软考数据库系统工程师复习资料(完全版)

数据库系统工程师软考大纲数据库系统工程师软考大纲是指数据库系统工程师考试所涉及的知识和技能的详细说明和要求,是考生备考的重要依据。

该大纲包括以下几个方面内容:一、数据库系统基础知识:1.数据库系统概述:数据库的基本概念、数据库系统的组成和特点等。

2.数据库设计理论:数据模型、数据结构、数据关系等基本理论。

3.数据库管理系统:DBMS的组成、功能、分类、特点等。

二、数据库系统的应用:1.数据库系统的应用领域及发展趋势。

2.数据库系统的应用设计:需求分析、数据建模、数据设计等。

3.数据库系统的应用实现:数据库系统的安装、配置、维护、备份与恢复等方面。

三、数据库系统的管理:1.数据库系统的管理图形化工具和命令行工具的使用。

2.数据库系统的性能分析、调优和优化等方面。

3.数据库系统的安全和备份恢复管理等。

四、数据库系统的应用开发:1.数据库系统的应用开发环境:数据库编程语言、开发工具、应用开发框架等。

2.数据库系统的应用开发模式:基于Web的数据库应用、基于移动设备的数据库应用等。

3.数据库系统的应用开发实现:数据访问、事务处理、数据存储等方面。

软考数据库系统工程师复习资料一、数据模型1.数据模型的三要素(1)数据结构数据结构是所研究的对象类型(ObjectType)的集合。

这些对象和对象类型是数据库的组成成分。

一般可分为两类:一类是与数据类型、容和其它性质有关的对象;一类是与数据之间的联系有关的对象。

前者如网状模型中的数据项和记录,关系模型中的域、属性和关系等。

后者如网状模型中的关系模型(settype)。

在数据库领域中,通常按照数据结构的类型来命名数据模型,进而对数据库管理系统进行分类。

如层次结构、网状结构和关系结构的数据模型分别称作为层次模型、网状模型和关系模型。

相应地,数据库分别称作为层次数据库、网状数据库和关系数据库。

(2)数据操作数据操作是指对各种对象类型的实例(或值)所允许执行的操作的集合,包括操作及有关的操作规则。

在数据库中,主要的操作有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类。

数据模型定义了这些操作的定义、语法(即使用这些操作时所用的语言)。

数据结构是对系统静态特性的描述,而数据操作是对系统动态特性的描述。

两者既有联系,又有区别。

(3)数据的约束条件数据的约束条件是完整性规则的集合。

完整性规则是指在给定的数据模型中,数据及其联系所具有的制约条件和依存条件,用以限制符合数据模型的数据库的状态以及状态的变化,确保数据的正确性、有效性和一致性。

2.概念模型数据模型是数据库系统的核心和基础。

每个DBMS软件都是基于某种数据模型的。

为了把现实世界中的具体事物或事物之间的联系表示成DBMS所支持的数据模型,人们首先必须将现实世界的事物及其之间的联系进行抽象,转换为信息世界的概念模型;然后将信息世界的概念模型转换为机器世界的数据模型。

也就是说,首先把现实世界中的客观对象抽象成一种信息结构。

这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统和DBMS。

然后,再把概念模型转换为某一计算机系统上某一DBMS所支持的数据模型。

因此,概念模型是从现实世界到机器世界的一个中间层次。

一、题型简答题、选择题、填空题、设计题、操作题、命令题。

二、考核范围第1、2、3、4、5、11、12章第1章信息是对现实世界中事物的存在特征、运动形态以及不同事物间的相互联系等多种属性的描述,通过抽象形成概念。

信息是关于事物以及事物间联系的知识。

信息一般分三类:事物的静态属性信息、动态属性信息、事物间的内在联系信息。

表达信息的符号记录就是数据。

数据是信息的载体,信息是数据的内涵。

计算机是处理数据的。

作为数据的符号在计算机中都转换成二进制符号“0”和“1”保存和处理。

数据处理指对数据收集、整理、组织、存储、维护、加工、查询和传输的过程。

为实现特定数据处理目标所需要的所有各种资源的总和称为数据处理系统。

数据库系统是指在计算机中引入数据库后的系统构成,由计算机软硬件、数据库、DBMS、应用程序以及数据库管理员(DBA)和数据库用户构成。

核心是数据库和DBMS数据库管理系统是专门处理数据库的软件,数据库的所有工作,包括数据库的定义、数据的录入、查询、输出,及数据库的维护和安全保护,都通过DBMS完成,是数据库系统的核心。

数据库设计的定义:对于给定的应用环境,设计构造最优的数据库结构,建立数据库及其应用系统,使之能有效地存储数据,对数据进行操作和管理,以满足用户各种需求的过程。

数据库设计采用的基本方法是结构化设计方法,这种方法将开发过程看成一个生命周期,也称为生命周期法。

其核心思想是将开发设计过程分成若干个步骤,主要包括:系统需求调查与分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施与测试、运行维护等几个阶段。

数据模型,是对客观世界的事物以及事物之间联系的形式化描述,有层次模型、网状模型、关系模型三种。

概念模型面向用户,使用用户易于理解的概念、符号、表达方式来描述事物及其联系,它与任何实际DBMS都没有关联;同时,概念模型又易于向DBMS支持的数据模型转化。

2022年上半年数据库系统工程师《综合知识》真题及详解【完整版】单项选择题(共计75题,每题1分。

若采用常规标量单流水线处理机,连续执行20条指令,共需()。

A.20ΔtB.21ΔtC.22ΔtD.24Δt【答案】C【解析】(Δt+Δt+Δt)+(20-1)Δt=22Δt。

3.计算机系统中,I/O接口的功能有()。

①数据传输及缓存;②设备状态检测和反馈;③I/O操作的控制与定时。

A.①②B.①③C.②③D.①②③【答案】D【解析】I/O接口是主机与被控对象进行信息交换的纽带。

主机通过I/O接口与外部设备进行数据交换。

绝大部分I/O接口电路都是可编程的,即它们的工作方式可由程序进行控制。

基本功能包括:①进行端口地址译码设备选择。

②向CPU提供I/O设备的状态信息和进行命令译码。

③进行定时和相应时序控制。

④对传送数据提供缓冲,以消除计算机与外设在“定时”或数据处理速度上的差异。

⑤提供计算机与外设间有关信息格式的相容性变换。

提供有关电气的适配。

⑥还可以中断方式实现CPU与外设之间信息的交换。

4.计算机中使用系统总线结构的目的是便于增减外设,同时()。

A.减少信息传输线的数量B.提高信息的传输速度C.减少总的信息传输量D.提高信息传输的并行性【答案】A【解析】总线是在计算机中连接两个或多个功能部件的一组共享的信息传输线,它的主要特征就是多个部件共享传输介质。

它是构成计算机系统的骨架,是各个功能部件之间进行信息传输的公共通道,借助总线的连接,计算机各个部件之间可以传送地址、数据和各种控制信息。

在计算机系统中采用总线结构,便于实现系统的积木化构造,便于增减外设,同时可以有效减少信息传输线的数量。

数据库系统工程师知识点总结一、数据库基础概念。

1.数据与数据库。

-数据(Data):是描述事物的符号记录。

例如学生的姓名、年龄、成绩等都是数据。

-数据库(Database,DB):是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。

它具有数据结构化、数据共享性高、冗余度低且易扩充、数据独立性高等特点。

2.数据库管理系统(DBMS)-功能:数据定义(定义数据库中的数据对象,如创建表、视图等)、数据操纵(对数据库中的数据进行查询、插入、删除、修改等操作)、数据库的运行管理(保证数据库的正常运行,如并发控制、安全性检查等)、数据库的建立和维护(数据库的初始建立、数据的转储和恢复等)。

-常见的DBMS:Oracle(大型商业数据库,功能强大,适用于企业级应用)、MySQL(开源数据库,广泛应用于Web开发等多种场景)、SQLServer(微软的数据库产品,与Windows环境集成度高)等。

3.数据库系统(DBS)-由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员(DBA)和用户构成。

二、数据模型。

1.概念模型。

-用于信息世界的建模,是现实世界到机器世界的一个中间层次。

-常用的概念模型是E-R模型(Entity-RelationshipModel)。

-E-R模型的基本元素:实体(Entity,如学生、课程等客观存在并可相互区分的事物)、属性(Attribute,实体所具有的某一特性,如学生的姓名是学生实体的一个属性)、联系(Relationship,实体之间的联系,如学生与课程之间存在选课联系)。

2.逻辑模型。

-层次模型:用树形结构表示实体及其之间的联系,有且只有一个根节点,根节点以外的节点有且只有一个父节点。

例如,一个公司的部门组织架构可以用层次模型表示。

-网状模型:用网状结构表示实体及其之间的联系,允许一个以上的节点无双亲,一个节点可以有多于一个的双亲。

数据库工程师软考知识点总结一、数据库基础概念。

1.数据模型。

-概念数据模型:如E-R模型(实体-联系模型),包括实体、属性、联系的概念。

实体是现实世界中可区别于其他对象的“事物”或“对象”;属性是实体所具有的某一特性;联系反映实体之间的关联关系,有一对一、一对多、多对多等类型。

-逻辑数据模型:-层次模型:以树形结构表示数据间的层次关系,有且只有一个根节点,根节点以外的节点有且只有一个父节点。

-网状模型:用有向图结构表示实体和实体之间的联系,节点之间可以有多种联系。

-关系模型:以二维表(关系)的形式组织数据,表中的行称为元组,列称为属性。

关系模型具有数据结构简单、操作方便等优点,是目前主流的数据库模型。

2.数据库系统结构。

-三级模式结构。

-外模式:也称子模式或用户模式,是数据库用户(包括应用程序员和最终用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。

-模式:也称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。

模式描述的是数据的全局逻辑结构,外模式通常是模式的子集。

-内模式:也称存储模式,是数据在数据库系统内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述,包括数据的组织和存储方法、索引的组织和管理、数据压缩、加密等。

-二级映像。

-外模式/模式映像:定义了外模式与模式之间的对应关系。

当模式改变时(如增加新的关系、改变关系的属性等),由数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应改变,可以使外模式保持不变,从而应用程序不必修改,保证了数据的逻辑独立性。

-模式/内模式映像:定义了数据库全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。

当数据库的存储结构改变时(如选用了另一种存储结构),由数据库管理员对模式/内模式映像做相应改变,可以使模式保持不变,从而应用程序也不必修改,保证了数据的物理独立性。

软考中级数据库系统工程师题库软考中级数据库系统工程师题库数据库系统中的事务是指什么?请简要描述其特征和ACID属性。

答:事务是数据库系统中用于管理并发操作的基本单位。

事务具有以下特征:原子性(Atomicity):事务中的所有操作要么全部成功执行,要么全部失败回滚。

一致性(Consistency):事务执行前后,数据库所处的状态应该保持一致。

隔离性(Isolation):并发执行的事务之间应该相互隔离,互不干扰。

持久性(Durability):事务一旦提交,其结果应该永久保存在数据库中。

请简述数据库的三级模式结构,并说明各个层次的主要功能。

答:数据库的三级模式结构包括外模式、概念模式和内模式。

外模式(ExternalSchema):也称为用户模式,是数据库用户能够看到和访问的部分,它定义了用户对特定数据的逻辑表示和操作方式。

概念模式(ConceptualSchema):是数据库的全局逻辑表示,它描述了数据库中所有数据的逻辑结构和关系。

概念模式是数据库设计的中间层,既隐藏了数据的物理存储细节,又为用户提供了统一、简化的数据视图。

内模式(InternalSchema):也称为物理模式,是数据库在物理存储介质上的表示,它描述了数据在磁盘上的存储方式、索引结构等细节。

数据库系统中的索引是什么?请简述索引的作用和常用的索引类型。

答:索引是数据库中一种特殊的数据结构,它用于加快数据的检索速度。

索引的作用是通过创建一个特定的数据结构,在数据库中建立关键字与存储位置之间的映射关系,从而提高查询效率。

常用的索引类型包括:B树索引:采用平衡树的结构,适用于范围查询和精确查找操作。

哈希索引:采用哈希表的结构,适用于精确查找操作,但不支持范围查询。

全文索引:用于对文本数据进行关键词搜索。

位图索引:适用于数据列的基数(不同值的个数)较小的情况。

请简述关系数据库中的三种范式,并说明其优缺点。

答:关系数据库中的三种范式分别是第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。

2013数据库系统工程师考点知识精讲一第一篇:计算机数据库系统知识计算机系统由硬件系统和软件系统组成。

硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备5部分组成;软件由系统软件、应用软件组成。

计算机硬件的典型结构:单总线、双总线(以cpu为中心、以存储器为中心)、采用通道的大型系统。

2、二、八、十、十六进制间的转换方法。

十进制转换成二进制:十进制整数转换成二进制整数通常采用除2取余法,小数部分乘2取整法。

例如,将30D转换成二进制数。

2|30…0----最右位215(1)27(1)23(1)1…1----最左位∴30D=11110B八、十六进制转二进制方法类似。

二进制数转换成八进制数:对于整数,从低位到高位将二进制数的每三位分为一组,若不够三位时,在高位左面添0,补足三位,然后将每三位二进制数用一位八进制数替换,小数部分从小数点开始,自左向右每三位一组进行转换即可完成。

例如:将二进制数1101001转换成八进制数,则001101001B|||151O1101001B=151O八进制数转换成二进制数:只要将每位八进制数用三位二进制数替换,即可完成转换,例如,把八进制数(643.503)8,转换成二进制数,则(643.503)8||||||(110100011.101000011)2(643.503)8=(110100011.101000011)2二进制与十六进制之间的转换(1)二进制数转换成十六进制数:由于2的4次方=16,所以依照二进制与八进制的转换方法,将二进制数的每四位用一个十六进制数码来表示,整数部分以小数点为界点从右往左每四位一组转换,小数部分从小数点开始自左向右每四位一组进行转换。

数据库系统工程师复习资料答案(1)A,(4)D,(5)D,(6)D,(7)D,(9)D,(10)C,(13)B,(17)B(18)A(20)B(21)A(25)D(26)D(27)A(30)C(31)A(33)C(36)C(37)D(38)B(39)C(41)D(43)D(44)C(46)C(47)B(48)D(51)C(52)C(62)B(63)C(64)A(66)C(67)A(68)B(69)D(70)A(71)A(72)C(73)B(74)D(75)B58C59A60D61B63D64C66A67B68C69A70D71D72D73B74C75A1.(1)primarykey(col1,col2)(2)primarykey(col1)primarykey(col2)(3)constraintc1primarykey(col1,col2)两个属性组合为码,标准SQL中一样采纳第一种形式。

constraint在ORACLE中用得多,表示某种约束,在那个地点是主键约束,在标准SQL中一样不用。

2.(1)references表名(列名)(2)references表名考试时该用那一种.*用前一种,更明确指出了要引用的列。

3.一样的格式是:creatview要创建的视图名称asselect查询子句[withcheckoption]其中[]表示可选。

withcheckoption表示在执行UPDATE、INSERTER、DELETE等操作时保证更新、插入或删除的行满足视图定义中查询子句中的条件表达式。

4.各本书上不同,是因为它们基于不同的数据库软件而编写的。

标准SQL看起来没有严格规定数据类型。

各数据库软件的数据类型一样都专门类似,比如int只是integer前三个字母而已,一样情形下,阅卷老师都认识这些符号,因此不必过于担忧。

数据库系统工程师知识点一、知识概述《数据库系统工程师知识点》①基本定义:数据库系统工程师要掌握一大堆跟数据库有关的知识呢。

数据库简单说就是一个存放数据的地方,就像一个超级大仓库,大得能把各种各样的数据妥善保存起来。

比如说你手机里联系人的信息,购物APP里你买的东西的记录,这些数据都放在数据库里。

②重要程度:在信息技术领域地位相当高啊。

要是没有数据库系统工程师,那很多软件、网站的数据就会乱成一锅粥。

就像一个没有管理员的大图书馆,你想找本书都难。

他们负责让数据存得稳稳当当的,还能快速被使用。

③前置知识:得有点计算机基础知道,像数据结构这种知识很有用,因为数据库里的数据也是有结构存储的。

还得懂点操作系统的基础,就好像你得知道仓库盖在什么地基(操作系统)上一样。

④应用价值:实际生活里哪哪都有应用。

像银行存储用户的账户信息、余额等就得靠数据库。

电商平台管理海量商品和订单也是依赖数据库。

二、知识体系①知识图谱:在数据库这个大体系里,数据库系统工程师知识点可是核心内容,就像大树的树干,其他知识分支都是从这上面衍生出来的。

②关联知识:和数据挖掘关联密切,毕竟挖掘数据也是从数据库里找东西。

还有数据库管理工具,那就是工程师手里的小铲子小锄头。

③重难点分析:掌握起来可能有点费劲的是数据库的优化。

就像整理一个超级大的仓库,要放的东西多又要找东西快,实在不容易。

关键点呢是要理解数据的存储结构和索引机制,这就好比仓库里货物的摆放规则和导航图。

④考点分析:在考试里那是重点考查。

会通过选择题考查基础概念,还会用应用题让你设计数据库之类的。

比如给个业务场景,问你怎么建立合理的数据库结构。

三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析:数据库的概念可复杂可简单。

核心就是数据的集合以及对这些数据管理的软件。

就好比装满各种文具的文具盒和管理文具怎么放怎么取的那个人。

②特征分析:有结构化的特点,就像按照类别摆放的货物。

还有共享性,可以很多人同时用数据库里的数据,就像很多人能从图书馆借书看一样。

THE END
1.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn“数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型,算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
2.数据挖掘机器之心数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7904de1e-5ab5-4f0a-aa60-693cb2978766
3.数据挖掘从业者必会的16种技术机器学习和人工智能(AI)代表了数据挖掘领域的一些最先进的发展。深度学习等高级形式的机器学习在处理大规模数据时提供高度准确的预测。因此,它们对于处理人工智能部署中的数据非常有用,如计算机视觉、语音识别或使用自然语言处理的复杂文本分析。这些数据挖掘技术有助于从半结构https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTA2Mzc5Mg==&mid=2650367383&idx=8&sn=d3876adfa90ff422422f591219b35872&chksm=87977f88b0e0f69e8ecabe68a614746dc12a82ec8feb40f8dd30f8f5e744ba28b1fcaa46f010&scene=27
4.程序猿成长之路之数据挖掘篇——数据挖掘介绍数据开发搞数据挖掘随着java的发展,数据挖掘也变得逐渐热门,我们随手打开一个购物网站,首先映入眼帘的便是五花八门的推荐的物品,又如我们逛抖音、快手,就在我们上下刷屏的过程中,系统就会不停的推荐新的视频内容过来。不论是文字、视频还是图片,如果我们不去处理,那么它们就只是一堆杂乱无章的数据。但如果我们对它们进行分类、处理、统https://blog.csdn.net/qq_31236027/article/details/137046475
5.计算机毕业论文计算机毕业论文--数据挖掘技术研究 [摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘的方法。 [关键词] 数据挖掘 数据挖掘方法 随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此https://www.yjbys.com/biyelunwen/fanwen/jisuanji/8981.html
6.数据挖掘论文(优选10篇)篇1:数据挖掘论文 题目:档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨 关键词:档案信息管理系统;计算 机;数据挖掘技术; 1数据挖掘技术概述 数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息,并且将其整合后应用 在知识处理体系 的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术,则需要将其划 http://www.360doc.com/content/23/1127/11/82785916_1105448548.shtml
7.数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用,数据挖掘,数据仓库,档案科研,档案管理自动化,数据挖掘是指从数据中发现隐含在其中知识的一种实践过程,作为一种技术它已应用在很多领域,而在档案信息管理领域中它还很陌生。https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-2004030013.nh.html
8.数据挖掘和计算机软件开发技术在认知筛查中的应用[1]郭国智,肖寒引.计算机软件技术开发与运用研究[J].科技资讯.2022,20(7).DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2112-5042-2035. [2]韩春春.计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究[J].科技资讯.2021,19(28).DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2110-5042-5345. https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/Y3860547
9.计算机视觉与数据挖掘数据挖掘和机器视觉你所需要的预备知识(主要是数学)应该包括:微积分(偏导数、梯度等等)、概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)、最优化方法(比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法(欧拉-拉格朗日方程)、凸优化等等)——如果你对其中的某些名词感到陌生,那么就说明你尚不具备深入开展数据挖掘算法学习的能力https://blog.51cto.com/u_16099267/9272721
10.数据挖掘论文随着会计现代化的发展,会计越来越多的运用计算机技术的拓展。 一、数据挖掘 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
11.以下哪个选项不和数据挖掘与计算机科学有关。以下哪个选项不和数据挖掘与计算机科学有关。 A. 机器学习 B. 情报检索 C. 错误代码 D. 在线分析 题目标签:数据挖掘计算机科学选项如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: C 复制 纠错https://www.shuashuati.com/ti/65f8ab6db27a4511ae51f6ed5858f29a.html?fm=bdcd26eb78265d4aee6ea7f4f4b145d517
12.计算机学院在国际信息检索与数据挖掘顶级会议WSDM获奖[本站讯]3月4日-8日,国际信息检索与数据挖掘领域顶级会议WSDM (The 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining)在墨西哥召开,山东大学计算机科学与技术学院信息检索实验室的研究成果“Debiasing Sequential Recommenders through Distributionally Robust Optimization over System Exposure”获得了本次https://www.view.sdu.edu.cn/info/1021/188451.htm
13.《计算机科学丛书:数据挖掘与R语言》([葡]LuísTorgo)摘要书评图书 > 计算机与互联网 > 数据库 > 机工出版 > 计算机科学丛书:数据挖掘与R语言 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 计算机科学丛书:数据挖掘与R语言 [葡]Luís Torgo著,李洪成,陈道轮,吴立明译 京东价 ¥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持https://book.jd.com/11221177.html
14.数据挖掘论文[1]刘占波,王立伟,王晓丽.大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计[J].电子测试,20xx(1):21-22. [2]史子静.高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究[J].科技资讯,20xx(6):65-66. [3]丁磊.数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究[D].大连海事大学,20xx. https://www.ruiwen.com/lunwen/5421411.html
15.好未来荣获国际计算机教育数据挖掘竞赛冠军近日,第五届计算机教育数据挖掘研讨会(The 5th Educational Data Mining in Computer Science Education Workshop) 挑战赛公布了第二阶段的竞赛成绩。好未来国际化业务算法团队联合暨南大学广东智慧教育研究院,从全球95个参赛队伍中脱颖而出,在第二阶段的两项任务中,分别荣获一项冠军和一项亚军。 http://www.100tal.com/article/421.html
16.数据挖掘概念与技术.pdf一般地,概念描述、关联分析、分类、预测和聚类挖掘数据规律,将同外者作为噪音排除。这些方法也能帮助检测局外者。根据所用的技术分类:数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度例(如,自动系统、交互探查系统、查询驱动系统),或所用的数据分析方法例(如,https://m.book118.com/html/2024/0715/5212133331011243.shtm
17.2020年计算机视觉与数据挖掘国际学术会议(ICCVDM2020)2020年计算机视觉与数据挖掘国际学术会议( ICCVDM 2020 )定于2020年8月7-9日在中国西安隆重举行。会议旨在针对计算机科学、人工智能、机器人科学与工程、大数据等前沿领域,为专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个交流全球相关领域科技学术最新发展趋势,链接重点领域国内外顶尖、活跃、最新学术资源的平台,通过经验https://www.allconfs.org/meeting/index.asp?id=8259