绪论

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

数据结构的入门 PPT 里，第一章算是挺关键的一部分，尤其适合刚入门的你。这份 PPT 讲得比较系统，从数组、链表一直聊到树和图，方式也不枯燥，结合了不少例题，像是二分查找、二叉树遍历这些常考点，讲得还挺透的。 数据结构的堆部分也有提到，嗯，举了个例子用的是 D 19,34,26,97,56,75，还顺带解释了最大堆和最小堆的概念，讲清楚了“父节点比子节点大/小”的原则，看完之后再做题就顺手多了。 像你要准备考研或者打算找工作，这 PPT 的内容真的挺实用。举的例子都贴近实际面试题，比如二维数组定位和树的宽度计算，像阿里、百度、联想以前出过的题都在里面有提到，看得出是下了功夫整理的。 建议你搭

这份教案以Python语言为描述工具，针对大数据数学基础进行绪论讲解。内容涵盖了大数据时代数学基础的重要性、课程设置目标、学习方法指导以及与Python编程的结合等方面。

数据操作在现代应用中可不仅仅是增删改查那么简单哦。你不仅要应对基本的插入、删除、修改、查询，还得学会一些特殊操作，比如执行、领域搜索、浏览甚至是时态查询。更重要的是，有些操作是用户自己定义的。所以，对于复杂的数据库需求，掌握多种数据操作是必不可少的。你如果想深入了解这方面的内容，像 SQL Server、MySQL 等数据库的高级操作都是不错的选择。毕竟，随着数据量的增大，如何高效操作这些数据就成了关键。哦对了，别忘了关注操作的安全性和效率，做好数据操作的优化，才能在实际项目中游刃有余。

2、概念模式(1) 概念模式（Conceptual Schema），也称公共逻辑模式或逻辑模式，它是介于内模式和外模式之间的层次，与结构数据模型对应。概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构和特征的描述，是全体用户的公共数据视图，这种描述是一种抽象描述，不涉及具体硬件平台与软件环境。

这张思维导图涵盖了引言、数据模型、数据库系统的结构和数据库系统的组成四个部分，有助于用户整理思绪和学习。它使用XMind软件制作，需要下载对应软件才能打开。请注意，这仅用于学习交流，严禁倒卖或盗卖。如需进一步信息，请联系原作者。