数据挖掘过程简析连接与剪枝

人工管理阶段的数据啊，说白了就是人眼+算盘，数据保存不了，全靠程序员脑子记。没有文件系统这一说，数据和程序就绑在一块儿，挺不方便的。到了文件系统，才开始有点像样的管理方式。Access 在这个演进链里算是比较经典的存在，适合入门数据库的朋友练手，界面直观、操作也不复杂。 Access 数据库的特点嘛，简单易上手，适合小型项目或者快速原型开发。你要是做个客户信息管理、小型库存系统，用它挺顺手的。像那种需要几万条数据的业务，用 Access 搞搞报表、查询也还挺高效的。 你可以看看这些资源，都是围绕 Access 和数据管理演进讲的： 比如，文件系统阶段 ACCESS 数据库系统概述，讲得比较系统

DotNetCharting 是一款功能强大的 .NET 图表控件，以其对中文的出色支持、便捷的操作和快速的开发速度而闻名。该控件提供适用于 WebForm 和 WinForm 的版本，并兼容 .net1.1 和 2.0。 DotNetCharting 使用方法： 将 bindotnetCHARTING.dll 添加到工具箱，并添加引用。 将控件拖放到网页上，并添加 using dotnetCHARTING; 引用。 编写封装类以便在程序中调用 DotNetCharting 的操作。

SGA作为实例的重要组成部分，包含共享池、数据缓冲区、重做日志缓冲区等核心结构，还涵盖了其他如统计数据。此外，SGA的可选内存结构包括Streams Pool、大池和Java池。PGA则是会话级别的重要组成部分。

Redis 5.0.4 的配置文件真挺有意思的，尤其是对内存管理和模块加载的优化，能让部署更灵活。像loadmodule这种直接扩展功能的方式，对需要自定义逻辑的场景蛮实用的。还有那个always-show-logo，看着虽小，倒也挺贴心的，给人一种“我还在”的安心感。 新增的LFU 淘汰策略，也算是比较大的升级点之一。跟传统的LRU相比，volatile-lfu和allkeys-lfu能更聪明地根据访问频率来判断该不该淘汰，内存紧张时效果还不错。搭配lfu-log-factor和lfu-decay-time，你还可以微调它的“聪明度”。 LazyFree 机制也挺实用的，尤其是那种会删大对象

MySQL与Oracle在一些函数语法的应用上存在一些明显的差异，对这些差异进行了简要总结。如果您需要参考，欢迎下载。如有不足之处，敬请谅解！

2. 数据挖掘的过程 2.1 确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最终结构可能不可预测，但要探索的问题应具备预见性。若为了数据挖掘而进行数据挖掘，则容易陷入盲目性，进而影响成功的可能。 2.2 数据准备 数据选择：搜索所有与业务对象相关的内部和外部数据信息，并从中选择出用于数据挖掘应用的数据。 数据预处理：分析数据的质量，为后续分析做好准备，并确定即将进行的挖掘操作类型。

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

演变过程的时间线整理得还挺清楚的，从 60 年代的数据收集、数据库建库，到 70 年代关系模型登场，脉络明晰，适合快速了解数据挖掘的技术变迁。尤其是像IMS和Network DBMS这些老技术，放在现在看还有不少借鉴意义。你要是做课程资料或者写论文，这种资料用起来还挺方便的，免去自己去翻老文档。顺带一提，相关资源里还有几个学生信息管理系统的案例，像MYSQL和Access版本的，代码结构比较清晰，拿来学习数据表设计和基本功能模块实现合适。比如你想看看用Access做个管理系统，可以点这个Access 学生信息管理系统数据库设计；如果你是 MYSQL 党，那这个MYSQL 学生信息管理系统数据库

Apriori 的剪枝步骤合并进连接操作的算法，蛮巧妙的做法。用了一个叫TQ的临时项集，把原来要反复遍历的部分提前掉，减少了扫描次数，效率还挺可观的。对比传统Apriori那种从头跑到尾的方式，确实更省事。 频繁项集生成这块，Lk-1 和 L1 的体量差距大，所以能从Lk-1缩成L1的规模，是实在的优化。你要是平时也在做关联规则，尤其是用老版本Apriori头疼的，不妨看看这个思路。 代码实现上其实也不复杂，TQ这个中间变量管理好了就行。你可以类比缓存的思路来理解：先把的组合放进去，后续就不用每次都重复比对了。 想要上手可以参考下面这些资料，有 PDF 的也有Java代码示例，挺方便的：Jav