支撑物联网的计算机技术数据库仓库与数据挖掘PPT课件.ppt

计算机技术：物联网的计算工具;;数据库与数据仓库技术;数据库技术的发展 （4）数据安全性。数据库系统的发展方向是在大范围内集成，向广大用户提供方便的服务。随着移动主机（便携式计算机）的大量涌现，因特网的扩展延伸，用户可以随时随地访问数据库。此外，移动主机遗失、失窃等现象时有发生，这就带来严重的数据库安全和必威体育官网网址问题。现有的数据库安全措施还不能满足这个要求。在数据库安全模型、访问控制、授权、审计跟踪、数据加密、密钥管理、并发控制等方面都还没有形成明确的主流技术策略。 （5）对数据库理解和知识获取的要求。目前，一方面正在被信息所淹没，另一方面由于缺乏知识而感到饥饿。人们对数据库的使用已不限于传统的查询，而希望把它作为知识源，从中提取一些知识，希望数据库具有推理、类比、联想、预测能力，甚至能从中得到意想不到的发现，希望数据库能主动而不是被动地提供服务。 ;20世纪80年代中期以来，尤其是进入90年代，数数据库出现了许多新分支。数据库与其他相关技术相结合出现的新分支有：与面向对象技术结合出现的面向对象数据库，与分布技术相结合出现的分布式数据库，与并行处理技术相结合出现的并行数据库，与多媒体技术相结合出现的多媒体数据库，与人工智能技术相结合出现的主动数据库、知识库和演绎数据库、与模糊技术相结合出现的模糊数据库等。数据库面向不同的应用领域出现的新分支有：面向决策支持出现的数据仓库，面向工程设计出现的工程数据库，面向地理信息系统（GIS）出现的空间数据库，面向移动计算环境出现的移动数据库，以及实时数据库、统计数据库等。以上这些数据库都是将要在后面各节中分别加以介绍的。 ;数据库与数据仓库技术; 多媒体数据库; 多媒体数据库;多媒体体数据库的特征;媒体数据库管理系统应具备的基本功能;主动数据库系统;主动数据库系统; 数据仓库以及数据挖掘是目前数据库领域最 为活跃的一个方面，受到学术界与产业界的广泛 关注。典型应用环境如DSS，EIS，ERP。 大型数据库的数据仓库解决方案有： Informix MetaCube Oracle Express Sybase QuickStart DataMart 对各类海量数据需要自动分析、分类、汇总、 发现和描述数据蕴涵的趋势、标记异常等。; 各类管理人员需要从大量复杂的的业务数据中获取各自权限内的决策信息，及时把握市场变化脉搏，作出正确有效的判断与抉择； 随着数据库系统的逐日运行，数据将堆积越来越庞大； 数据处理的重点需要从传统业务扩展到业务数据的联机分析处理，并得到面向各种管理主题的统计信息和决策支持信息； 数据仓库是基于大规模数据库的DSS环境的核心。; 数据仓库的基本概念 多维数据模型 数据仓库的系统结构 数据仓库的实现 基于数据仓库的数据挖掘; 数据挖掘通常称为数据库中的知识发现 （KDD），是自动的或方便的模式提取，这些模 式代表隐藏在大型数据库、数据仓库或其他大量信 息存储中的知识。 涉及的学科有：数据库技术、人工智能、机器 学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、 知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化。;数据挖掘的概念 数据挖掘的功能 数据挖掘的分类与主要问题 数据挖掘系统的结构 挖掘大型数据库中的关联规则 分类与预测 聚类分析 复杂类型的数据挖掘 数据仓库与数据挖掘的应用与发展趋势;1、什么是数据仓库 2、什么是数据挖掘 3、数据挖掘的功能 4、数据挖掘的分类 5、数据挖掘的主要问题;什么是数据仓库; 什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据仓库;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;什么是数据挖掘;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘功能;数据挖掘的分类;数据挖掘的分类;数据挖掘的主要问题;数据挖掘的主要问题;数据挖掘的主要问题;数据挖掘的主要问题