12.1数据仓库的基本概念 12.2数据仓库的基本特点 12.3数据仓库的基本体系结构 12.4数据仓库的数据库模式 12.5数据仓库的前端工具 12.5.1联机分析处理 12.5.2数据挖掘

10.1数据库系统实施与支持概述 10.2数据库的实施与维护 10.2.1数据库的实施 10.2.2数据库的运行与维护 10.3数据库系统的应用程序设计 10.3.1程序设计语言的选择 10.3.2编码风格 10.4系统测试 10.4.1测试的方法与技术 10.4.2测试的步骤 10.5运用 Powerdesigner建立数据库 10.5.1PDM中的用户管理 10.5.2使用ODBC访问数据库 10.5.3生成数据库 10.6应用实例

◼ 13.1 从数据库到数据仓库 ◼ 13.2 数据仓库的结构 ◼ 13.3 数据仓库的设计 ◼ 13.4 OLAP与数据仓库 ◼ 13.5 数据挖掘（data mining，DM） ◼ 13.6 决策支持系统与数据仓库 ◼ 13.7 SQL Server 2000的数据仓库 ◼ 13.8 小结 ◼ 13.9 习题

信息安全专业 《C 语言程序设计》 《信息系统基础》 《专业认知实践》 《面向对象程序设计》 《信息安全导论》 《信息安全数学基础》 《数据结构》 《信息论基础》 《数据结构课程设计》 《信息安全法律基础》 《信息安全前沿技术讲座》 《密码学》 《操作系统》 《软件设计与方法》 《计算机网络》 《密码学实验》 《操作系统实验》 《计算机网络实验》 《人工智能应用技术》 《信息安全竞赛创新实践》 《数据库系统及应用》 《数据库设计》 《网络攻防技术》 《编译原理》 《编译原理课程设计》 《网络攻防技术实战》 《Linux/Unix 应用与实践》 《Java 企业级开发》 《网络程序设计》 《移动应用开发与实践》 《入侵检测技术实践》 《网络安全协议与标准》 《信息系统分析与设计》 《恶意代码分析与防护实践》 《信息系统安全课程设计》 《信息系统安全》 《网络安全协议与标准课程设计》 《防火墙与 VPN 技术分析》 《专业英语》 《信息安全工程实践》 《信息安全数据分析实践》 《信息安全管理与风险评估》 《信息安全管理与风险评估课程设计》 《信息安全专业综合实习》 《计算机原理与组成》 《渗透测试》 《自主创新创业实践》 《毕业设计》 审计学专业 《计算机审计专业导论》 《管理学原理》 《会计学原理》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《实用操作系统》 《实用操作系统实践》 《财务会计(一)》 《税法》 《财务会计(二)》 《成本会计》 《数据库系统及应用实践》 《Python 程序设计》 《Python 程序设计实践》 《管理统计学》 《管理统计学实践》 《会计模拟实习》 《政府与非营利组织会计》 《WEB 原理及应用》 《财务管理》 《高级会计学》 《审计学原理》 《经济法》 《计算机网络实践》 《会计信息系统》 《会计信息系统实验》 《管理会计》 《商务智能》 《Oracle/MySQL 数据库系统》 《会计信息化实践》 《会计信息系统分析与设计实践》 《审计实务与案例分析》 《计算机财务管理》 《计算机财务管理实验》 《计算机数据审计》 《内部审计》 《审计模拟实习》 《公司战略与风险管理》 《资产评估》 《信息系统安全基础》 《审计实务与案例分析实践》 《计算机数据审计实践》 《计算机审计实务》 《信息系统审计》 《计算机审计实验》 《企业资源计划(ERP)及

该章主要介绍数据通信技术的基本概念、数据编码技术、数据通信方式、数据传输介质、多路复用技术、数据交换技术、差错控制技术等。初步了解数据通信的基本技术。重点难点：数据的四种传输方式；数据的三种编码技术；多路复用技术；数据的三种交换技术；差错控制技术

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

7.1数据库系统设计概述 7.1.1数据库系统设计的基本概念 7.1.2数据库系统的设计过程与开发方法 7.1.3数据库系统设计的特征 7.2需求分析 7.2.1事件与系统需求 7.2.2事物与系统需求 7.3数据库需求建模 7.3.1数据流图 7.3.2数据字典 74系统需求说明 7.4.1系统需求规格说明书 7.4.2数据要求说明书

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

数据库运行过程中,有一系列工作要作:我们希望没有授权的用户不能操纵数据库,此为的安全性;我们希望被授权的用户在出现更新错误时能保持数据的完整性,此为数据库的完整性控制;我们希望了解数据库的整体情况可以查询系统目录;我们希望数据库遇到故障时把损失降低到最小程度,此为数据库恢复。 2.2.1安全性 2.2.2完整性约束 2.2.3系统目录 2.2.4数据库恢复

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理