数据库基础及应用案例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:王泽生

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2007-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302153962

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• MySQL
• 数据建模
• 数据库设计
• 数据库应用
• 案例教程
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术

《数字世界基石：数据管理与智能分析》 引言： 信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、企业决策和个人生活的核心要素。从海量社交媒体动态到精密科学实验结果，从精准市场分析到个性化推荐系统，无不依赖于强大而高效的数据处理能力。本书旨在为读者构建一套扎实的数字世界基石，深入剖析数据管理的核心概念、技术原理与实践应用，并进一步探索数据分析与智能挖掘的奥秘。本书不仅是理解当今信息驱动型社会运作机制的钥匙，更是开启未来智能化时代大门的必修课程。 第一部分：数据管理：数字世界的骨架 第一章：数据及其演进：从原始记录到价值资产 数据的本质与形态： 定义： 数据是对事实、概念或指令的符号化表示，可以是数字、文字、图像、声音、视频等多种形式。 分类： 结构化数据（如表格中的行和列）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图片、音频）。 数据的重要性： 数据作为信息时代的“石油”，是决策、创新和竞争力的源泉。 数据管理的历史演进： 早期阶段： 文件系统管理（简单、低效、数据冗余）。 层次化与网状模型： 引入数据结构，但复杂性增加，灵活性不足。 关系型数据库时代： 以表为核心，SQL语言成为标准，数据独立性、一致性得到极大提升。 NoSQL（非关系型数据库）的兴起： 针对大数据、高并发、灵活数据模型的需求，如键值对、文档、列族、图数据库。 大数据处理技术： Hadoop、Spark等框架，处理TB、PB级别的数据。 云数据库与aaS： 数据库服务的云化，降低运维成本，提高可扩展性。 第二章：关系型数据库模型：结构化数据的基石 核心概念： 表（Table）： 数据的二维集合，由行和列组成。 记录/元组（Record/Tuple）： 表中的一行，代表一个实体实例。 字段/属性（Field/Attribute）： 表中的一列，代表实体的某个特征。 域（Domain）： 属性可以取值的集合。 主键（Primary Key）： 唯一标识表中每一条记录的属性或属性组合，不允许重复且不能为空。 外键（Foreign Key）： 表中的一个或一组属性，用于参照另一个表的主键，建立表之间的关联。 视图（View）： 基于SQL查询语句创建的虚拟表，不存储实际数据，用于简化查询或增强安全性。 关系代数与SQL： 关系代数： 一种形式化的数据查询语言，是SQL的理论基础，包括选择、投影、连接、并、交、差等基本运算。 SQL（Structured Query Language）： 关系型数据库的标准查询语言，具有强大、灵活的特点，用于数据定义、数据操纵、数据控制等。 数据定义语言（DDL）： `CREATE`, `ALTER`, `DROP`，用于创建、修改和删除数据库对象。 数据操纵语言（DML）： `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`，用于查询、插入、修改和删除数据。 数据控制语言（DCL）： `GRANT`, `REVOKE`，用于管理用户权限。 事务控制语言（TCL）： `COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT`，用于管理事务。 数据库设计原则： 范式理论（Normalization）： 第一范式（1NF）： 属性不可再分。 第二范式（2NF）： 在1NF的基础上，非主属性完全依赖于主键。 第三范式（3NF）： 在2NF的基础上，非主属性不传递依赖于主键。 BCNF（Boyce-Codd Normal Form）： 比3NF更严格，任何非平凡函数依赖都必须依赖于候选键。 反范式（Denormalization）： 在某些情况下，为了提高查询性能，适度冗余数据。 索引（Index）： 作用： 加速数据检索，提高查询效率。 类型： B+树索引、哈希索引等。 创建与管理： 如何选择合适的字段建立索引。 第三章：非关系型数据库（NoSQL）及其应用：应对海量与多样化数据 NoSQL的崛起背景： 传统关系型数据库在处理大数据、高并发、敏捷开发场景下的局限性。 主流NoSQL数据库类型： 键值对数据库（Key-Value Stores）： 如Redis, Memcached。简单、高效，适用于缓存、会话存储。 文档数据库（Document Databases）： 如MongoDB, Couchbase。数据以JSON、BSON等文档形式存储，灵活的模式，适合内容管理、用户配置。 列族数据库（Column-Family Stores）： 如Cassandra, HBase。优化了对大量列的读写，适合时间序列数据、日志存储。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j, ArangoDB。以节点和边表示数据关系，适合社交网络、推荐系统。 NoSQL数据库的优势与劣势： 优势： 高可扩展性、高可用性、灵活的数据模型、性能提升。 劣势： ACID事务支持较弱、一致性模型多样（最终一致性）、成熟度相对较低。 何时选择NoSQL： 评估应用场景对数据模型、吞吐量、可用性和一致性的需求。 第四章：数据存储与检索：高效利用物理介质 存储介质： 硬盘（HDD）： 成本低，容量大，读写速度相对慢。 固态硬盘（SSD）： 读写速度快，但成本较高。 内存（RAM）： 速度极快，但容量有限，断电丢失数据。 数据库文件的组织： 数据文件： 存储实际数据。 日志文件（Log Files）： 记录事务操作，用于恢复和审计。 索引文件： 存储索引结构。 数据检索机制： 全表扫描（Full Table Scan）： 遍历整个表查找数据，效率低，适用于小表或无索引情况。 索引查找（Index Seek）： 利用索引快速定位数据，效率高。 缓存（Caching）： 将频繁访问的数据加载到内存中，减少磁盘I/O。 查询优化器（Query Optimizer）： 分析SQL语句，选择最优的执行计划。 第五章：数据库安全与并发控制：保障数据完整与可用 数据库安全： 身份认证与授权： 用户登录验证，基于角色的访问控制。 数据加密： 传输层加密、存储层加密。 审计（Auditing）： 记录用户对数据的操作，用于追溯和审计。 备份与恢复（Backup & Recovery）： 定期备份数据，以应对硬件故障、人为错误或恶意攻击。 完整备份、增量备份、差异备份。 冷备份、热备份。 并发控制： 并发访问问题： 脏读、不可重复读、幻读。 锁机制（Locking）： 共享锁（Shared Lock/Read Lock）： 允许多个事务读取数据。 排他锁（Exclusive Lock/Write Lock）： 独占数据，只允许一个事务修改。 粒度： 行级锁、表级锁。 事务隔离级别（Transaction Isolation Levels）： 读未提交（Read Uncommitted）： 最低隔离级别，可能出现脏读。 读已提交（Read Committed）： 避免脏读，但可能出现不可重复读。 可重复读（Repeatable Read）： 避免脏读和不可重复读，但可能出现幻读。 串行化（Serializable）： 最高隔离级别，避免所有并发问题，但性能较低。 多版本并发控制（MVCC）： 一种更高效的并发控制机制，通过维护数据的多个版本来减少锁的冲突。 第二部分：数据分析与智能挖掘：从数据到洞察 第六章：数据预处理与清洗：为分析奠定基石 数据质量的重要性： “Garbage In, Garbage Out”（垃圾进，垃圾出）。 数据清洗（Data Cleaning）： 处理缺失值： 删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测）。 处理异常值（Outliers）： 检测（箱线图、Z-score）与处理（删除、替换、截断）。 处理重复值： 去重。 处理不一致数据： 标准化格式、纠正拼写错误。 数据转换（Data Transformation）： 归一化（Normalization）与标准化（Standardization）： 将数据缩放到统一的范围，便于模型训练。 离散化（Discretization）： 将连续型数据划分为离散区间。 特征工程（Feature Engineering）： 创建新的特征以提高模型性能，如组合特征、多项式特征。 编码（Encoding）： 将分类变量转换为数值型，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 第七章：数据探索性分析（EDA）：理解数据规律 描述性统计（Descriptive Statistics）： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位距。 分布度量： 偏度、峰度。 数据可视化（Data Visualization）： 图表类型： 直方图、散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图。 可视化工具： Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI。 作用： 直观地展示数据分布、变量关系、异常值和趋势，帮助发现潜在模式。 相关性分析（Correlation Analysis）： 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）： 度量两个连续变量之间的线性关系。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 度量两个变量之间的单调关系。 热力图（Heatmap）： 可视化变量之间的相关性矩阵。 第八章：数据挖掘技术：从数据中发现知识 分类（Classification）： 预测样本所属的类别。 常用算法： 逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）。 评估指标： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC。 回归（Regression）： 预测连续型数值。 常用算法： 线性回归（Linear Regression）、多项式回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归。 评估指标： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。 聚类（Clustering）： 将相似的数据点分组。 常用算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类。 评估指标： 轮廓系数（Silhouette Score）。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系。 Apriori算法： 经典的关联规则发现算法。 度量： 支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）。 降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时保留重要信息。 主成分分析（PCA）： 线性降维技术。 t-SNE： 非线性降维技术，常用于可视化高维数据。 第九章：机器学习基础与实践：构建预测模型 机器学习概述： 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 模型训练与评估： 训练集、验证集、测试集： 数据集划分。 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）： 模型训练中的常见问题。 交叉验证（Cross-Validation）： 更可靠的模型评估方法。 常用机器学习模型： 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（如随机森林 Random Forest）、Boosting（如Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM）。 神经网络（Neural Networks）与深度学习（Deep Learning）： 概念与基础结构。 模型部署与应用： 将训练好的模型集成到实际应用中。 第十章：大数据技术栈与应用场景：驱动企业决策与创新 大数据概念与挑战： Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据类型）、Veracity（数据真实性）、Value（数据价值）。 Hadoop生态系统： HDFS（Hadoop Distributed File System）： 分布式文件存储。 MapReduce： 分布式计算模型。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 资源管理。 Hive： 数据仓库，提供SQL接口。 HBase： 基于HDFS的列族数据库。 Spark（Apache Spark）： 内存计算框架，比Hadoop MapReduce更快。 Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX。 实时数据处理（Stream Processing）： Kafka, Flink, Storm。 数据仓库与数据湖（Data Warehouse & Data Lake）： 数据仓库： 结构化、面向主题、集成的、稳定的历史数据。 数据湖： 存储原始、未加工的数据，允许各种格式。 应用案例： 商业智能（BI）： 数据报表、仪表板、趋势分析。 精准营销： 用户画像、推荐系统。 风险管理： 欺诈检测、信用评估。 物联网（IoT）： 设备数据分析、预测性维护。 人工智能（AI）： 机器学习模型的训练数据来源。 结语： 在数字经济的浪潮中，掌握数据管理与分析的能力已不再是技术人员的专属技能，而是每一位希望在这个时代乘风破浪的个体和组织所必备的核心竞争力。本书的编写，旨在提供一个系统性的学习框架，帮助读者从零开始，逐步构建起对数据世界的深刻理解，并掌握将原始数据转化为有价值洞察的实践技能。我们鼓励读者在学习理论知识的同时，积极动手实践，通过实际操作加深对概念的理解，不断探索数据的无限可能，最终成为驾驭数据、驱动创新的先行者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆