 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

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

（1）理解数据恢复概念及分类； （2）理解数据恢复基础原理； （3）掌握硬盘数据恢复的基本方法及注意事项； （4）掌握硬盘数据备份的方法。 任务1 数据恢复概念及分类 任务2 数据恢复基础原理 任务3 硬盘数据恢复方案分析 任务4 数据备份

6.1 数据库设计概述 6.1.1 数据库和信息系统 6.1.2 数据库设计的特点 6.1.3 数据库设计方法简述 6.1.4 数据库设计的基本步骤 6.2 需求分析 6.2.1 需求分析的任务 6.2.2 需求分析的方法 6.2.3 数据字典

第18章 SQL Server应用实例 18-1数据库规划与设计 18-2SIS需求分析与功能结构0 l18-3SI数据结构设计及实现 18-4SMIS应用程序的编制 18-5 SQL Server数据库对象设计 数据库设计是数据库应用的关键技术。本章首先介绍了数据库设计的基本过程,而后基于数据库设技术和 SQL Server2000知识系统地介绍了学生管理信息系统实例的需求分析、功能结构、数据结构设计与具体实现、应用程序的编制等内容

• 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

2.1关系数据库 2.1.1关系数据结构 2.1.2关系操作 2.1.3关系的完整性 2.2SQL语言 2.2.1qL概述及特点 2.2.2SQL数据定义 2.2.3SQL数据查询 2.2.4SQL数据操纵 2.2.5数据控制 2.3关系数据理论 2.3.1关系模式可能存在的问题 2.3.2函数依赖及规范化

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

SQL是一种一体化的语言,它包括了数据 定义、数据查询、数据操纵和数据控制 等方面的功能,它可以完成数据库活动 中的全部工作。而以前的非关系模型的 数据语言一般包括存储模式描述语言、 概念模式描述语言、外部模式描述语言 和数据操纵语言等等,这种模型的数据 语言,一是内容多,二是掌握和使用起 来都不象SQL那样简单、实用

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高