6.1数据库基础 6.2数据库与Web集成的方法 6.3数据仓库与联机分析处理 6.4知识发现

◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*

SQL Server 2000是运行于Windows 操作系统的的关系型数据库管理系 统(RDBMS-- Relational DataBase Manage System)，是新一代电子商 务、数据仓库和数据库解决方案

5.1数据库与数据库管理系统 5.2数据库应用系统开发 5.3数据模型 5.4数据库设计 5.5数据仓库与数据挖掘 5.6分布式数据库 5.7结构化查询语言SQL

案例：澳大利亚的国民银行 十分重视对客户的管理 每天将所收集的客户数据放到数据仓库中。设定智能分析机制,对客户交易状态进行管理客户状态异常的情况发生,数据仓库会自动做出相关统计

数据库,其实就是数据的集合,通俗地说,也就是存 储数据的“仓库”,只不过该仓库是在计算机中存储, 而且数据是按照一定的格式存放的。 一些与数据库相关的概念:

教学目的 一、使学生对系统分析有深刻的了解。 二、掌握结构化系统分析的基本思想;系统分析的原则。 三、熟练绘制业务流程图、数据流程图了解数据仓库的概念,对数据库能够进行逻辑设计。 四、具备数据字典编制和熟练使用分析工具的能力

一个数据库应用系统往往涉及到多方面的复杂的 数据信息。例如,在学生管理信息系统中,要涉 及到学生、院系、宿舍、课程、成绩等数据。再 例如,在产品销售数据库中设计到产品、类别、 仓库、销售单、销售明细单等数据。 如何将所涉及到的数据组织存入到数据库中?是 放在一个表中存放还是分放在几个表中存放?每 个表应由哪些属性组成?怎样设计才是科学合理 的呢?

第一节企业物流系统概论 第二节工业机器人 第三节自动导向小车 第四节自动化立体仓库 第五节物料自动识别及数据获取 第六节柔性制造系统(FMS)的运储系统

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