OLAM：赋能数据分析的新一代数据仓库

2013年的第一次课程介绍了新一代数据库系统及其在数据挖掘中的算法应用。课件由哈尔滨工程大学的老师讲授。

研究生的数据库课件里，数据挖掘的部分讲得还挺细，像关联规则、决策树这些经典算法也有具体例子，对刚入门的朋友挺友好。 数据仓库的内容也扎实，从ETL流程到OLAP查询，一步步带你理解怎么搞定型业务，配合可视化做 BI 报表也不难。 讲数据集成的时候还挺有意思，是数据清洗这块，教你怎么搞定字段不一致、格式乱七八糟的问题，用工具，效率高还不容易出错。 Deep Web的部分有点硬核，涉及非公开网页的抓取和接口对接，适合做搜索引擎、信息聚合平台这类项目的朋友。 决策树的例子蛮接地气，比如预测客户流失、信用评分这些，讲完还能自己试着跑一遍代码，理解也更牢。 如果你打算在大数据、数据或者数据库方向深耕，这

机器学习赋能数据分析 本篇内容聚焦于当前主流数据分析方法与机器学习算法原理，并探讨其在各个领域的实际应用。 我们将深入探讨各种机器学习算法，包括： 监督学习：例如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用于预测和分类任务。 无监督学习：例如聚类算法、降维算法等，用于发现数据中的隐藏模式和结构。 强化学习：探索智能体如何在与环境的交互中学习最佳策略，以实现目标最大化。 通过对这些算法原理的阐述，我们将展示机器学习如何帮助我们从数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策。

PostgreSQL 15.2是全球最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一的最新版本。作为一款强大的、高度可扩展的数据库系统，PostgreSQL以其稳定性、安全性和灵活性赢得了广大开发者的青睐。在15.2这个版本中，它进一步提升了性能、安全性和易用性，为用户带来了更多的功能和优化。主要特性包括：性能提升，安全性增强，JSONB支持，窗口函数和聚合函数增强，复制与恢复功能改进，索引改进，兼容性与标准，监控与诊断工具增强，以及PL/pgSQL语言更新。

随着科技的不断进步，FusionCube Oracle 19C正引领着数据库管理技术的新潮流。这一技术结合了高效能和可靠性，为企业提供了更为稳定和高效的数据处理解决方案。

此脚本由Tyler L. Coye (2015)开发，所有权归天普大学医学博士生所有。自发布以来，已有超过6,000次下载。虽然时间有限，但大量使用此算法的研究论文证明了其在研究中的重要性。欢迎有兴趣的人士与作者共同进一步完善该算法。

第一代数据挖掘系统支持少数几个数据挖掘算法，适用于挖掘向量数据。数据通常一次性调入内存处理，典型系统如Salford Systems早期的CART系统。然而，当数据规模巨大且变化频繁时，需要结合数据库或数据仓库技术进行管理，第一代系统存在此类需求上的挑战。

数据仓库里的数据太多怎么办？新一代决策支持系统就挺适合拿来这些东西的。它不光能做简单查询，像OLAP、数据挖掘啥的也不在话下，算是商务智能里的多面手了。嗯，用它来辅助管理层做判断，还挺有的。

第一代数据挖掘系统的特点是支持少数几个挖掘算法，通常的都是向量数据。这些系统一般一次性把数据加载进内存进行。比如 Salford Systems 的 CART 系统就属于这种类型，它的运行效率蛮高，但也有的局限性。你要是的数据量大，变化频繁，那就需要借助数据库或者数据仓库来做管理了。否则，第一代系统难应对这么复杂的需求。 如果你要用这种系统，记得留意数据规模和变动频率的问题。尤其是对大数据量或者经常更新的数据，第一代系统会显得有点力不从心，反而需要借助一些更复杂的工具来你管理数据，比如SQL 数据库或者数据仓库。 ，第一代数据挖掘系统在小规模、稳定的数据集时，还是合适的，快速上手的优点也挺。就