求一个医院数据库课题 能做10张以上关系表 数据库类型类似于图书馆书籍管理

基于Internet的海洋科技文献检索

摘要:介绍了基于Internet的海洋科技文献检索的主要途径,阐述了基于Internet海

洋科技文献检索的主要步骤,提出了基于Internet的海洋科技文献检索的技巧。

关键词:文献检索;海洋科技文献;Internet

随着信息技术以及Internet的发展,海洋科技文献检索方法历经了

手工检索、计算机检索到目前网络化检索等多个发展阶段。海洋科研工

作者可以充分利用网络数据库和网络检索工具查阅到大量的海洋科技

文献,但是,面对海量的网上信息资源,在网络上找到真正需要的信息就

变得像大海捞针一样,如何利用网络条件和网络资源,在信息的海洋中

快速、准确、全面地获取所需要的科技文献信息是当前海洋科研工作者

普遍关注和面临的问题。

1 Internet海洋科技文献的主要检索途径

11利用网上数据库检索系统

111综合性信息的网上数据库检索系统

1111水科学和渔业文摘检索系统

水科学和渔业文摘检索系统(Aquatic Sciences and Fisheries

Abstracts,ASFA, 收录范围包括海洋、半咸水和淡

水环境的科学、技术与管理,生物与资源及其社会、经济、法律问题等各

个方面,该系统包含了1971年以来的内容,年追加报道世界范围内的相

关文献摘要达40 000条以上。查找有关水科学与渔业方面的文章可以首

先从该文摘检索系统入手,从关键词、作者及分类等字段入口进行检

索。

1112万方数据资源系统

数据资源系统( 由中国科技信息研究

所和万方数据(集团)公司组建,可以进行海洋科技文献、科研成果、学位

论文、中国专利、标准和法规等多种类型的全文信息检索。数字化期刊库

现有2 000种科技期刊,其中绝大部分是进入科技部科技论文统计源的

核心期刊,支持跨库检索。

1113重庆维普中文期刊数据库

重庆维普中文期刊数据库( 收录了自1989年

以来的13 000余种中外文期刊的1 500多万篇文献的全文,并可进行分

类定制、期刊定制、关键词定制,从而提供个性化的服务。

1114超星数字图书馆

超星数字图书馆( 是由北京超星电子技术公

司与中国国家图书馆合作组建的,目前国家图书馆的超星在线图书馆共

有50余个大类,上网的图书约有51万种。用户可以在其中查找海洋类

图书资源。

1115中国科学数据库

中国科学数据库( 可免费查阅的各种数据库包

括各种专业数据库(化学化工类、生物学类、地学类、材料类、能源类、大

气类、天文类)和非专业数据库(科普博览、科技专家、营养与健康、科技

名人、科技文献、科技书),还有科技导航(包括国内科技、国际科技、科学

数据库及其他),另外还有论文选编可供免费阅读。

112海洋专利文献的网上数据库检索

1121中国海洋知识产权信息中心专利数据库

中国海洋知识产权信息中心( 的专利数据

库目前收录了国内海洋专利信息13 000余项,收录了美国、日本、英国、

德国、法国、瑞士等国的国外海洋专利信息350 000余项,并进行行业分

类导航,可在海洋渔业、海滨开采(砂矿)、海洋食品及生物医药、海洋化

工、海水综合利用、海洋船舶工业、海洋油气业、海洋工程、海洋环保、海

洋灾害、海洋电子等不同专业领域进行检索。

1122美国专利全文数据库

美国专利全文数据库( 提供1971年后的题录

检索,免费提供1980年以来的美国专利说明书全文扫描图像数据,免费

下载图像浏览器。

1123欧洲专利局数据库

欧洲专利局数据库( 可免费检索包括63个

国家和地区最近30年来的专利文献数据、20个国家1920年以来的专利

扫描图像以及10个专利机构的专利英文摘要和全文。

113海洋标准文献信息的网上数据库检索系统

1131国际标准化组织

国际标准化组织(International Organization for Standardization,

通过互联网为全球用户提供国际标准、区域性标准、各国国

家标准的网络检索服务,而且能从网上订购及传输标准全文。

1132美国标准局

美国标准局( 提供来自美国国家标准协会,美国各

私营标准组织、政府机构及国际标准组织的各类标准信息,可订购全文。

1133中国标准网

中国标准网( 提供中国国家标准、行业标准以及部分国际标准如ISO,IEC,UL的标准题录信息查询,并可网上订购全文。

12联机馆藏目录库

Internet上诸多的海洋大学图书馆及海洋研究机构都提供其馆藏机

读目录库,如中国海洋大学( 、浙江海洋学院

( 和国家海洋信息中心(

等,通过Internet可以访问其海洋科

技类文献的馆藏目录与信息,从而进一步获取所需的海洋科技文献。

13网络搜索引擎

常用的网络搜索引擎有Alta Vista,Info Seek,Google,Yahoo和百度

等,利用搜索引擎进行检索的优点是省时省力,简单方便,检索速度快、

范围广,能及时获取新增信息。缺点在于,在检索海洋科技文献时的准确

性、功能完备性等方面与利用网上数据库及联机馆藏目录库相比均存在

较大差异,与人们的检索需求及对检索效率的期望有一定差距,一般网

络搜索引擎只能作为检索的辅助工具。

2 Internet海洋科技文献检索的步骤

21分析课题并确定检索目标

检索之前,必须仔细分析课题,搞清楚课题的核心问题,明确课题所

包含的概念成分及其相互关系,确定其涉及的时空范围、语种范围和文

献类型,明确查新、查准、查全的指标要求及其侧重。若要了解海洋科技

的最新动态、学科的新进展、探索未知,则强调“新”;若要解决海洋科学

研究中的具体问题,希望有一定范围的文献量,但不希望有误差,则要强

调“准”;若要了解一个全过程、写综述、做鉴定等,希望获得所有的相关

文章,则要强调“全”。

22选择合适的检索系统和数据库

数据库的选择可概括成“4C”原则。其中Content指数据库的内容、学

科范围、类型(如数值、文摘、全文等)、数据来源(如期刊论文、专利文献、

科技报告等);Coverage指数据库的规模、时间范围、机构来源、文献量

等;Currency指数据库更新的及时性、频率、周期;Cost指数据库的收费

标准和方式。一个检索系统往往包括若干数据库,进入系统后,常会有主

题分类目录提供用户选择,如中国期刊网含有期刊全文数据库、博硕士

学位论文全文数据库、年鉴全文数据库等,每个数据库下面又有不同的

主题分类,所以用户应根据待检课题的范畴来决定选择具体的数据库。

方向性信息检索,可利用Yahoo,Infoseek等目录型检索工具按照主题目

录体系的向导去浏览、追踪信息;检索图书期刊藏书处和款目,可以利用

高校图书馆或其他图书机构的联机检索系统;学术性较强的信息,要选

择万方数据等专题数据库。

23分析概念并确定检索词

主题概念分析,提炼检索词,明确哪些是核心词,哪些是次要词,有

哪些隐含词,力求分析的主题词能准确反映检索的需要。选择检索词时

应选用具有检索价值的基本名词术语,选择常用的基本词汇进行组配,

并注意同义词、近义词和泛指词的选用。

24实施检索

在实施检索的过程中要充分利用布尔逻辑算符构造检索式,常用的

布尔逻辑算符有逻辑“或(OR)”、逻辑“与(AND)”、逻辑“非(NOT)”,他们

的优先级别顺序是NOT,AND,OR,有括号时先括号内后括号外。Internet

上几乎所有的信息检索系统都支持布尔逻辑。但是,布尔逻辑是一种二

值逻辑,其结果只有两种情况,要么真,要么假,无法反映主题概念的重

要程度,也无法按照相关性程度对命中文献进行排序。

3基于Internet的海洋科技文献检索技巧

Internet给人们的生活与工作带来极其丰富的信息,同时也给人们

在浩如烟海的网上寻找文献信息增添了困难。为了快、准、全地检索所需

海洋科技文献信息,海洋科研工作者在Internet上进行检索时应注意以

下检索技巧的运用。

31进行多数据库多系统检索

任何一种搜索引擎的搜索范围和功能是有限的,同样的课题同样的

检索词可以用不同的搜索工具和在多个数据库中进行重复检索,避免单

一数据库检索的局限,以获取全面的海洋科技文献检索结果。

32选择合适的检索词

全面考虑各种可能出现的情况,紧紧围绕检索内容选择检索词,同

时,应尽量从专业技术角度出发,使用国际上通用的术语。若要提高检索

词的专指度,则需增加或换用下位词和专指度较强的检索词。

33正确使用逻辑算符

构造检索式主要使用布尔逻辑算符,将检索词进行组配,以保证和

提高信息的查全率和查准率,尤其体现在使用搜索引擎进行检索上。以

百度搜索引擎为例,用“-”表示逻辑非,如“海冰-南极”检索的结果不包

括南极地区的海冰情况。

34使用二次检索

使用二次检索可以提高查准率。网络上很多检索系统都具有该功

能,如重庆维普中文期刊数据库,当检出文献较多时。可以利用“二次检

索”键,在第一次结果的基础上再次检索。例如先用“关键词”检索“金q

鱼”,输出结果;选择“刊名”,输入“中国海洋大学学报”,点击“二次检

索”,输出的结果就是同时满足刊名为“中国海洋大学学报”且关键词为

“金q鱼”的文献。二次检索可以多次应用,以实现复杂检索,从而提高海

洋科技文献的查准率。

4结语

熟悉和掌握基于Internet的海洋科技文献检索的方法和技巧对于保

证海洋科研人员在信息的海洋中快速、准确、全面地获取所需要的科技

文献信息十分重要,因此,海洋科研工作者平时应当注重检索方法和检

索技巧的总结与积累,充分利用Internet上的海洋科技文献信息做好海

洋科研工作。

参考文献

[1]林刚互联网上的专业信息资源[J]低温与特气,2003(5):1-6

[2]杨瑜Internet上专利信息资源的检索与获取[J]科技情报开发与经

济,2002(5):25-26;28

[3]王云娣基于网络的社科信息资源分布及检索策略研究[J]中国图

书馆学报,2003(3):57-61

[4]陈红梅,牟平网上经济信息资源分布及检索策略研究[J]情报科

学,2004(5):558-561;567

Ⅰ 数据挖掘与数据分析是学什么的

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘学习的主要方向在于，挖掘的算法，使用什么算法能够得到最好的结果。

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C45, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的工具：

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

非要说数据挖掘和分析的区别可分为以下几点：

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）；

2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则；

3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。

4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。

Ⅱ 请问你是数据挖掘的研究生数据挖掘研究生阶段都学什么

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能

1．分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

2．聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

3．关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。

4．预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。

5．偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具

作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求

基本能力要求

数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。

一、专业技能

硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验

熟练掌握常用的数据挖掘算法

具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件

二、行业知识

具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识

三、合作精神

具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作

四、客户关系能力

具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望

具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求

数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。

具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论

熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优

熟练掌握ETL开发工具和技术

熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术

善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性 *** 作方案

应用及就业领域

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(amazon)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员

职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师

1 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

2 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在 ，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外， 机构和大型企业也开始重视这个领域。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、 机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬

就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证

1、SAS认证的应用行业及职业前景

SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。

2、SAS认证的有效期

目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。

3、五级认证的关系

五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。

4、SAS全球认证的考试方式

考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

相关链接

随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。 对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。

易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。

由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。

物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。

物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

Ⅲ 数据挖掘统计的课程内容是什么

哥们，我是做数据挖掘的研狗，了解一些生物科技方面大数据的应用。

首先听回过的所有的数据答挖掘的报告中，有具体成果的全都是国外的机构，可能是我听的少，国内的生物科技数据挖掘都是讲理论。这东西讲理论有个毛用。

如果有资本的话（年龄、家庭支持），还是找个好学校读研，本身生物科技+数据挖掘就比较高端。

数据挖掘和数据统计不是一样的。。。。

简单的拿工资讲，北京硕士毕业进数据分析岗位，8k一月，如果进的是数据挖掘团队，大概能有20w~30w

每年。

Ⅳ 数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。

一、课程层面

第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实 *** -案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux *** 作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

Ⅳ 大数据挖掘学习课程一般学习多长时间

在北京学过，5个月。魔据据说条件不错，但是还是要试听考察的。不管是否有基础学习都是没有问题的，主要看的是自身学习是不是用心，够不够努力，也可以去实际了解一下。

Ⅵ SAS数据挖掘的课程内容是什么

数据挖掘课程包括：

sas/data miner模块，包括sas/data

miner模块的常用工具，对商业问题的界定、导入数据、内数据探视、变量转换、数据集设置容、缺失值处理、各种预测、描述类分析算法、模型评估、显示得分结果等。通过培训使学员掌握使用sas的data

miner（数据挖掘）模块，能够利用sas/data miner对一些常见的商业数据进行数据分析，挖掘出商业价值。

来源。商业智能和数据仓库爱好者

提供，，，，商业智能和云计算，。、，，陪训，。，。包含SAS数据挖掘课程

Ⅶ 数据分析数据挖掘培训课程哪个好

你好，多比较多分析，要多听一听大家的口述意见。

Ⅷ 大数据挖掘学习课程需要多久

去年学的学了5个月，魔据条件不错，我自己认为五十人左右还是可以接受的，但是还是自身要足够努力才行，像有些机构一百人以上，那就有点接受不了了，感觉老师也顾忌不过来不要去，可以去实际考察一下。

Ⅸ 大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(9)数据挖掘相关课程扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

Ⅹ 攻读数据挖掘方向的研究生需要本科学习过哪些课程

就学基础的计算机课程即可，因为研究生的时候还会开设一些有关数据挖掘的课程。

一、面向农业领域的本体自适应学习方法研究 \x0d\二、农业领域本体学习有效性评估方法研究\x0d\三、基于复杂网络的本体结构分析研究 \x0d\四、本体网络的重尾性质验证研究 \x0d\五、基于复杂网络的本体重要概念挖掘研究(1人) \x0d\六、基于复杂网络的本体社团结构划分研究(1人) \x0d\七、面向农业领域的本体知识云维度信息系统建模研究(1人) \x0d\八、基于云模型的本体概念的不确定性表达方法研究(1人) \x0d\九、基于云模型的本体概念层次的不确定性构建方法研究(1人) \x0d\十、基于云模型的本体概念间非分类关系的不确定性挖掘方法研究 \x0d\十一、数字签名技术在电子商务中的应用 \x0d\十二、基于P2P微支付系统的设计与实现 \x0d\十三、电子商务中虚拟社区信任问题研究 \x0d\十四、P2P局域网通讯软件的设计与实现 \x0d\十五、CA认证技术的实践与应用 \x0d\十六、关系数据库查询处理和查询优化研究 \x0d\十七、课程教学网站的设计 \x0d\十八、电子农务网站的设计与实现（农业信息服务网站的设计与实现） \x0d\十九、P2P网络仿真模型研究 \x0d\二十、基于Linux的内核安全分析与设计 \x0d\二十一、网络安全问题分析与设计 \x0d\二十二、农业数据分析算法设计与研究 \x0d\二十三、基于GIS的农业空间数据库可视化 \x0d\二十四、农业数据库的XML的表示与Web Services应用 \x0d\二十五、《计算机组成原理》课件制作 \x0d\二十六、基于Web的 *** 作系统教学平台设计 \x0d\二十七、其他符合学院要求自选课题 \x0d\二十八、风险决策在某领域内的应用。 \x0d\二十九、矩阵决策在某领域内的应用。 \x0d\三十、 三次样条插值在预测中的应用 \x0d\三十一、某单位人力资源培养规划 \x0d\三十二、某单位的生产计划安排 \x0d\三十三、人生理财规划 \x0d\三十四、利用层次分析法进行决策分析 \x0d\三十五、某服务系统的优化 \x0d\三十六、食堂、医院、银行或大型超市中排队系统的模拟 \x0d\三十七、自己已有的课题 \x0d\三十八、基于文本的本体类属学习方法研究 \x0d\三十九、基于概念词学习本体类属关系的方法研究 \x0d\四十、基于数据源自动提取词语集合的方法研究 \x0d\四十一、领域专业术语中概念集合的形成 \x0d\四十二、领域知识中概念关系研究 \x0d\四十三、本体评价关键技术研究及实现

数据库关系模型(数据库逻辑模型)是将数据概念模型转换为所使用的数据库管理系统(DBMS)支持的数据库逻辑结构,即将E-R图表示成关系数据库模式。数据库逻辑设计的结果不是唯一的,需利用规范化理论对数据库结构进行优化。

在关系模型中,数据库的逻辑结构是一张二维表。在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型:

1)每列中的分量是类型相同的数据;

2)列的顺序可以是任意的;

3)行的顺序可以是任意的;

4)表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表;

5)表中的任意两行不能完全相同。

由此可见,有序的航空物探测量剖面数据不满足数据库关系模型条件第3条“行的顺序可以是任意的”,因此,不能简单地直接利用关系数据库(如Oracle,SQL Server,Sybase等)来管理剖面数据,需将数据在数据库中的存储方式改为大字段存储,确保不因数据库数据的增加和删除等 *** 作改变剖面数据有序特性。

一、大字段存储

(一)大字段存储技术

大字段LOB(Large Object)技术是Oracle专门用于存放处理大对象类型数据(如多媒体材料、影像资料、文档资料等)的数据管理技术。LOB包括内部的和外部的两种类型。内部LOB又分CLOB(字符型)、BLOB(二进制型)等3种数据类型,其数据存储在数据库中,并且支持事务 *** 作;外部LOB只有BFILE类型,其数据存储在 *** 作系统中,并且不支持事务 *** 作。LOB存放数据的长度最大可以达到4G字节,并且空值列(没有存放数据)不占空间(图2-6)。

图2-6 大字段存储示意图

由于外部LOB存放在 *** 作系统文件中,其安全性比内部LOB差一些。此外,大字段的存储支持事务 *** 作(批量提交和回滚等),而外部LOB不支持事务 *** 作。所以,航空物探测量剖面数据采用BLOB来存储。对于BLOB类型,如果数据量小于4000字节,数据库通常采用行内存储,而数据量大于4000字节采用行外存储。分析航空物探测量剖面数据,每个场值数据占4个字节(单精度),目前航磁数据采样率为10次/s,4000字节只能存储100s数据;一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10min以上,每条测线数据量远远大于4000字节。所以,航空物探测量剖面数据采用行外存储方式,即大字段列指定“Disable Storage In Row”的存储参数。

由于大字段类型长度可变,最大可到4G。假设测线飞行时间为T,场值采样率为n次/s,测线场值数据量为4Tn,所以有4Tn≤4G。单条测线飞行时间T不会超过10h(36000s,航空物探测量1架次至少飞行1个往返2条测线),则场值的采样率n≤4G/4T=4×1024×1024×1024/4×36000次/s=29826次/s。采用大字段来存储测量数据,不仅能够减少数据表的记录数,提高查询效率,而且使得采样率的扩展不受限制。

(二)大字段存储技术应用

由于航空物探数据的数据量较大,现有的航磁测量数据按基准点方式(点存储)存储可达几亿个数据记录。若按磁场数据采样点存储方式(简称“场值存储方式”),则记录条数=(磁场数据采样率/坐标采样率)点存储方式的记录数,达几十亿条数据记录,且随着数据采样率的扩展、测点的加密,航空物探测量数据量随着时间的推移呈现快速增长之势。显然,如果采用常规的表结构来存储,势必造成数据的存储、管理、检索、浏览和提取都非常困难。另一方面,从航空物探专业应用需求来说,很少对单个测点的场值数据进行运算、分析等 *** 作,一般至少是对一条测线或以上测线,多数时候是需要对整个测区的场值数据进行化极、上延、正反演拟合等。

因此,在航空物探数据库表结构设计时,改变过去将基准点或场值点数据记录作为数据库最小管理对象的理念,采用了大字段存储技术,将测线作为数据库最小管理对象,将测线上的测量数据,如坐标数据和磁场、重力场数据分别存储在相应大字段中。在航空物探数据库建设中,大量采用数据库的大字段存储技术(详见《航空物探信息系统数据库结构设计》)。

(三)大字段存储效率

以航磁测量数据为例分析大字段存储技术优势。如果以场值存储方式存储测线数据,则每条记录包含架次号、测线号、基准号、地理坐标、投影坐标、磁场数据等,由于坐标数据采样率2次/s,磁场数据采样率10次/s,每5个磁场数据中,只有第1个磁场数据有坐标数据,其他4个坐标数据是内插出来,因此在测线记录中会产生大量冗余的数据坐标数据。采用点存储方式存储的测线数据记录数等于线上基准点数,若采用大字段存储方式,一条测线数据只存储为1条数据记录(图2-7),一般一条测线的测点数近万个,甚至更多,可见采用大字段存储大大减少测线数据存储记录数,提高数据的存取效率。

以某测区的两条航迹线为例,分别采用3种方式测试数据库的数据存储效率。磁场数据的采样率10次/s,坐标数据采样率2次/s,两条测线上共有基准点8801个。以场值方式存储先内插坐标信息,使得每个场值数据都拥有自己的坐标,然后存入数据库,共有数据记录44005条,写入数据库时间为5722s,读取时间为103s。第二种方式是以采样点的方式进行存储,共有8801条记录,写入数据库时间为947s,读取需要091s。第三种方式是以大字段的形式存储,只有2条记录,写入数据库103s,读取时间为044s(表2-2)。大字段数据存储记录数最少,存取效率最高。用整个测区数据测试效果更加明显。

表2-2 三种数据存储方法的存取效率比较

图2-7 大字段存储方式示意图

二、联合主键

主外键是关系型数据库建立表间关系的核心。在航空物探空间数据库建设过程中,要素类与要素类之间、要素类与对象类之间,以及对象类与对象类之间的关系的描述有3种形式,即拓扑关系——描述要素类与要素类之间结点、邻接和联通关系;叠加关系——描述要素类与要素类之间的相交、包含与分类关系;隶属关系——描述对象类与对象类之间的派生关系。前两种关系是采用空间数据模型建立的关系,而隶属关系是通过主键建立的对象类与对象类之间的关系。在建立一对一、一对多的表间关系时,需要在整个数据库表中确定具有唯一性的一个字段作为主键(主关键字)。

按照传统的航空物探数据的档案管理模式,每个项目分配一个自然数作为档案号,项目的所有资料均与此档案号相联系。勘查项目和科研项目的档案号是独立编号的,且均从001开始。加之人工管理的原因,存在1个项目2个档案号和2个项目1个档案号的情况,因此现行的档案号与项目之间的对应关系不具备唯一性,不能作为项目的唯一标识,即不能作为数据库表的主键。项目编号也不能作为数据库表的主键,项目编号也只是近十年的事,以前的项目没有项目编号。

综合考虑上述因素和项目具有分级、分类的特点,提出了构造项目唯一标识码(简称“项目标识”)的方法,并以此码作为数据库表的主键。

项目标识(主键):AGS+项目类别(2位)+项目起始年份(4位)+档案号(6位)

标识含义:AGS——航空物探的缩位代码;

项目类别——2位代码,01代表勘查项目、02代表科研项目;

起始年份—4位代码,项目开始年号;

档案号—6位代码,为了与传统的项目管理方式相衔接,后面3~4位是

项目档案管理模式下的档案号,不足部分补零。

以上15位编码是一级项目的项目标识,二级及其以下级别的项目标识是在上一级项目标识基础上扩展2位数字代码,中间用“”号隔开,数字为该级项目的序号。项目标识定义为30位编码,适用于六级以内的项目。例如:AGS022004000576080402,表示该项目为2004年开展的档案号为576的航空物探科研项目(一级项目)的第8课题(二级项目)第4子课题(三级项目)的第2专题。由此可见,该项目标识不仅仅是一个建立表间关系的关键字,同时还表达了不同级别项目间的隶属关系。在系统软件开发时,利用此关系生成了项目的分级树形目录,用户对项目的层次关系一目了然,便于项目查询。

数据库的主键一经确定,相应地需要确定联合主键的组成及其表达方式。所谓联合主键就是数据资料的唯一标识,在一个数据库表中选择2个或者2个以上的字段作为主键。由于航空物探数据绝大部分与项目标识有关,加之数据的种类较多,分类复杂,单凭主键确定数据库表中记录的唯一性,势必需要构建极其复杂的主键,这种方法既不利于主键的数据 *** 作,又会造成大量的数据冗余,合理地使用联合主键技术可以很好地解决资料唯一问题。以项目提交资料为例,提交的资料分为文字类资料、图件类资料和媒体类资料,我们对资料进行分类和编号,例如100代表文字资料(110——World文档,120——PDF文档),200代表图件资料(210——基础地理资料、220——基础地质资料,230——航迹线图,240——剖面图,250——等值线图等),300代表媒体资料(310——PPT文档,320——照片等),第1位(百位)表示该资料的类型,第2~3位表示该类资料的序号。

在数据库管理和项目资料查询时,采用项目标识与资料分类编号作为联合主键(图2-8),可以高效地实现复杂数据的查询。在整个数据库系统中多处(项目查询、数据提取等模块)使用联合主键技术。

图2-8 联合主键实例

三、信息标准化

为了实现数据共享,在航空物探数据库建模过程中,参考和引用了近百个国家信息化标准,编制了4个中心信息化标准和1个图件信息化工作指南。

(一)引用的国家信息化标准

1)地质矿产术语分类代码:地球物理勘查,地球化学勘查,大地构造学,工程地质学,结晶学及矿物学,矿床学,水文地质学,岩石学,地质学等。

2)国家基础信息数据分类与代码,国土基础信息数据分类与代码,地球物理勘查技术符号,地面重力测量规范,地面磁勘查技术规程,地面高精度磁测技术规程,大比例尺重力勘查规范,地理信息技术基本术语,地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法,地名分类与类别代码编制规则。

3)地球空间数据交换格式;数学数字地理底图数据交换格式;数字化地质图图层及属性文件格式。

(二)本系统建立的信息化标准

编写了“航空物探空间数据要素类和对象类划分标准”,“航空物探项目管理和资料管理分类代码标准”,“航空物探勘查分类代码标准”,“航空物探信息系统元数据标准”,“航空物探图件信息化工作指南”,以便与其他应用系统进行信息交换,实现数据库资料共享。

航空物探空间数据要素类和对象类划分标准:根据物探方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程,把与GIS有关的数据划分为不同类型的要素类-对象类数据,按专业、比例尺、数据内容对要素类和对象类进行统一命名,使空间数据库中的每个要素类和对象类的命名具有唯一性,防止重名出现。规定要素类-对象类数据库表结构及数据项数值类型。

航空物探项目管理和资料管理分类代码标准:规定了航空物探项目管理和资料管理的相关内容,包括航空物探勘查项目和科研项目的项目立项、设计、实施、成果、评审、资料汇交等项目管理的全过程中的内容,以及项目成果资料和收集资料的归档、发送、销毁、借阅等资料管理与服务过程中的内容和数据项代码。

航空物探勘查分类代码标准:在“地质矿产术语分类代码地球物理勘查”(国家标准GB/T964928—1998)增加了航磁、航重专业方面所涉及的数据采集、物性参数、方法手段、仪器设备、资料数据解释及成图图件等内容和数据项代码。

航空物探信息系统元数据标准:规定了航空物探空间数据管理与服务的元数据(数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征)的内容。

四、航迹线数据模型

(一)航迹线模型的结构

航空物探测量是依据测量比例尺在测区内布置测网(测线和切割线)。当飞机沿着设计的测线飞行测量时,航空物探数据收录系统按照一定的采样率采集采样点的地理位置、高度和各种地球物理场信息。采用属性数据分置的方法,将测线地理位置信息从航空物探测量数据中分离出来,形成航迹线要素类表,在此表中只存储与航迹线要素类有关的数据,如项目标识、测区编号、测线号、测线类型(用于区分测线、切割线、不同高度线、重复线等)、坐标、高度值等;将航迹线的对象类数据(磁场、重力场基础数据)分别以大字段形式存储在各自的二维表中,它们共享航迹线,解决了多源有序不同采样率的航空物探测量数据的数据存储问题,在满足要素类空间查询的同时,统一数据的存储方式(图2-9)。航迹线要素类隶属于测区要素类,它们之间为空间拓扑(包含)关系。测区从属于勘查项目,每个勘查项目至少有一个测区,它们之间为1对多关系。有关项目信息存放在项目概况信息对象类表中,各种表之间通过项目标识进行联接。

图2-9 航迹线数据模型结构

(二)航迹线的UML模型

统一建模语言UML(Unified Modeling Language)是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言,成为可视化建模语言的工业标准。在UML基础上,ESRI定义了空间数据库建模的ArcGIS包、类库和扩展原则。

图2-10 与航迹线有关的数据库表逻辑模型结构图

在确定航迹线数据模型后,以它为基础,使用UML完成与航迹的有关的项目概况信息、测区信息、原始数据等数据库表逻辑模型设计(图2-10)。

由UML模型生成Geodatabase模式时,模型中的每个类都对应生成一个要素类或对象类。类的属性映射为要素类或对象类的字段。基类属性中包含的字段,在继承类中不需重复创建。例如,每个类都包括项目标识等字段,可以创建一个包含公共属性的基类,其他类从该类继承公共的属性,而无需重复建基类中包含的属性。因为基类没有对应的要素类或对象类,所以将基类设置为抽象类型。要素类之间的关系采用依赖关系表示。

五、数据库逻辑模型

关系数据库的逻辑结构由一组关系模式组成,因而从概念结构到关系数据库逻辑结构的转换就是将概念设计中所得到的概念结构(ER图)转换成等价的UML关系模式(图2-11)。在UML模型图中,要素数据集用Geodatabase工作空间下的静态包表示。要素集包不能互相嵌套,为了容易组织,在生成物理模型后,在要素数据集包中自定义嵌套。要素数据集与空间参考有关,但是空间参考不能在UML中表达。要素类和二维表都是以类的形式创建的,区别是要素类继承Feature Class的属性,而二维表继承Object属性。为了表达每种元素的额外属性,比如设置字符型属性字段的字符串长度,设置要素类的几何类型(点、线或面)需要使用Geodatabase预定义的元素标记值。

图2-11 逻辑设计关系转换

基于航空物探数据的内在逻辑关系进行分析,使用统一建模语言(UML)构建数据实体对象间的关系类,定义了航空物探数据库的逻辑模型(图2-12)。

以上就是关于求一个医院数据库课题 能做10张以上关系表 数据库类型类似于图书馆书籍管理全部的内容，包括:求一个医院数据库课题 能做10张以上关系表 数据库类型类似于图书馆书籍管理、数据挖掘相关课程、计算机专业文献检索的课题有哪些等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！