.5 关系数据库 1.6 数据库存储和查询 1.7 数据库事务管理 1.8 数据库设计 1.9 数据库体系结构
文档格式:PPT 文档大小:102.5KB 文档页数:23
一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系
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