数据库是信息社会的重要基础设施，数据库技术已广泛应用于各行各业。本 课程主要介绍数据库技术的基本理论和应用方法，课程内容主要包括数据库管理 系统的组成、结构和功能、数据模型和数据建模、关系数据模型和规范化理论、 关系数据库系统的标准化语言 SQL、数据库设计方法等，并简要介绍数据库系统的 安全性保护、完整性约束、并发控制机制等方面的基本知识,简要介绍数据库领域 的新技术

数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送

关系数据库系统是本书的重点。在数据库发 展的历史上,最重要的成就是关系模型。 关系数据库系统与非关系数据库系统的区别 是:关系系统只有“表”这一种数据结构;而非 关系数据库系统还有其他数据结构,对这些数据 结构有其他的操作。 本章讲解关系数据库的重要概念,包括关系 模型的数据结构、关系的完整性以及关系操作。 介绍用代数方式来表达的关系语言即关系代数

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

数据通信基本概念 数据通信系统基本结构 信息、数据、信号 数据通信的主要技术指标 数据传输方式 串行通信、并行通信 单工通信、半双工通信、全双工通信 基带传输、频带传输、宽带传输 数据的同步技术 异步传输、同步传输 数据编码技术 数字数据信号 模拟传输 幅移键控ASK、频移键控FSK、 相移键控PSK 数字传输 不归零码NRZ、曼彻斯特编码、 差分曼彻斯特编码 模拟数据信号 模拟传输 调幅、调频、调相 数字传输 脉冲编码调制PCM 多路复用技术 时分多路复用、频分多路复用、波分多路复、码分多路复用 数据交换技术 电路交换、报文存储转发交换、报文分组存储转发交换（数据 报方式、虚电路方式） 传输介质 传输介质类型与特点 差错控制技术 检错码、纠错码和差错控制机制

数据库系统担负着存储和管理数据信息的 任务数据库的安全性,就是防止非法用户使用 数据库造成数据泄露、更改或破坏,以达到保 护数据库的目的。数据库中数据必须在数据库 管理系统(DBMS)统一的严格的控制之下,只 允许有合法使用权限的用户访问,尽可能杜绝 所有可能对数据库的非法访问。一个DBMS能否 有效地保证数据库的安全性是它的主要性能指 标之一

13.1 C文件概述 文件:存储在外部介质上数据的集合是操作系统 数据管理的单位 1、数据文件的改动不引起程序的改动程序与数据分离 2、冈程的数据文件中的数据数据共享 3、能保有程雇行的数据数据(定长和不定长) 流式文件:由一个个字符(字节)数据顺序组成 按存储介质: 普通文件:存储介质文件(磁盘、磁带等) 设备文件:非存储介质(键盘、显示器、打印机等) 按数据的组织形式: 文本文件:ASCI文件,每个字节存放一个字符的ASCI码 二进制文件:数据按其在内存中的存储形式原样存放

在各行各业的信息处理中,数据库技术得到了普遍应用。数据库技术所研究的问题是如何科学地组织 和存储数据,如何高效地获取和处理数据。VB在数据 库方面提供了强大的功能和丰富的工具。利用VB提供的数据库管理功能,可以很容易地进行数据库应用程序的开发。本章介绍数据库的基本知识和有关操作, 主要内容有:数据库的基础知识,数据库的创建及基本操作,数据库的访问方法

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性