一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系

应用需求和计算机技术推动数据库技术发展。 速度快、热点多、新技术层出不穷。 学习本章,要求了解数据库技术的发展基本情 况,同时对分布式数据库、数据仓库、WEB数 据库、新一代关系型数据库、面向对象数据库 、多媒体数据库作较深了解

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

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·集成服务( Integration Services)是用于生成高性能数据 集成和工作流解决方案(包括针对数据仓库的提取、转换 和加载(ETL)操作)的平台。集成服务包括生成并调试包 的图形工具和向导;执行如数据导入、导出,FTP操作, SQL语句执行和电子邮件消息传递等工作流功能的任务等 ·数据转换服务是一个功能非常强大的组件

SQL Server 2000是Microsoft公司最新推出的 大型数据库管理系统，它建立在成熟而强大的 关系模型基础上，可以很好地支持客户机/服务 器网络模式，能够满足各种类型的企事业单位 对构建网络数据库的需求，并且在易用性、可 扩展性、可靠性以及数据仓库等方面确立了世 界领先的地位，是目前各级各类学校学习大型 数据库管理系统的首选教材

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SQL Server2000是 Microsoft公司最新推出的大 型数据库管理系统,它建立在成熟而强大的关系 模型基础上,可以很好地支持客户机/服务器网 络模式,能够满足各种类型的企事业单位对构建 网络数据库的需求,并且在易用性、可扩展性、 可靠性以及数据仓库等方面确立了世界领先的地 位,是目前各级各类学校学习大型数据库管理系 统的首选教材

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

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