数据库技术

2017公需科目《大数据前沿技术及应用》第八章答案

2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A

7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

技术创新经典案例讲解

产业技术创新经典案例 案例1：曼哈顿计划 主题：目标明确，集中财力物力，创新突破。 案例：1939-1940年，为掌握战争的主动权，德国、前苏联、日本、法国、英国等国都在研究核裂变，并想制造原子弹。 1941年12月6日，美国政府和军界正式大量拨款研制原子弹，并制定了“曼哈顿计划”。1942年费米(E.Fermi)在芝加哥的研究小组建造的反应堆取得成功，这是人类首次控制住了从原子核释放出来的能量，为制造原子弹提供了重要的实验数据。 1942年，美国建造了研制原子弹的洛斯阿拉莫斯实验室，并任命物理学家奥本海默(J.R.Oppenheimer)为实验室主任。计划先后解决了几个重要的工程技术问题： 1.燃料使用的效率问题—利用反射层提高效率； 2.起爆问题--采用内德迈耶的“内爆”法。 3.铀的提纯问题。铀235的天然含量很低，因此采用从铀238中分离的办法，成本很高。后来发现钚239也是一种良好的裂变材料，钚是铀238嬗变来的，因此，将分离铀235剩下的大量铀238制造钚。1943年8月，玻尔到了洛斯阿拉莫斯。1945年7月16日，美国“三一计划”――首次原子弹爆炸成功，威力巨大。 点评：美国在短短不到四年里，就成功试制了原子弹，主要取决于两个因素：一是大批最优秀的欧洲科学家由于受到希特勒的迫害，逃亡美国，使美国拥有最强大的科学家阵容，二是美国政府迫于战争需要，投入巨大的人力和物力，“曼哈顿计划”耗资20亿美元；投入人力50多万人，其中科研人员15万；占用了全国近三分之一的电力。“曼哈顿计划”的目标明确——制造原子弹。对于带有应用目标的计划，必须目标明确。 案例2：化工工业的创新 主题：以科学为基础，以市场竞争为动力，产生重大创新。 案例：化学工业常常被称为是第一个以科学为基础的工业。从最初的与纺织行业结合紧密的无机化学的发展，到首先是煤焦油派生物到石油化工的有机化学工业的发展，再到20世纪30年代通过对大分子结构的基础研究而导致碳氢化合物化学的重大突破，大量的创新迅速出现了：聚苯乙烯、有机玻璃、PVC、聚乙烯、合成橡胶、尼龙和所有的人造纤维。化学工业的所有的重大创新几乎都是在大型化工企业的实验室内完成的。 杜邦公司发明的尼龙(nylon )就是一个很好的例子。1930年杜邦研究实验室从严格合成的材料中第一次获得有使用价值的纤维，被称为人造丝，通过4年的反复试验，终于完全合成了实用的合成纤维，到1938年正式宣布这项发明，定名为“尼龙”，并与1939年开始投产。由于它强度大、耐摩擦和不易腐烂，在国内外市场大受欢迎，并在二次世界大战中广泛地应用到飞机和汽车轮胎用衬布、军用服装、降落伞和其他用途等。杜邦公司这个存在近两

2016-2017学年度高中信息技术会考数据库模拟试题

2016-2017学年度高息技术会考数据库模拟试题 编制时间：2017月3日 编写人：茅赛梅 班级： 座号： ： 总分： 一、选择题(每道题只有一个答题) 1、在关系型数据库中，数据表中的列称为( ) A 记录 B 字段 C 模型 D 文件 2、 一个商店有多名员工，而一名员工只服务于一家商店，则商店与员工之间的联系类型属于（ ） A 多对一联系 B 一对多联系 C 一对一联系 D 多对多联系 3、图书馆使用"图书管理系统"管理图书资源，"图书管理系统"属于（ ） A 数据库管理系统 B 数据库 C 数据库应用系统 D 手工管理系统 4、下列不属于常用数据模型的是（ ） A 网状模型 B 层次模型 C 交叉模型 D 关系模型 5、下列不属于数据库管理系统的是（ ） A Access B FoxPro C SQL Server D Linux 6、从现实世界到信息世界，须建立的模型（ ） A 数据模型 B 物理模型 C 概念模型 D 逻辑模型 7、下列属于信息世界用到的术语是（ ） A 属性 B 对象 C 记录 D 关键字 8、 将如8图所示的E-R 图转换成二维表，正确的是（ ） A B C D 9、如9图所示，若要查询"书目"数据表中图书价格的总和， 应在"购买价格"字段的"总计"列表中选择( ) A SUM B AVG C MIN D COUNT 10、若要查询"学生表"中所有来自"余庆小学"的学生和性 别，正确的SQL 命令是( ) A delete ,性别 from 学生表 where 学校名称='余庆小学' B select ,性别 from 学生表 where 学校名称='余庆小学' C insert into ,性别 from 学生表 where 学校名称='余庆小学' D create table ,性别 from 学生表 where 学校名称='余庆小学' 11、在关系型数据库中，关系指的是( ) A 记录 B 字段 C 二维表 D 文件 12、下列不属于机器世界术语的是( ) A 记录 B 字段 C 实体 D 文件 13、下列属于数据管理技术发展阶段的是( ) A 网络管理阶段 B 资源管理器阶段 C 数据库系统阶段 D 程序管理阶段 14、下列关于数据管理技术处于文件系统阶段特点的叙述，不正确的是( ) A 数据独立性差 B 使用数据库管理系统进行管理 C 数据冗余度大 D 数据的安全性和完整性难以保障 15、数据库的简称是( ) A DBS B DBMS C DB D data 第8题 第9题

工业大数据分析技术与前沿技术趋势

工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。

工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知

数据库技术课程标准Word文档

课程标准 1 课程定位 《数据库技术》课程是计算机应用技术专业的一门核心课程。其主要任务是使学生掌握数据库的基础知识和基本技能，培养学生利用数据库系统进行数据处理的能力。通过学习数据库的理论及实践开发技术，使学生使用所学的数据库知识，根据实际问题进行数据库的创建和维护、检索与统计，能开发简单的数据库应用程序，具有计算机信息管理的初步能力。《数据库技术》是《C#程序设计》课程与《https://www.sodocs.net/doc/557293152.html,》课程的基础。 2 工作任务和课程目标 （一）工作任务及职业能力 工作任务与职业能力分析表

（二）课程目标 该课程将使学生掌握数据库管理的基本技术知识。学生在学习本课程的过程中将完成数据库的建立与维护，数据库表的建立与数据的录入与维护，在应用程序中访问数据库，数据库编程等工作任务。以通过本课程的学习，具备为各类应用程序提供数据库数据存储的技能。 知识目标 1 理解数据库、数据库系统、数据库的体系结构结构及分类等基本概念。 2 熟悉数据库基本管理方法：表的操作、数据完整性以及表的索引和视图、数据库查询和管理、数据库备份与恢复等。 3 认识和了解SQL语言。知道SQL语言的组成、功能。 4 了解数据库应用项目开发过程。

技能目标 1 具有根据系统需求分析绘制E-R图，并将E-R图转换为关系模型的能力； 2 具有对关系模型进行规范化能力； 3 具有创建数据库和数据库表的能力； 4 具有对数据库表进行添加、修改和删除数据的能力； 5 具有对数据进行查询、统计汇总的能力； 6 具有对数据库进行完整性维护的能力； 态度目标 本课程主要加强以下各方面职业素质的培养： 1 具有良好的思想品德和诚实、敬业、负责等职业道德； 2 具有良好的文化修养； 3 具有良好的团结协作精神、团队意识、组织协调能力； 4 具有开拓创新精神；。 3 教学组织 根据《数据库技术》课程工作任务与职业能力分析，为使学生掌握数据库的使用与维护工作，本课程设计了11个学习项目，在项目的教学实施中，进一步分解成62个学习型工作任务。 教学组织表

2020年高中信息技术教案数据库系统(1)

高中信息技术教案数据库系统(1) 教学目标知识与技能：1、了解数据库、数据库管理系统、数据库应用系统和数据库系统等概念的基本含义 2、了解使用数据库管理信息的基本思想和方法。 过程与方法：有意识地养成知识迁移的能力，学会与他人合作，通过多种途径进行学习。 情感态度与价值观：1、培养学生小组合作学习的能力和自主探究的精神。 2、体验有效信息资源管理给使用信息带来的便利，树立信息管理意识。 教学重点感性地认识数据库、数据库管理系统、数据库应用系统、数据库系统四个相关概念。突出重点的方法及教学环节 教学难点结合实际理解数据库、数据库管理系统、数据库应用系统、数据库系统之间的关系。突破难点的方法及教学环节 教学环境多媒体教室、投影仪

教学过程教学内容教师活动学生活动 课前引入 讲授新课 李明同学第一次上大学的时候，到学校食堂的服务总台交款买饭卡。当他拿着饭卡到食堂用餐时，发现食堂里面的每个售饭、售菜窗口均可使用饭卡刷卡。 数据库的概念 通过数据库引出数据表 数据表的介绍 数据库管理系统的概念 数据库应用系统的概念

数据库系统的概念提问：听完这个小故事后，有心的同学一定能发现，"饭卡管理"还是很有学问的。如果这个"管理员"让你来当，你有什么方法能准确地找到每一位同学的饭卡管理情况呢? 投影出数据库的概念，并进行解释，本节课我们用ACCESS来学习数据库的使用。 投影出ACCESS的简介：Aess是Office办公套件中一个极为重要的组成部分。Aess是一种关系型数据库管理系统，不但能存储和管理数据，还能编写数据库管理软件，用户可以通过Aess提供的开发环境及工具方便地构建数据库应用程序，大部分是直观的可视化的操作，无需编写程序代码，是一种使用方便、功能较强的数据库开发工具。ACCESS是关系数据库，数据库是由数据表组成的。 数据表是适于特定主题数据的集合，是二维表，由行和列构成，每一行(除了标题行)称为一条记录，每一列称为一个字段，一张表中各个记录的字段数是一样的，同一字段内的数据属性是相同的。所以要设计一个数据表首先要确定表包含多少个字段，每个字段的名称及字段保存数据的类型。 对ACCESS中的数据类型进行解释。

数据挖掘与数据库技术

一、填空题 1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。 2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。 4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。 5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后生成强关联规则。7．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、雪花形模式和。 8．层次聚类方法可进一步分为：凝聚层次聚类和。 9．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有k均值方法和。10．强关联规则满足最小支持度和。 11．数据仓库是面向主题的、、时变的和非易失的有组织的数据集合，支持管理决策。12．OLAP服务器可以使用关系OLAP、多维OLAP或。 二、简答题： 1．什么是数据挖掘，简述数据挖掘功能。 2．数据预处理的主要任务有哪些？ 3．为什么不直接对操作数据库进行联机分析，而建立分离的数据仓库。 4．简述有哪些Apriori算法的变形方法可提高Apriori算法的效率？ 5．简述数据仓库的定义，并论述其关键特征。 6．为什么需要预处理数据。 7．操作数据库系统与数据仓库的区别？ 8．简述决策树分类方法的关键步骤。 三、计算题 1. 给定两个对象，分别用元组（26，10，23，8），（22，7，25，7）表示。 a)计算两个对象之间的欧几里德距离； b)计算两个对象之间的曼哈顿距离； 2．假设15个销售价格记录已经排列如下： 4，6，12，15，18，30，35，37，40，48，92，95，145，156，157 a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱； b) 分别用箱均值、箱边界光滑。 3. 给定两个对象，分别用元组（33，8，38，6），（28，6，35，8）表示。 c)计算两个对象之间的欧几里德距离；

数据库技术与应用-复习题答案

一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展 摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新； 引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球 引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代： 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。

高一信息技术Access数据库教案

教育实习与研究 Access数据库课程设计教案 信息学院计算机科学与技术级学员姓名：科目：中学信息技术试教机房：实验楼601室指导老师： 试教学校：中学试教日期：20 / / 14：25-16：00 班级：高一（）班 一、基本说明 1、本教学设计参与人员基本信息：高中一年级学生。 2、教学内容 1）模块：信息技术基础 2）年级：高中一年级 3）学时数：两课时（机房授课） 3、教学准备：Windows系统，Access软件，教学电脑 二、教学设计 1、教学目标： ●知识目标： 1、基础知识：了解数据库的有关概念和数据库的基本应用，熟悉Access基本界面。 2、初级目标：认识数据库表，会创建数据库表，熟练掌握数据库的基本操作。 3、较高目标：理解表之间的关系，会建立表之间的关联。 ●能力目标： 1、培养学生的自主学习、探究学习以及协作学习的能力； 2、培养学生的创新能力，表达能力； ●情感目标： 1、培养学生与他人合作与交流的人际关系； 2、培养学生的信息道德素养。 2、学情分析： 数据库的知识是一个全新的知识点，虽然是知识是新的，但是同学们学习过Excel，Excel和数据库有一些的相同点，大家可以通过Excel来加快熟悉Access数据库。数据库知识高中有、大学也有，但是要求不同，我们要切合课本要求，根据学生能力，让同学逐步掌握数据库基础知识。 3、设计思路： ①教学设计 1、课程开始：简单回顾一下Excel。讲解一下错误比较多的地方。 2、信息、信息管理基本介绍，现代信息管理的意义。 3、新课程引入： （1）现实的大量的数据我们通过什么来进行存储和管理？是Excel嘛？不，我们要使用数据库。

数据挖掘技术

第6卷(A版)　第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京　210097)　2)(东南大学计算机系,南京　210096) 摘　要　数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词　数据挖掘　决策支持　关联规则　分类规则　KDD 中图法分类号:T P391　T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract　D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords　D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0　引　言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数

数据库开题报告

数据库开题报告 随着现在信息科技的发展，数据的储存量越来越大，那么数据库的发展趋势又是怎样的呢? 数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告 数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告专业：信息管理与信息系统学生：**学号：0924620036 一、选题背景及意义： 数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据 ,是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。作为计算机软件的一个重要分支，数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。尤其是在信息技术高速发展的今天，数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。当前，数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术，数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心，更是未来信息高速公路的支撑技术之一。因此，为了更好的认识和掌握数据库技术的现状及发展趋势,本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理，以求在对现有相关理论了解、分析的基础上，对数据库发展进行综合论述，对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识，从而推动数据库技术研究理论的进一步发展。 二、论文综述 1、数据库技术发展历程：许多年以来在数据库技术领域很少有重大的技术创新能够引起人们对整个数据库发展历程的回顾与反思。2006年DB2 9中推出的pureXML技术，对过去数十年来关系型数据库的最基本的数据组织方式进行了重大的创新，第一次让我们对数据库的历史，以及过去支撑其发展壮大

的理论基础和外部挑战从新的角度进行审视。今天我们很少去回顾数据库的历史，对于绝大多数IT技术人员，数据库等同于关系型数据库，数据则和表紧密联系。E-R模型几乎是我们描述世界的唯一方式，SQL语言是数据库信息访问处理的唯一手段。关系型数据库已经成为了一种宗教式的信仰，数据相关的所有理论问题似乎都已经解决。 然而历史的发展总是在我们不经意间产生转折，所有重大技术的产生及发展都有其生存的土壤。40年前数据库的诞生并不是关系型数据库，第一代的数据库第一次实现了数据管理与应用逻辑的分离，采用层次结构来描述数据，是层次型数据库(IMS)。第二代数据库奠基于上世纪70年代E.F Codd博士提出的关系型理论以及SQL语言的发明。实现了数据建模和数据操作处理的标准化，关系型数据库在其后的20多年的时间取得了长足的发展,得到了广泛的应用。技术的演进主要集中在性能、扩展性和安全性等方面的提升，其基本的理论框架和技术理念并没有大的变化。 与之相反，在过去的20多年里，IT产业发生了重大的变化和一系列技术及理念的创新。数据库所生存的外部土壤随着Internet以及在网络环境下IT系统互联互通相互协作的趋势，对信息管理技术提出了新的挑战。 2、国内研究的综述：《移动数据库技术研究综述》《Web数据库技术综述》《Web 与数据库技术》《数据库技术发展趋势》 三、论文提纲 (一)数据库技术概论 1、数据库技术概念及类型 2、数据库技术发展历程

公需课大数据前沿技术级应用测试题

1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？【ABCDE】 A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 《新一代人工智能发展规划》 D: C: 2017年7月8日： 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。【对】3. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。【ABCDE】 A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库D: 工作流引擎 E: 开放接口 4. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用 5. 【多选题】计算机系统的发展经历了这样几个阶段：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 大型机 B: 小型机 C: 个人计算机 D: 互联网 E: 云计算

6. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体， 记录了对象的属性特征。正确答案:[对] 7. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。【AB】 A: 人工采集 B: 自动化采集 8. 【判断题】数据自动化采集技术的发展产生了大数据。 对 9. 【多选题】云服务应用的部署模型有：（）（）（）（）。【ABCD】 A: 公有云Public cloud B: 私有云 Private cloud C: 社区云Community cloud D: 混合云 Hybrid cloud 10. 【多选题】教育大数据指的是学生在学习过程中产生 的大数据，教育大数据应用主要体现在三个主要方面（）（） （）【ABC】 A: 学生学习分析 B: 学生的分类管理 C: 教学效果分析

数据挖掘基础知识

数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

信息技术教案-数据库与数据库应用

第四章数据库与数据库应用 第一节数据库概述 二、教学重点与难点 重点：数据库的基本概念、关系数据库。 难点：数据管理技术、数据模型。 三、课时安排建议 建议本节内容用2课时完成。 四、教学准备 ●数据模型的图示、关系模型的数据表。 ●学生分组。 五、教学过程建议 1．找一首喜闻乐见的歌曲，由各小组分别讨论对此歌曲的理解。引出数据、信息概念。说明：同样的歌词、曲调，可能有不同的理解——声、像、图、文（数据）是载体，信息是数据的内涵，是人们理解到的内容。 其他概念同样以实例引出。 2．讲授数据管理技术的发展过程，主要突出数据与应用程序的关系和数据共享两个方面，这样学生容易接受。其他特点简介即可。 3．以学籍表为例引出关系模型进而拓展到其他数据模型。 4．完成思考与练习。 思考题采用小组合作完成。 5．教师总结。 第二节数据库的建立

二、教学重点与难点 本节的重点内容是VisData环境中的可视化操作界面的使用，以及数据库建立的基本方法，为此教材中设置了六个任务：在磁盘中建立一个名为“研究型课程数据库”的数据库、在“研究型课程数据库”数据库中创建3表、重新设计“研究型课程数据库”的数据库中的“任课教师表”、删除“研究型课程数据库”的数据库中的“任课教师表”、在“学生选课表中”建立、删除索引、利用结构化查询语言SQL建立数据表“教室安排”。本节教学的重点是在“研究型课程”数据库中创建3表，难点是利用结构化查询语言SQL建立数据表“教室安排”。 三、课时安排建议 建议本节内容用2课时完成。 四、教学准备 1．教学素材 范例数据库“研究型课程数据库”。 2．课前准备 具备VisData插件的VB6、网络广播系统、范例数据库共享文件夹、依据班级情况建立学习小组。 五、教学过程建议 1．情景导入 教师活动：展示“研究型课程数据库”基本内容（如何打开数据库、数据表的分类、数据的查询等），引出问题“结合实际谈谈数据库同普通信息存储相比较好处在哪里？” 学生活动：分析讨论对数据库的感性认识 活动目的：让学生理解数据库能够使信息存储、分析、加工更加便捷。 2．活动制作 教师活动：给出制作主题――在磁盘中建立一个名为“研究型课程数据库”的数据库、在“研究型课程数据库”数据库中创建3表；教师演示制作内容；辅导学生完成制作。 学生活动：根据要求完成数据库建立、根据要求完成数据表建立。 活动目的：提高学生利用VisData环境中的可视化操作界面建立数据库的能力。 3．协同开发 教师活动：给出开发主题――重新设计“研究型课程数据库”的数据库中的“任课教师表”、删除“研究型课程数据库”的数据库中的“任课教师表”；个别指导；全班指导。 学生活动：小组讨论确定实现方法、依据计划确定分工、由一位同学完成、组内讨论。 活动目的：体验分工协作、提高数据库操作技能。 4．深入理解 教师活动：演示深入主题――在“学生选课表中”建立、删除索引、利用结构化查询语言SQL建立数据表“教室安排”；教师演示制作内容；辅导学生理解相关内容。 学生活动：小组讨论索引、结构化查询语言SQL的作用。 活动目的：理解数据库高级应用。