数据挖掘的定义是什么

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整

数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性

数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的

数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析 *** 作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。

而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的 *** 作都属于是灰箱 *** 作。

关于派可数据，用心创造数据价值 让数据分析更简单

题库内容：

数据的解释

[data]

科学实验、检验、统计等所获得的和 用于 科学 研究 、技术 设计 、查证、决策等的数值 提供 各项数据 详细解释 进行各种统计、 计算 、科学研究或技术设计等所 依据 的数值。 柯岩 《奇异的 书简 ·船长》 ：“ 贝汉廷 分析着各个 不同 的数据，寻找着 规律 ， 终于 抓住了 矛盾 的 牛鼻子 。”

词语分解

数的解释 数 （数） ù 表示、划分或计算出来的量：数目。数量。数词。数论（数学的一支，主要研究正整数的 性质 以及和它有关的规律）。数控。 几，几个：数人。数日。 技艺 ，学术：“今夫弈之为数，小数也”。 命运 ，天 据的解释 据 （据） ù 凭依、倚仗：据点。据险固守。 占有：窃据。盘据。据为己有。 可以用做证明的事物：字据。证据。单据。论据。契据。言之有据。 按照：据实。据称。依据。据事直书。 据 （据） ū 〔 拮据 〕

分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言

问题描述:

数据库的一些概念我希望得到明确一些的定义,最好举个例子因为脑子反应比较慢

基本表,代码表,中间表,报表,临时表

这几个表都是什么东西,能否给解释一下,都用来做什么的,什么情况下要用到

解析:

数据库系统的基本概念

数据：实际上就是描述事物的符号记录。

数据的特点：有一定的结构，有型与值之分，如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值，如整型值15。

数据库：是数据的 ，具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，并可被各个应用程序共享。

数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的，具有集成与共享的特点。

数据库管理系统：一种系统软件，负责数据库中的数据组织、数据 *** 纵、数据维护、控制及保护和数据服务等，是数据库的核心。

数据库管理系统功能：

（1）数据模式定义：即为数据库构建其数据框架；

（2）数据存取的物理构建：为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段；

（3）数据 *** 纵：为用户使用数据库的数据提供方便，如查询、插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计；

（4）数据的完整性、安生性定义与检查；

（5）数据库的并发控制与故障恢复；

（6）数据的服务：如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。

为完成以上六个功能，数据库管理系统提供以下的数据语言：

（1）数据定义语言：负责数据的模式定义与数据的物理存取构建；

（2）数据 *** 纵语言：负责数据的 *** 纵，如查询与增、删、改等；

（3）数据控制语言：负责数据完整性、安全性的定义与检查以及并发控制、故障恢复等。

数据语言按其使用方式具有两种结构形式：交互式命令(又称自含型或自主型语言)宿主型语言（一般可嵌入某些宿主语言中）。

数据库管理员：对数据库进行规划、设计、维护、监视等的专业管理人员。

数据库系统：由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数据库管理员（人员）、硬件平台（硬件）、软件平台（软件）五个部分构成的运行实体。

数据库应用系统：由数据库系统、应用软件及应用界面三者组成。

文件系统阶段：提供了简单的数据共享与数据管理能力，但是它无法提供完整的、统一的、管理和数据共享的能力。

层次数据库与网状数据库系统阶段 ：为统一与共享数据提供了有力支撑。

关系数据库系统阶段

数据库系统的基本特点：数据的集成性 、数据的高共享性与低冗余性 、数据独立性（物理独立性与逻辑独立性）、数据统一管理与控制。

数据库系统的三级模式：

（1）概念模式：数据库系统中全局数据逻辑结构的描述，全体用户公共数据视图；

（2）外模式：也称子模式与用户模式。是用户的数据视图，也就是用户所见到的数据模式；

（3）内模式：又称物理模式，它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。

数据库系统的两级映射：

（1）概念模式到内模式的映射；

（2）外模式到概念模式的映射。

42 数据模型

数据模型的概念：是数据特征的抽象，从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表与 *** 作提供一个抽象的框架。描述了数据结构、数据 *** 作及数据约束。

E-R模型的基本概念

（1）实体：现实世界中的事物；

（2）属性：事物的特性；

（3）联系：现实世界中事物间的关系。实体集的关系有一对一、一对多、多对多的联系。

E-R模型三个基本概念之间的联接关系：实体是概念世界中的基本单位，属性有属性域，每个实体可取属性域内的值。一个实体的所有属性值叫元组。

E-R模型的图示法：（1）实体集表示法； （2）属性表法； （3）联系表示法。

层次模型的基本结构是树形结构，具有以下特点：

（1）每棵树有且仅有一个无双亲结点，称为根；

（2）树中除根外所有结点有且仅有一个双亲。

从图论上看，网状模型是一个不加任何条件限制的无向图。

关系模型采用二维表来表示，简称表，由表框架及表的元组组成。一个二维表就是一个关系。

在二维表中凡能唯一标识元组的最小属性称为键或码。从所有侯选健中选取一个作为用户使用的键称主键。表A中的某属性是某表B的键，则称该属性集为A的外键或外码。

关系中的数据约束：

（1）实体完整性约束：约束关系的主键中属性值不能为空值；

（2）参照完全性约束：是关系之间的基本约束；

（3）用户定义的完整性约束：它反映了具体应用中数据的语义要求。

43关系代数

关系数据库系统的特点之一是它建立在数据理论的基础之上，有很多数据理论可以表示关系模型的数据 *** 作，其中最为著名的是关系代数与关系演算。

关系模型的基本运算：

（1）插入 （2）删除 (3)修改 （4）查询（包括投影、选择、笛卡尔积运算）

44 数据库设计与管理

数据库设计是数据应用的核心。

数据库设计的两种方法：

（1）面向数据：以信息需求为主，兼顾处理需求；

（2）面向过程：以处理需求为主，兼顾信息需求。

数据库的生命周期：需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、编码阶段、测试阶段、运行阶段、进一步修改阶段。

需求分析常用结构析方法和面向对象的方法。结构化分析（简称SA）方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图表达数据和处理过程的关系。对数据库设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。

数据字典是各类数据描述的 ，包括5个部分：数据项、数据结构、数据流（可以是数据项，也可以是数据结构）、数据存储、处理过程。

数据库概念设计的目的是分析数据内在语义关系。设计的方法有两种

（1）集中式模式设计法（适用于小型或并不复杂的单位或部门）；

（2）视图集成设计法。

设计方法：E-R模型与视图集成。

视图设计一般有三种设计次序：自顶向下、由底向上、由内向外。

视图集成的几种冲突：命名冲突、概念冲突、域冲突、约束冲突。

关系视图设计：关系视图的设计又称外模式设计。

关系视图的主要作用：

（1）提供数据逻辑独立性；

（2）能适应用户对数据的不同需求；

（3）有一定数据保密功能。

数据库的物理设计主要目标是对数据内部物理结构作调整并选择合理的存取路径，以提高数据库访问速度有效利用存储空间。一般RDBMS中留给用户参与物理设计的内容大致有索引设计、集成簇设计和分区设计。

数据库管理的内容：

（1）数据库的建立；

（2）数据库的调整；

（3）数据库的重组；

（4）数据库安全性与完整性控制；

（5）数据库的故障恢复；

（6）数据库监控。

“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起bai来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。

1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。

3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。

6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

“Get”是一个英语单词，在计算机编程和网络应用中具有多种含义。以下是对“Get”的一些主要理解和应用：

1 获取资源：在计算机编程中，“Get”通常表示从服务器或资源提供者处获取数据或信息。这可能是通过>

2 参数传递：在编程语言中，“Get”可以用于向服务器传递查询参数。例如，在PHP、Python、JavaScript等编程语言中，可以使用“GET”方法从URL中提取参数并将其传递给服务器端的函数或变量。

3 访问权限：在某些场景下，“Get”可以表示用户具有访问或查看特定资源的权限。例如，在浏览器中，用户可以使用“Get”请求查看网页上的特定元素，而“POST”请求通常用于提交表单数据或创建新的资源。

4 数据检索：在网络应用和数据库中，“Get”可以表示从数据库中检索特定记录或数据。这通常涉及到使用SQL查询语句，然后将查询结果作为“Get”请求的响应返回。

5 软件开发：在软件开发中，“Get”可以用于表示一种常见的软件架构模式，即“Get/Post/Head”。这种模式要求服务器对>

6 通用词汇：在其他领域和场景中，“Get”可能表示获取、捕获、吸引、抓住或理解等概念。例如，在日常交流中，人们可能会说“我需要一些时间来Get这个概念”，表示他们需要一些时间来理解某个概念。

总之，“Get”在计算机编程和网络应用中有多种含义和用途。了解这些用法可以帮助我们更好地理解和应用相关技术。

以上就是关于数据挖掘的定义是什么全部的内容，包括:数据挖掘的定义是什么、数据的概念、数据库的一些概念等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！