第3章实践SQLServer数据挖掘PPT精选精品文档
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SQL Server数据库PPT课件
模块化设计、创建一次，重复使用， 后台运行，速度更快
网络流量减少， 安全
2020年10月2日
数据库入门
10
触发器Trigger
一种特殊SP, 在指定表的数据发生 变化时自动生效，即被调用、被执 行。(Insert, Update, Delete时）
目的：强制业务规则和数据完整性
Trigger:
项目（Project) 、 项目成员（项目-职员）
项目任务分解（WBS， 分级，包括任务包、 工作量估计，计划， 进度， 人员安排，权重， 任务包父亲 )
项目任务执行跟踪 （工作日志）: 项目 - 职员 – 时间 – 对应任务包 – 实际工作量
2020年10月2日
数据库入门
15
Conceptual Data M库入门
19
获取数据-Datawindow
// Dw_list Datawindow // d_employee_edit Datawindow Object dw_list.SetTransobject(SQLCA) dw_list.Retrieve( g_userinfo.is_dep_no, g_userinfo.is_empl_cls) …. //保存数据 ll_ret = dw_list.update(TRUE ,TRUE) // 判断 If ll_ret = 1 then
物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试 运行。 ⒍数据库运行和维护阶段 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断 地对其进行评价、调整与修改。
2020年10月2日
数据库入门
14
数据库设计实例
项目工作管理， 包含数据表：
SQL Server 实用教程课件(完整版)
4/26/2023
4
1.1 数据库系统简介
1.1.1 数据库的基本概念 1.1.2 数据库的体系结构 1.1.3 数据库的产生与发展4/26/2023 Nhomakorabea5
1.1.1数据库的基本概念
1.数据 2.信息 3.数据处理 4.数据库 5.数据库管理系统 6.数据库系统
4/26/2023
6
4/26/2023
16
1.3 关系数据库
1.3.1关系数据库的概念 1.3.2 关系数据库标准语言SQL 1.3.3 常见的关系数据库
4/26/2023
17
1.3.1关系数据库的概念
关系数据库是指建立在关系数据库模型 基础上的数据库。关系模型是在1970年 由IBM公司有“关系数据库之父”之称 的埃德加·弗兰克·科德博士首先提出， 一经推出就受到了学术界和产业界的高 度重视和广泛响应，并在随后的发展中 得到了充分的发展并成为数据库架构的 主流模型。
SQL Server 2012 实用教程
2023/4/26
1
第1章 系统认识数据库
2023/4/26
2
学习目标
掌握数据库、数据库系统、数据库管理 系统的概念
了解数据库管理技术发展的几个阶段 掌握数据库的体系结构 熟练掌握数据模型 熟悉关系型数据库
2023/4/26
3
学习内容
1.1 数据库系统介绍 1.2 数据模型 1.3 关系数据库
4/26/2023
31
2.2.2 SQL Server 2012安装过程
安装SQL Server 2012时，可以根据自己 的实际需求和计算机的软硬件环境，选 择一个合适的版本进行安装。
4/26/2023
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
SQL-Server数据库及应用课件汇总全套ppt完整版课件最全教学教程整套课件全书电子教案
▪ 用户级对应外模式，概念级对应模式，物理 级对应内模式，使不同级别的用户对数据库 形成不同的视图。
1.1.4 数据库系统的体系结构
▪ 1．数据库的三级模式结构
▪ （1）模式 ▪ 模式又称概念模式或逻辑模式，对应于概念级。 ▪ 是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描
述，是所有用户的公共数据视图（全局视图）。 ▪ 由数据库管理系统提供的数据模式描述语言（Data
Description Language，DDL）来描述、定义的 ，体现、反映了数据库系统的整体观。
1.1.4 数据库系统的体系结构
▪ 1．数据库的三级模式结构
▪ （2）外模式 ▪ 外模式又称子模式，对应于用户级。它是某个或某
几个用户所看到的数据库的数据视图，是与某一应 用有关的数据的逻辑表示。
▪ 外模式是从模式导出的一个子集，包含模式中允许 特定用户使用的那部分数据。用户可以通过外模式 描述语言来描述、定义对应于用户的数据记录（外 模式），也可以利用数据操纵语言对这些数据记录 进行操作。外模式反映了数据库的用户观。
1.1.3 数据模型
▪ 2．数据模型的组成要素
▪ （3）数据约束
数据模型中的数据约束主要描数据结构内数 据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依 存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数 据的正确、有效和相容。
1.1.3 数据模型
▪ 3．概念模型 ▪ 概念模型是按用户的观点对数据和信息
进行抽象。 ▪ “实体联系方法”是表示概念模型最常
联系。这种模型描述数据的组织形式像一棵倒置的 树，它由节点和连线组成，其中节点表示实体。根 节点只有一个，向下分支，是一种一对多的关系。 ▪ 层次模型的查询效率很高，但它只能表示一对多联 系，对数据进行查询和更新操作时则很复杂，所以 编写应用程序也很复杂。
1.1.4 数据库系统的体系结构
▪ 1．数据库的三级模式结构
▪ （1）模式 ▪ 模式又称概念模式或逻辑模式，对应于概念级。 ▪ 是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描
述，是所有用户的公共数据视图（全局视图）。 ▪ 由数据库管理系统提供的数据模式描述语言（Data
Description Language，DDL）来描述、定义的 ，体现、反映了数据库系统的整体观。
1.1.4 数据库系统的体系结构
▪ 1．数据库的三级模式结构
▪ （2）外模式 ▪ 外模式又称子模式，对应于用户级。它是某个或某
几个用户所看到的数据库的数据视图，是与某一应 用有关的数据的逻辑表示。
▪ 外模式是从模式导出的一个子集，包含模式中允许 特定用户使用的那部分数据。用户可以通过外模式 描述语言来描述、定义对应于用户的数据记录（外 模式），也可以利用数据操纵语言对这些数据记录 进行操作。外模式反映了数据库的用户观。
1.1.3 数据模型
▪ 2．数据模型的组成要素
▪ （3）数据约束
数据模型中的数据约束主要描数据结构内数 据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依 存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数 据的正确、有效和相容。
1.1.3 数据模型
▪ 3．概念模型 ▪ 概念模型是按用户的观点对数据和信息
进行抽象。 ▪ “实体联系方法”是表示概念模型最常
联系。这种模型描述数据的组织形式像一棵倒置的 树，它由节点和连线组成，其中节点表示实体。根 节点只有一个，向下分支，是一种一对多的关系。 ▪ 层次模型的查询效率很高，但它只能表示一对多联 系，对数据进行查询和更新操作时则很复杂，所以 编写应用程序也很复杂。
SQL_Server 数据挖掘分析经典全集
本章将回顾Analysis Services工具集，同时介绍有效创建挖掘模型和分析挖掘模型的技巧。
在学习本章之前，读者应该已经熟悉了第3章介绍的模型构建的概念，而且对挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型列、事例表和嵌套表的概念也有了较深入的理解。
对于初学者来说，本章可以帮助他们入门，对于有一定SQL Server数据挖掘经验的用户来说，本章可以为他们提供一些技术，以帮助他们最有效地发挥该工具集的作用。
但是这并不意味着本章可以取代产品的帮助文档中优秀的帮助和教程。
更确切地说，本章讲述如何使用Analysis Services提供的通用工具，特别是用于数据挖掘的工具。
本章将通过用户界面来讲述如何使用Analysis Services的功能，并提供详细的操作步骤来示范如何创建一组挖掘模型。
本章还将穿插介绍相关的一些概念。
如果您偏离这些操作太远，则可以重新开始操作，也可以从本书的Web站点(/go/ data_mining_SQL_2008)上获得完整的项目文件，以便随时使用。
本章将会使用附录A描述的MovieClick数据库来举例说明工具的用法。
本章将学习：●使用Business Intelligence Development Studio(BI Dev Studio)●理解即时模式和脱机模式●创建及修改数据源、数据源视图和数据挖掘对象●浏览数据和评估模型4.1 BI Dev Studio介绍在使用SQL Server数据挖掘功能的过程中，大部分时间将会花费在商业智能应用程序开发工具集(Business Intelligence Development Studio，BI Dev Studio)上。
BI Dev Studio环境已经集成到Microsoft Visual Studio(VS)框架中，为商业智能操作提供了完整的开发环境。
在使用Visual Studio时，数据挖掘项目是一组项目中的一部分，这组项目也称为解决方案。
SQL Server 2005之数据挖掘
SQL Server 2005 数据挖掘
微软的解决方案
进入DM领域 领域 进入 创立工业标准 整合开发者建议 推出产品,步入市场 V1.0版本中已包括两个高性能 算法
成为DM领域领导者 领域领导者 成为 面向软件开发人员 完善行业标准 完备的分析功能 向企业级应用渗透
数据挖掘 与 Microsoft 商务智能
Excel OWC Map Point Data Analyzer Balanced Score Card SharePoint Portal Server Windows Client Windows Client Windows Client Windows Client
Dev Tools Visual Studio .Net
完备集算法
决策树
聚类
时间序列
序列聚类
关联 神经网络
Nave 贝叶斯
C++ App
OLEDB
(msolap90.dll)
VB App
ADO/DSO
Integration Services Reporting Services .Net App
AMO
Any App
Any Platform, Any Device
Third Party Third Party Algorithms Algorithms
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复杂数据
Cust ID 1 Age 35 Marit al Statu s M Favorite Movies IQ 2 Title Star Wars Toy Story Terminator Star Wars Braveheart The Matrix 3 57 M 2 Sixth Sense Casablanca Score 8 9 7 7 7 10 9 10