第8章数据处理 第二单元直方图 一、学习目标 了解用直方图的方法处理数据. 二、内容讲解 当数据很多的时候,如何来处理数据?这包括两个方面的问题:从一个角度 来说,若数据很多,计算数据的平均数和方差是很麻烦的,或者说不必要计算精确 的特征数;第二个问方面,我们不满足计算数据的特征数,我们还要知道数据的全 貌

一、什么是数据仓库? 二、数据仓库的结构 三、数据仓库系统 四、建立数据仓库 五、实现数据仓库的数据库环境

2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生

数据库体系结构 数据库的创建 数据库的修改 数据库的删除 数据库的压缩 数据库的附加和分离

02-01-05一级考试选择题(K) 1、在计算机上播放VCD采用的是() A)人工智能B)网络技术C)多媒体技术D)数据库技术 2、向光盘中写入数据,可使用()。 A)光笔B)可读写光驱C)CD-ROM D)扫描仪 3、有关数据总线的说法,错误的是() A)数据总线可以双向传送信息 B)数据总线的位数决定CPU的字长 C)数据总线的位数与内存容量有关 D)数据总线传送的是数据信息

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

（一）理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 （二）实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲（实验） 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 （三）实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践

本章重点内容 一、根据需要设计数据窗口对象 二、熟悉数据窗口画板及其基本操作 三、理解不同的数据源和显示风格 四、设置数据窗口的各种对象和属性 五、数据窗口的打印设置 六、统计图表的使用 七、数据库开发常用功能的实现方法

9.1 社交媒体大数据应用背景分析 9.2 社交媒体大数据行为模式识别的热点研究方向 9.3 社交媒体大数据应用创新：以跨域行为模式识别为例 9.4 社交媒体大数据跨域行为模式识别的技术体系 9.5 社交媒体行为大数据应用创新的案例分析 9.6 本章小结