工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB

4.1数据管理技术的发展 4.2数据描述与数据模型 4.3数据库体系结构 4.4关系代数 4.5关系模式的规范化 4.6数据库设计 4.7关系数据库语言

7.1VB数据库技术基础 7.2可视化数据管理器 7.3数据控件(Data) 7.4应用SQL进行数据库查询 7.5数据访问对象(DAO) 7.6ADO数据控件

1.1 数据处理 1.2 数据库管理技术的发展 数据库管理技术的发展 1.3 数据库系统的组成 数据库系统的组成 1.4 数据模型

一、数据库保护概况 二、数据库与OS在安全上的关系 三、数据库安全性的目标 四、 数据库的访问控制类型

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

5.1 引子 5.2 基础不牢，地动山摇 5.3 教育大数据应用创新的领域特点分析 5.4 本章小结

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

物流活动常处于运动的和非常分散的状态,因此地理信息系统(GIS)和全球定位平系统(GPS)等技术能够将物品移动的空间数据进行有效的管理。本章对GIS和GPS从概述、定义、分类、特征、组成与功能、运行机理和在物流信息系统中的作用进行介绍,使读者了解空间数据管理的实用技术的原理