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大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过传统数据处理工具的能力。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机和互联网应用生成的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程，涉及算法与模型的开发应用，识别数据中的模式和关联。其核心是应用统计学和机器学习，从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘已发展成熟，广泛用于商业决策、市场分析和医疗诊断。统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识构成了大数据分析的基

核心概念回顾 数据库与表： 数据库如同容器，容纳着数据表。数据表则以结构化的方式存储数据，由行（记录）和列（字段）组成。 数据类型： MySQL 支持多种数据类型，包括数值、文本、日期和时间等，确保数据的准确性和一致性。 SQL 语言： 结构化查询语言（SQL）是与 MySQL 交互的桥梁，用于创建、查询、更新和删除数据。 常见操作 创建数据库和表： 使用 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE 命令构建数据存储结构。 插入数据： INSERT INTO 命令将新数据添加到表中。 查询数据： SELECT 语句从表中检索数据，并可使用 WHERE 子句进行条件过滤。

深入探索SQL数据库的世界 掌握SQL必备知识，高效管理和查询数据。本书涵盖从基础概念到高级特性的全面内容。 章节列表： 了解SQL基础 检索数据 排序检索数据 过滤数据 高级数据过滤 使用通配符过滤 创建计算字段 数据处理函数 汇总数据 分组数据 子查询 表联结 高级联结 查询组合 插入、更新和删除数据 创建和管理表 使用视图 存储过程 事务处理 游标 附录内容： 样例表脚本 流行应用系统SQL支持 SQL语句语法 SQL数据类型 SQL保留字索引

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中国省市区县的 SQLite 数据库，结构清晰、数据全，还带了天气网城市 ID，挺适合做本地天气、行政区联动这类项目的。 中国省市区县的SQLite 数据库，表结构比较简洁，一眼看懂。省、市、区都分好了，字段命名也还蛮清晰的，适合懒得自己整理数据的你。 搭配了天气网城市 ID，这个就挺贴心的。你要做个本地天气小程序？直接查 ID 就能调接口，响应也快，省了你一堆对照工作。 如果你想看看历史版本，也有 2018 和 2014 年的版本可选，数据格式差不多，适合做版本对比。还有个全球城市数据库，想扩展到国外也不是问题。 数据来源整理得比较全面，像城市编码、经纬度、MySQL 脚本这些相关资源也都能

MATLAB 开发人员可使用 MATLAB 进行预测性维护，预测文件演示了如何使用 MATLAB 进行预测性维护。

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