数据库原理及应用实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:杨文峰

出品人:

页数:139

译者:

出版时间:2007-6

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787811231113

丛书系列:

图书标签:

• 数据库原理
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《数据管理与挖掘技术探索》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和企业发展的核心要素。如何有效地管理、组织、分析和挖掘海量数据，以从中提炼出有价值的洞察，已成为一项至关重要的课题。《数据管理与挖掘技术探索》一书，正是为了满足这一时代需求而精心编撰。本书并非一本传统的数据库原理教科书，也非一套循规蹈矩的实验操作指南，而是旨在引领读者踏上一段探索数据管理和挖掘深度技术的旅程。我们将深入剖析支撑现代数据系统的底层机制，揭示从数据收集、清洗、存储到高级分析、模式发现的完整链条，并通过大量前沿案例和实践建议，帮助读者构建起一套独立思考和解决复杂数据问题的能力体系。 本书的结构设计旨在提供一种循序渐进的学习路径，同时又不乏对前沿概念的深入探讨。我们首先会从宏观层面审视数据在当代社会中的角色演变，理解数据驱动决策的价值所在。随后，我们将目光聚焦于数据管理的基础——数据模型和结构。不同于仅介绍关系模型和SQL的教科书，本书将探讨更广泛的数据组织范式，包括面向对象的模型、图模型、以及在分布式环境中兴起的NoSQL数据库模型（如键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库），并深入分析它们各自的优势、适用场景以及在实际应用中的权衡。读者将了解到，选择何种数据模型并非仅仅是技术选择，更是对业务需求和系统性能的深刻理解。 在数据管理的核心部分，本书将超越基础的CRUD操作，深入讲解数据生命周期管理，包括数据的采集策略、数据清洗与转换（ETL/ELT）的最佳实践、数据集成技术、以及如何在保证数据质量和一致性的前提下，实现跨异构数据源的有效整合。我们将详细讨论数据仓库的构建思路，包括维度建模、事实表设计，以及OLAP（在线分析处理）技术，并介绍数据湖的概念及其与数据仓库的互补关系。此外，本书还将触及新兴的数据治理和数据安全议题，如元数据管理、数据血缘追踪、访问控制策略以及隐私保护技术，这些是构建可靠、可信数据系统的关键。 当数据被有效管理起来之后，真正的挑战和机遇便在于如何从中挖掘出隐藏的价值。《数据管理与挖掘技术探索》的第二大部分将完全致力于数据挖掘领域。我们将从统计学基础入手，介绍描述性统计和推断性统计在数据分析中的应用，使读者能够准确地描述和理解数据的基本特征。随后，我们将系统地介绍一系列核心的数据挖掘算法，这些算法将覆盖分类、聚类、回归、关联规则挖掘、异常检测等主要任务。 在分类任务方面，本书将详细讲解如决策树（包括ID3、C4.5、CART）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、逻辑回归等经典算法，并探讨集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost、LightGBM）如何显著提升模型的准确性和鲁棒性。对于聚类任务，我们将深入分析K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN等算法的原理和应用，以及如何评估聚类结果的质量。 关联规则挖掘部分，我们将着重讲解Apriori算法及其改进算法，帮助读者理解如何从交易数据中发现“购物篮分析”之类的有趣且实用的模式。异常检测（Anomaly Detection）作为数据挖掘的重要分支，本书将探讨基于统计、基于密度、基于距离以及机器学习的多种异常检测方法，并展示其在金融欺诈检测、工业故障预警等领域的应用。 此外，本书还将触及更高级的数据挖掘主题。我们不会止步于浅层的算法介绍，而是将重点放在算法背后的数学原理、参数调优、模型评估和选择，以及如何处理现实世界中常见的数据问题，如特征工程（包括特征选择、特征提取、特征构建）、缺失值处理、类别不平衡问题等。本书还将介绍时间序列分析的基本概念和方法，为处理具有时间顺序的数据提供基础。 为了使读者能够真正掌握这些技术，本书将引入大量的实际案例研究。这些案例将涵盖零售、金融、医疗、互联网等多个行业，从真实的业务场景出发，详细阐述如何应用数据管理和挖掘技术来解决实际问题，例如：如何构建精准的用户画像来优化营销策略，如何通过销售预测来改进库存管理，如何利用文本挖掘来分析用户反馈，以及如何通过图挖掘来发现社交网络中的关键节点。这些案例的分析将不仅仅是简单地罗列算法，而是会强调从问题定义、数据准备、模型选择、结果解读到最终的业务落地全过程。 本书还将引导读者了解当前数据科学领域的一些前沿发展。例如，我们将简要介绍机器学习中的深度学习（Deep Learning）的基本概念，以及它在图像识别、自然 noirâtres。 《深度数据分析与智能决策》 内容简介 在当今时代，数据已渗透到社会经济活动的各个层面，成为驱动创新、优化运营和制定战略的核心资源。然而，数据的价值并非天然显现，它需要通过一系列精密的分析技术和智能化的方法才能被深度挖掘和有效利用。《深度数据分析与智能决策》一书，正是为那些渴望掌握数据核心奥秘、实现数据驱动决策的读者而量身打造。本书超越了基础的数据处理和可视化，旨在带领读者深入探索现代数据分析的广阔天地，并将其成果转化为切实可行的智能决策。 本书的结构设计遵循从基础到高级、从理论到实践的逻辑顺序，确保读者能够逐步建立起坚实的数据分析知识体系。我们首先将回顾数据管理的基本原则，但侧重点将放在如何为深度分析做好数据准备。这包括对数据采集、清洗、转换和集成过程中可能遇到的复杂问题进行更深入的探讨，例如如何处理高维稀疏数据、如何进行高效的数据去重和匹配，以及如何构建鲁棒的数据管道以应对数据源的波动性。本书将强调数据质量的重要性，并介绍一些高级的数据验证和质量评估技术，确保分析的基石是可靠的。 在数据建模方面，本书将重点关注支持复杂分析的数据结构和范式。在深入理解关系型数据模型的基础上，我们将详细探讨图数据库模型如何适用于分析复杂的关系网络，例如社交网络、知识图谱、推荐系统中的用户-物品关系等。同时，我们也会对NoSQL数据库的多种类型进行更细致的比较，并探讨它们在不同数据分析场景下的优势，如文档数据库在处理半结构化数据时的灵活性，键值存储在支持高吞吐量读写时的效率，以及列族数据库在处理大规模时间序列数据或日志分析时的适用性。本书将帮助读者理解，选择合适的数据存储和组织方式是有效进行深度分析的前提。 本书的核心内容集中在深度数据分析技术。我们将系统地介绍各种统计分析方法，不仅仅是描述性统计，更会深入到推断性统计的原理和应用，包括假设检验、置信区间估计，以及如何利用统计模型来理解变量之间的关系。在此基础上，本书将详细阐述监督学习和无监督学习的经典算法，并聚焦于那些能够处理大规模、高复杂度数据集的方法。 在监督学习方面，我们将超越基础的分类和回归算法，深入讲解诸如集成学习（如随机森林、梯度提升机XGBoost、LightGBM）的工作原理和调优策略，以及它们在提高模型泛化能力方面的作用。我们将讨论如何构建有效的特征工程流水线，包括特征选择（如基于信息增益、卡方检验）、特征提取（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA）以及如何从原始数据中创造出更有信息量的特征。本书还会探讨如何处理类别不平衡问题，并通过过采样、欠采样、代价敏感学习等方法来提高模型在少数类上的性能。 对于无监督学习，我们不仅会讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法，还会深入探讨它们在模式识别、异常检测方面的应用。本书将重点介绍降维技术，如t-SNE、UMAP等，它们在可视化高维数据和发现隐藏结构方面的强大能力。此外，我们还将介绍关联规则挖掘的进阶应用，以及如何利用文本挖掘技术从非结构化文本数据中提取有价值的信息，包括主题模型（如LDA）和词嵌入技术（如Word2Vec, GloVe）。 本书的一个重要特色是对时间序列分析的深入讲解。我们将介绍平稳性检验、自相关分析、偏自相关分析，并详细讲解ARIMA、SARIMA等经典模型，以及它们在预测未来趋势、识别周期性模式方面的应用。本书还会探讨如指数平滑法等更简单的预测模型，以及如何进行时间序列的分解和异常检测。 在数据挖掘和机器学习算法之外，本书还将介绍一些更高级的分析技术。例如，我们将触及图挖掘（Graph Mining）的原理和应用，包括节点分类、链接预测、社区发现等，以及它们在网络分析、知识图谱构建等领域的价值。本书还会简要介绍深度学习的基本概念，例如神经网络的层次结构、反向传播算法，并探讨卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理图像和序列数据方面的潜力，为读者了解下一代数据分析技术打下基础。 《深度数据分析与智能决策》的另一核心侧重点是“智能决策”。本书将指导读者如何将数据分析的发现转化为实际的业务策略和行动。这包括：如何设计有效的A/B测试来验证决策的效果；如何构建预测模型来优化资源配置、预测客户流失、识别潜在风险；如何利用机器学习模型来实现自动化决策，例如智能推荐系统、欺诈检测系统、动态定价系统等。本书将强调数据驱动的实验和迭代过程，鼓励读者通过不断的数据反馈来改进决策模型和业务流程。 为了帮助读者掌握这些复杂的概念和技术，本书将整合大量的实际案例研究。这些案例将涵盖金融风险管理、电商个性化推荐、医疗诊断辅助、交通流量优化、供应链管理等多个行业领域。每个案例都将详细剖析从业务问题出发，如何进行数据收集、清洗、特征工程，选择合适的分析模型，进行模型训练和评估，最终如何将分析结果转化为可执行的决策方案，并衡量其带来的业务价值。这些案例将不仅是理论的阐释，更是实践的指引。 本书还将引导读者关注当前数据科学领域的一些新兴趋势和挑战，如可解释AI（Explainable AI）的重要性，如何在大规模分布式环境中进行数据分析，以及数据伦 Глубоко. 《海量数据处理与智能分析平台构建》 内容简介 在信息时代的浪潮中，数据量正以指数级的速度增长，传统的数据处理和分析方法已难以应对海量、多样、高速的数据流。如何高效地存储、管理、处理和分析这些庞大的数据集，并从中提取有价值的洞察以驱动智能化决策，已成为当前技术和业务发展的核心挑战。《海量数据处理与智能分析平台构建》一书，正是为了应对这一挑战而生，旨在为读者提供一个系统性的指导，涵盖构建和运用现代海量数据处理与智能分析平台所需的核心理论、技术和实践经验。 本书并非仅仅停留在单一技术工具的介绍，而是着眼于构建一个端到端的、可扩展的数据处理与分析生态系统。我们将从宏观视角出发，剖析海量数据处理的整体架构，包括数据采集、预处理、存储、计算、分析以及可视化等关键环节，并深入探讨不同环节的技术选型和集成策略。 在数据采集与预处理阶段，本书将详细介绍各种数据接入技术，包括批处理、流处理、事件驱动架构等，以及如何应对不同来源（如日志、传感器、社交媒体、交易记录）和不同格式（结构化、半结构化、非结构化）的数据。我们将深入探讨ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）过程中的复杂挑战，例如数据清洗、去重、标准化、格式转换、以及如何保证数据在传输和处理过程中的一致性和完整性。特别地，本书将关注实时数据流的处理技术，如Apache Kafka, Apache Flink等，以及它们在构建实时数据管道中的作用。 数据存储是海量数据处理的基础。本书将超越传统的单体关系型数据库，重点介绍面向海量数据设计的存储解决方案。我们将深入探讨分布式文件系统（如HDFS）的原理和应用，以及它们如何支持PB级别数据的存储和访问。此外，本书还将详细介绍各种NoSQL数据库的架构和适用场景，包括键值存储（如Redis, Cassandra）、文档数据库（如MongoDB, Elasticsearch）、列族数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j），并分析它们在满足不同类型数据查询和分析需求时的优势和权衡。对于数据仓库和数据湖的概念，本书将进行更深入的探讨，阐述它们在企业数据战略中的定位，以及如何结合使用以支持从交互式查询到复杂分析的各种场景。 计算是海量数据处理的核心。本书将重点介绍大规模分布式计算框架，尤其是Apache Spark。我们将深入讲解Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）和DataFrame/Dataset API，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）等组件的原理和使用。本书将指导读者如何利用Spark进行高效的数据转换、聚合、连接和复杂的数据分析任务。此外，本书还将介绍MapReduce模型作为理解分布式计算基础的基石，以及Hadoop生态系统中其他重要组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）在资源管理方面的作用。 在智能分析方面，本书将连接数据处理能力与高级分析技术。我们将回顾并扩展机器学习和深度学习的基本概念，并重点介绍如何在分布式计算框架上高效地实现这些算法。这包括使用Spark MLlib进行大规模机器学习任务，以及介绍TensorFlow, PyTorch等深度学习框架与分布式计算平台的集成方法。本书将聚焦于如何利用这些工具构建预测模型、分类器、聚类器，以及如何进行异常检测和模式识别。 特别地，本书将关注智能分析平台的构建。我们将探讨如何设计和实现一个统一的数据分析平台，该平台能够支持从数据科学家到业务分析师的各种用户群体，并提供从数据探索、模型开发到模型部署的完整生命周期管理。本书将讨论数据虚拟化、统一查询接口、元数据管理、数据目录等概念，以及它们在提升数据可发现性和可用性方面的作用。此外，本书还将涉及模型的可解释性、模型的监控与维护，以及如何构建自动化机器学习（AutoML）的流程，以加速模型开发和部署。 本书将大量运用实际案例研究来佐证和深化理论讲解。这些案例将涵盖金融风控、电商精准营销、物联网数据分析、智能制造、医疗健康数据挖掘等多个行业领域。每个案例都将展示如何从实际业务问题出发，选择合适的数据处理和分析技术，构建相应的分析平台，并最终通过智能分析实现业务价值的提升。案例分析将强调技术选型的理由、架构设计的考虑、性能优化的策略以及最终的业务成效。 最后，《海量数据处理与智能分析平台构建》还将展望未来数据技术的发展方向，例如实时智能、联邦学习、图神经网络（GNN）等前沿技术的应用前景，以及如何应对数据隐私和安全方面的挑战，为读者提供一个持续学习和探索的视野。本书的目标是使读者不仅能够理解海量数据处理和智能分析的原理，更能具备独立设计、构建和运维相应平台的能力，从而在数据驱动的时代抓住机遇，引领创新。

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