 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

管 理 科 学 与 工 程 （ 1201） 《高级运筹学》 《系统科学与系统工程》 《高级计量经济分析》 《文献阅读与学术写作》 《管理科学与工程前沿》 《高级信息管理》 《管理科学研究方法》 《系统仿真与建模》 《社会网络分析》 《ESG 理论及应用》 《六西格玛管理》 管 理 科 学 与 工 程 （ 0871） 《数据驱动的管理方法》 《大数据治理》 《大数据分析与挖掘》 《高级信息系统分析与设计》 《大数据技术及应用综合实践》 《高级统计学》 《科技美学与创新思维》 《深度学习》 《高级管理学》 《大数据分析与管理》 《信息经济学》 《复杂网络理论与应用》 大 数 据 技 术 与 工 程 《大数据技术与工程前沿》 《创新创业与职业规划》 《数据采集与预处理》 《大数据可视化》 工 业 工 程 与 管 理 《工业工程与管理概论专题（英）》 《文献阅读与写作》 《质量与可靠性》 《运营管理》 《人因与设计》 《领导力与组织沟通》 《工程经济学》 《工程系统建模与仿真》 《定量分析：模型与方法》 《项目管理》 《供应链与物流管理》 《精益生产》 《数字经济》 《数字企业管理》 《数字创新与创业》 《项目管理案例研究》 《企业经营模拟实训》 《生产过程仿真与作业改善实训》 《工程伦理》 《文献阅读与学术写作实践》 《知识产权》 物 流 工 程 与 管 理 《专业实践》 《物联网概论》 《物流大数据前沿与技术》 《物流系统分析与优化》 《物流系统建模与仿真》 《物流系统应用实践》 《现代物流与供应链管理》

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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

3.1集中式系统 3.2客户/服务器系统 3.2.1客户/服务器结构 3.2.2N层客户机服务器结构 3.3分布式系统 3.3.1分布式系统的基本概念 3.3.2分布式数据库系统的主要特点 3.4数据库接口 3.4.1通过ODBC连接数据库 3.4.2通过JDBC连接数据库 3.4.3通过 OLE DB连接数据库 3.4.4通过专用接口连接数据库 3.4.5通用数据库接口和专用数据库接口的比较 3.5应用实例

• 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

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

数据库不仅仅存储数据,事实上它为用户提供信息。因此,数据库安全不仅要考虑保护敏感数据,而且要考 虑使用户以受控制的方式检索数据的机制。这里强调了把数据库安全和操作系统安全区分开来。比起对数据的访 问控制,我们应该更强调对信息的访问控制。尽管保护数据的安全是一个重要问题,但我们绝对应该把控制集中 在请求访问的目标上

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