第十三章数据库与开发工具的协同使用 13.1常用的数据库连接方法 13.2在 Visual BASIC中的数据库开发 13.3在 Delphi或C++Builder中的数据库开发 13.4s与 SQL Server的协同运用 13.5案例中的程序

本章将介绍BDP组件。Delphi 2005通过BDP扩展了.NET，能够支持其他的数据库平台，通过本章学习，读者将学会如何使用BDP组件和主/从表结构

第一章 Delphi77.0集成开发环境 第二章面向对象基础知识和 Windows程序开发初步 第三章 Object Pascal语言基础 第四章常用控件的使用 第五章程序的调试和异常处理 第六章数据库程序开发 第七章项目实例1系部图书管理系统 第八章项目实例2一小区物业管理系统 第九章项目实例3- DelphiExcel控制 第十章项目实例4-DVD租赁管理系统

《计算机应用基础 B》 《信息安全导论》 （理论课） 《信息安全概论 A》 《数据结构》 《信息安全概论》 《模式识别》 《并行计算》 《数据结构与算法》 《算法设计与分析》 《计算机应用基础》 《信息分析与评价》 《人工智能鱼》 《人工智能导论》 《计算机网络》 《计算机网络基础》 《计算机组成原理》 《计算机体系结构》 《物联网引论》 《INTERNET 网》 《FLASH 动画设计与 ASP 编程》 《Java 程序设计 B》 《汇编语言程序设计》 《可视化程序设计 A》 《数据库基础及应用》 《DELPHI 可视化编程设计》 《Java 程序设计》 《数据库系统原理》 《数据库应用基础》 《数学软件 Mathematica》 《数学软件 Matlab》 《软件工程》 《数据仓库与数据挖掘》 《嵌入式操作系统》 《程序设计语言 A（C 语言）》 《操作系统》 《面向对象程序设计》 《Java 程序设计基础》 《程序设计语言 A (C++)》 《程序设计语言 B》 《程序设计基础》 《Web 程序设计》 《Windows 程序设计》 《编译原理》 《大数据应用概论》 《企业经营决策实战》 《软件工程概论》 《软件设计模式》 《软件项目管理（双语）》 《软件需求分析与设计》 《软件质量保证与测试》 《数据库原理》 《写作与表达实训》 《现代操作系统（双语）》 《嵌入式系统原理与应用》 《组件开发技术》 《移动开发技术》 《统一建模语言》 《数据挖掘技术》 《数据库应用》 《Matlab 软件应用》 《单片机与接口技术》 《计算机图形学基础》 《网页制作技术》 《Photoshop 入门与提高》 《电子商务概论》 《多媒体课件设计》 《计算机图形学》 《电子商务实战》实习 《计算方法》 《专业英语》 《信息检索技术》

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

1.1 什么是数据挖掘. 2 1.2 数据挖掘的步骤. 2 1.3 数据挖掘的主要功能. 4 1.3.1 预测性.4 1.3.2 描述性.5 1.4 在何种数据上进行数据挖掘. 7 1.4.1 数据库数据.7 1.4.2 数据仓库.8 1.4.3 事务数据.8 1.5 数据挖掘的工具. 8 1.6 数据挖掘研究的主要方向. 9 1.6.1 数据挖掘的方法.9 1.6.2 用户交互技术.9 1.6.3 数据挖掘的性能和可扩展性.9 1.6.4 针对不同数据或数据源的数据挖掘技术 .9 1.7 数据挖掘的应用领域. 10 1.8 SPSS Modeler 软件使用概述. 10 1.8.1 软件简介.10 1.8.2 软件窗口.12 1.8.3 数据流的基本操作.13

1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程