理论知识

数据仓库ETL SSIS理论知识的核心内容被一位知名专家所创作。

黑白分明的数据分类逻辑，配上数学体系的脉络梳理，是这份《数据理论基础-入门理论》资源最值得夸的地方。嗯，尤其是数学发展史部分，讲得还蛮系统的，不啰嗦但挺有料。如果你是刚开始接触数据的朋友，这份内容能帮你快速把底子打扎实，不会让你一头雾水。 数学体系的也比较贴地气，像线性代数、群论、微积分这些，通俗讲了一遍，基本看一眼你就知道这些玩意在数据里是干啥的。还有一些不太常见但实用的内容，比如泛函，也没被落下。 数据类型分类讲得挺细，像离散型、连续型、定类尺度这些，配合生活中的小例子，看完也不会觉得枯燥。尤其是时间序列和面板数据这块，需求一多就经常碰上，提前知道怎么比较有底。 模型那部分提到了传统统计模

知识层次理论的结构思路，蛮适合刚接触数据挖掘的同学。你可以把它当成从数据、信息到知识、智慧的爬楼梯过程。嗯，讲得挺清楚的，是它强调了模型背后是数据这点——理解模型不是光看公式，得先搞明白你手里的数据长啥样，才好下手优化。 内容里提到的SPSS和Clementine也挺常见，尤其在教学和商业里。两者配合用，可以图形化操作，基本不用写代码。你拖一拖连一连，模型就出来了，像分类、聚类这些都能搞定。适合不太想写代码但又想玩点数据的你。 如果你想上手操作，不妨去看看这篇相关：SPSS 与 Clementine 数据挖掘初探。里面有工具截图和基本流程，新手也能跟得上。 建议刚开始用的时候，别一上来就套复杂

历史故障数据的决策表，挺适合用来做知识库自动构建的。用粗糙集理论来做属性约简，过滤掉那些没用的冗余信息，规则提取还挺高效。整个过程不用手动敲规则，算法帮你搞定，省心不少。 知识库结构也比较清晰：一个条件表、一个表、再加一个事实表，都扔进Access2003里。条件属性、决策属性怎么存，你都能一眼看明白。数据量不大时，查询和响应也快。 历史数据来源？一般就是以前的维修记录、检修日志那类东西。挖掘过程主要用粗糙集约简算法，比如按属性重要性自动删掉冗余项。属性值也能约简，数据越干净，规则越靠谱。 类似思路的应用还挺多，像飞机故障诊断、航空发动机专家系统这些项目也都有用粗糙集做约简，效果还不错。 如果

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

《洞察数据挖掘：理论与实践》是一本适合入门的书，内容挺全面的，涵盖了从数据预到机器学习的各个方面。比如说数据清洗、特征选择，还有一些常用的机器学习算法，像决策树、支持向量机、K-means 聚类都讲得挺清楚的。如果你是做数据或者机器学习的，这本书真的挺实用，尤其是配合里面的光盘，操作起来更直观。书里还了多实用的工具，比如说Weka，用它可以轻松进行数据和建模。，这本书挺适合新手入门的。你可以通过实际的案例来深入理解每个概念，学到的知识不止停留在理论层面。书中的数据集和实例，结合实际操作，能你更好地理解数据挖掘的技巧。关键是，它起来不复杂，虽然涉及的内容多，但都有条理。如果你想把数据挖掘应用到实

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。

探索知识宝藏：知识发现与知识工程课件 这份课件资料，将带领计算机专业的学生们，深入了解知识发现与知识工程领域的奥秘。从数据中获取知识，利用知识解决问题，开启一段充满智慧的探索之旅。 课件内容涵盖： 知识发现的核心概念与方法 知识工程的原理与技术 知识表示与推理 机器学习在知识发现中的应用 知识管理与知识服务系统 通过学习，你将能够： 掌握知识发现与知识工程的基本理论和方法 运用相关技术进行知识获取、分析和应用 设计和开发智能化的知识管理系统 开启智慧之门，探索知识的无限可能！

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。