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中国科学技术大学:《计算机科学导论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十讲 大数据的处理和分析
文档格式:PPTX 文档大小:473.97KB 文档页数:56
• 大数据的魅力 – 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点 • 大数据时代的思维变革 – 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关关系 • 大数据的处理 – 几种主要处理方式、MapReduce编程模型 • 大数据的分析 – 关键技术概述、PageRank初步
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第1章 数据分析过程的主要问题
文档格式:PPTX 文档大小:2.37MB 文档页数:50
• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题
《数据结构》课程教学资源:研究的内容
文档格式:PPT 文档大小:153.5KB 文档页数:11
一、数据结构研究的内容 计算机中的非数值运算:字符、表格、声音、图象等 (1)对所加工的数据对象进行逻辑组织 ·数据元素及其数据项 ·数据元素之间的逻辑关系:线性或是非线性 (2)将数据对象存储在计算机中 逻辑结构在计算机中的存储被成为“物理结构”或“存储结构” 物理结构要存储:数据元素本身和数据元素之间的关系
西南交通大学:《管理信息系统》课程教学资源(PPT课件)第五章 数据库与数据仓库
文档格式:PPT 文档大小:1.86MB 文档页数:125
5.1数据库与数据库管理系统 5.2数据库应用系统开发 5.3数据模型 5.4数据库设计 5.5数据仓库与数据挖掘 5.6分布式数据库 5.7结构化查询语言SQL
西华师范大学:《数据库系统概论》习题库
文档格式:DOC 文档大小:179.5KB 文档页数:43
1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 数据: 描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。数据与其语 义是不可分的
南京大学:《大数据关键技术与应用创新》课程教学资源(PPT课件讲稿,上篇:大数据关键技术)第二章 数据库系统原理(数据库技术的基本原理)
文档格式:PPTX 文档大小:2.2MB 文档页数:81
2.1 此为数据库,非彼大数据 2.2 数据库技术重要的历史发展阶段 2.3 关系模型的直观认知 2.4 关系模型的预备知识 2.5 关系数据库的基本原理 2.6 关系数据库体系的优化设计 2.7 本章小结
《C++程序开发教程》课程电子教案(PPT教学课件)第六章 数据结构
文档格式:PPT 文档大小:580.5KB 文档页数:89
在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型
高等教育出版社:《数据库系统实用教程》教材PDF电子版(2006,徐洁磐、柏文阳、刘奇志)
文档格式:PDF 文档大小:2.31MB 文档页数:190
本书是一本实用性数据库教材,它重点突出应用性与新技术,它将数据库基本原理、技术与应用三者结合于一体,系统性强、基本概念与原理讲述清楚、内容深入浅出、文字浅显易懂、并配有大量辅助性材料。本书由六部分组成,它们是基本原理部分(第一章——第二章),关系数据库系统的原理与技术(第三章——第七章),数据库的设计与管理(第八章——第十章),新型数据库(第十一章——第十三章),数据库应用(第十四章——十六章)最后是数据库实验指导书。本书可作为高等学校计算机应用类专业以及计算机应用相关专业的大学本科数据库课程教材,也可作为数据库应用开发人员的参考资料及相关培训教材
电子科技大学:《数据库新技术 Database Technology》课程教学资源(课件讲稿)第6章 主题数据库
文档格式:PDF 文档大小:39.12MB 文档页数:73
6.1 引言 6.2 空间数据库 6.3 多媒体数据库 6.4 移动对象数据库 6.5 时态数据库 6.6 主动数据库 6.7 工程数据库 6.8 实时数据库 6.9 内存数据库
山西农业大学:大数据技术原理与应用(PPT讲稿)Development and application of bigdata technology
文档格式:PPT 文档大小:7.54MB 文档页数:56
1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议
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