3.1 SQL概述 3.2数据定义语言（DDL） 3.3 SQL的数据查询（DML） 3.4 SQL的数据更新（DML） 3.5视图 3.6数据控制语言（DCL） 3.7嵌入式SQL语言 3.8 存储过程*（T-SQL）

§2.1数据的来源 §2.2调查数据 §2.3实验数据 §2.4数据的误差 §2.5数据文件

第11章数据仓库和数据挖掘 1.数据仓库 2.联机分析处理(OLAP) 3.知识发现和数据挖掘

目录 2.1数据和数据模型 2.2概念层数据模型 2.3组织层数据模型 2.4关系代数

1.1内存的存储特性是什么? 答:最典型的存储特性是,数据一次存入,可多取出,即取出的是它的副本,但一 旦数据被覆盖或者关闭计算机,就会导致内存中的数据完全丢失。这个特性使得内存特别 适合存储一些临时性数据,因为一旦重新启动,这些数据就自动消失。也正是这个特性, 使得内存不适合存储重要的数据,因为一旦死机这些东西就再也找不回来了

第1章 导论 第2章 大数据安全 第3章 大数据安全挑战 第4章 大数据安全法规政策和标准化现状 第5章 大数据安全标准体系 第6章 大数据安全标准化工作建议

11.1文件概述 计算机的数据文件按数据的存放方式分为三种类型: 1.顺序型文件 连续存放的文本数据。此文件中通常记录与记录之间 的分界符为回车符;记录中字段与字段之间的分界符为 逗号。 2.随机型文件 有固定记录结构长度的文本数据。随机文件的每一个 记录都有固定的长度,每一个记录都有一个记录号,在 存入数据时,只需指明是第几个记录号,就可以把数据 存入制定位置

●CRM的客户数据及数据库的构建 ●CRM数据仓库 ●CRM数据挖掘及数据挖掘技术

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

2.1数据的计量尺度 2.2统计数据的来源 2.3统计数据的质量 2.4统计数据的整理 2.5分布集中趋势的测度 2.6分布离散程度的测度 2.7分布偏态与峰度的测度 2.8茎叶图与箱线图 2.9统计表与统计图