数据库系统教程第16章 数据库仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲是必不可少的。
本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。
它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。
1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。
它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。
1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。
二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。
2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。
三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。
3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。
3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。
四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。
数据仓库与数据挖掘教案
数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。
三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。
第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。
第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。
第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。
1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。
五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程介绍数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要学科，本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生分析和处理大规模数据的能力，以及利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持的能力。
二、课程目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。
2. 掌握数据仓库和数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够独立设计和实施数据仓库和数据挖掘项目。
4. 能够利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持。
三、教学内容和安排1. 数据仓库基础知识- 数据仓库的概念和特点- 数据仓库架构和组成- 数据仓库的设计和建模2. 数据挖掘基础知识- 数据挖掘的概念和任务- 数据挖掘的过程和方法- 数据挖掘的评估和应用3. 数据仓库与数据挖掘技术- 数据清洗和预处理- 数据集成和转换- 数据加载和存储- 数据仓库查询和分析- 数据挖掘算法和模型4. 数据挖掘应用案例- 市场营销数据分析- 社交网络分析- 金融风险预测- 医疗数据挖掘5. 实践项目在课程结束前，学生将组成小组进行一个实践项目，包括数据仓库的设计和搭建，以及数据挖掘任务的实施和结果分析。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实验和项目实践，让学生亲自操作和实施数据仓库和数据挖掘任务。
3. 讨论与交流：鼓励学生参与课堂讨论，分享自己的见解和经验，促进学生之间的交流与合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和项目成果等。
2. 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识的掌握程度。
3. 实践项目评估：评估学生在实践项目中的设计和实施能力。
六、参考教材1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques." Morgan Kaufmann, 2011.2. Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling." Wiley, 2013.七、参考资源1. 数据挖掘工具：Weka, RapidMiner, Python等。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的组成部分。
数据仓库是一个集成、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、时间一致的数据集合。
它具有数据集成、数据清洗、数据转换和数据加载等特点。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层是数据仓库的数据来源，数据集成层负责将数据从不同的数据源中抽取、清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户对数据仓库的查询和分析功能。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括维度建模和事实建模。
维度建模用于描述业务过程中的维度，事实建模用于描述业务过程中的事实。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是数据仓库中的一个重要过程，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
数据抽取是从数据源中抽取数据，数据清洗是对数据进行去重、填充缺失值等操作，数据转换是对数据进行转换和整合，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是用户对数据仓库进行数据挖掘和决策支持的重要功能。
常用的查询和分析工具包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和报表工具。
二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、时间一致的数据集合。
它通过将来自不同数据源的数据进行集成和清洗，提供一致、可靠的数据供决策支持系统使用。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层负责从各种数据源中获取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户查询和分析的接口。
数据仓库与数据挖掘技术教程
数据仓库与数据挖掘技术教程数据仓库和数据挖掘是如今信息时代中不可或缺的技术手段。
数据仓库是用于存储大量数据的集中式存储系统，而数据挖掘是一种从数据中提取知识和信息的过程。
本文将向您介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术原理以及应用领域。
1. 数据仓库的基本概念和作用数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。
它将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的数据仓库中，使得数据的访问和管理更加便捷。
数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术将分散的数据整合到仓库中，并对数据进行清洗、集成和变换，使得数据具有一致性和高质量。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1.1 支持决策分析：数据仓库通过提供经过处理和清洗的数据，支持企业和组织进行决策分析。
通过数据仓库，用户可以从不同维度对数据进行分析和查询，帮助他们了解业务趋势、识别问题和发现机会。
1.2 集成分散数据：数据仓库能够将分散在不同系统中的数据进行集成，使得数据更加一致和完整。
这样可以减少数据冗余和数据不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.3 支持数据挖掘：数据仓库中的数据往往被用于数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据挖掘通过分析数据中的模式、关联和趋势等信息，从中发现隐藏在数据背后的有价值的知识和信息。
2. 数据仓库的架构和设计数据仓库的架构主要包括三个层次：数据源层、数据存储层和应用层。
数据源层包括企业内部的各种业务系统和外部的数据源，它们是数据仓库的数据来源。
数据存储层是数据仓库存储数据的地方，通常采用关系数据库进行存储。
应用层是数据仓库的前端应用，包括数据查询、报表分析、数据挖掘等功能。
在设计数据仓库时，需要考虑以下几个重要因素：2.1 数据模型：数据模型是数据仓库设计的核心。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心表为核心，围绕这个中心表连接各个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进行了进一步的归一化。
2.2 数据抽取和加载：数据仓库通过数据抽取和加载技术将分散的数据整合到仓库中。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，而数据挖掘是从这些数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用场景。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个经过整合、清洗和转换的数据集合，用于支持决策分析和业务智能。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织和管理，而不是按照应用系统或部门。
- 集成的：数据仓库整合了来自多个数据源的数据，提供了一个统一的视图。
- 非易失的：数据仓库中的数据一般不会被修改或删除，以保证数据的完整性和一致性。
- 面向分析：数据仓库提供了强大的查询和分析功能，支持用户进行复杂的数据分析和挖掘。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据整合层、数据存储层和数据访问层。
其中，数据源层用于获取原始数据，数据整合层用于对数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储整合后的数据，数据访问层用于提供用户查询和分析的接口。
3. 数据仓库的建设过程数据仓库的建设过程包括需求分析、数据模型设计、数据抽取和清洗、数据转换和加载、查询和分析等阶段。
需求分析阶段主要确定用户的需求和业务目标，数据模型设计阶段主要设计数据仓库的结构和关系，数据抽取和清洗阶段主要从数据源中抽取、清洗和转换数据，数据转换和加载阶段主要将整合后的数据加载到数据仓库中，查询和分析阶段主要提供用户进行数据查询、统计和挖掘的功能。
4. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是提高数据查询和分析效率的关键。
常见的性能优化技术包括索引优化、查询优化、分区和分片、数据压缩和缓存等。
索引优化可以加快数据的检索速度，查询优化可以优化查询的执行计划，分区和分片可以提高并行处理能力，数据压缩可以减少存储空间，缓存可以减少数据访问的延迟。
5. 数据仓库的应用场景数据仓库广泛应用于企业的决策支持和业务智能领域。
数据仓库与数据挖掘应用教程
数据仓库与数据挖掘应用教程一、数据仓库1.什么是数据仓库？数据仓库是一个集中存储所有数据的地方，它可以被组织，以便用户可以更容易地检索和分析数据。
数据仓库可以收集来自多个不同源的数据，并将其存储在一起，以便用户可以轻松访问和分析。
2.数据仓库的优势数据仓库的优势包括：（1）数据仓库可以收集多个来源的数据，使用户可以更容易地访问和分析数据。
（2）数据仓库可以提供统一的数据视图，使用户可以快速检索和分析数据。
（3）数据仓库可以支持多种类型的数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（4）数据仓库可以支持多种数据应用，包括数据挖掘，商业智能，报告和分析等。
（5）数据仓库可以支持定制的数据应用，以满足特定业务需求。
3.数据仓库的构建数据仓库的构建包括以下几个步骤：（1）数据收集：从不同源收集数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据清洗：清洗数据，以确保数据的完整性和一致性。
（3）数据集成：将来自不同源的数据集成到一个数据模型，以便更容易地进行检索和分析。
（4）数据存储：将数据存储到数据仓库中，以便用户可以轻松访问和分析数据。
二、数据挖掘1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种技术，用于从数据库中发现有用的信息，并从中提取出有用的知识。
数据挖掘通常使用机器学习技术，以发现有用的模式和规律，从而改善商业决策。
2.数据挖掘的优势数据挖掘的优势包括：（1）数据挖掘可以发现和提取有用的信息和知识，从而改善商业决策。
（2）数据挖掘可以发现隐藏的关联，从而改善客户关系管理。
（3）数据挖掘可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
（4）数据挖掘可以提高运营效率，从而降低成本。
（5）数据挖掘可以发现新的产品，从而改善产品开发。
3.数据挖掘的应用数据挖掘的应用包括：（1）客户关系管理：使用数据挖掘技术可以发现客户的偏好，从而改善客户关系管理。
（2）市场营销：使用数据挖掘技术可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储系统。
数据挖掘则是从大量数据中发现有用信息、模式和关联的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点及答案。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库具有以下特点：面向主题，集成性，稳定性，非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于存储原始数据，数据抽取层用于将原始数据抽取到数据存储层，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。
概念建模用于定义数据仓库的主题和维度，逻辑建模用于定义数据仓库的数据模型，物理建模用于定义数据仓库的物理存储结构。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术来实现的。
OLAP技术可以进行多维数据分析，数据挖掘技术可以从大量数据中发现有用的信息和模式。
二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的特点包括：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据集中存储，方便用户进行主题分析。
- 集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致性。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
数据仓库和数据挖掘课件
Discoverer 支持下面的新特性:
• 自动摘要管理 • oracle 应用的支持 • 标志 • 改变计划业主 • 分析功能
想要一部手机 ？
经常跨省旅行 ？
有两个女 儿？
为她提供：
1. 覆盖域更广的 2. 数字电话计划 2. 针对她女儿的
3. 应急计划
Oracle Express系列
• 通过使用Oracle Express ：
• 利用DM，公司能够提高在客户关系管理（CRM），企业 资源计划（ERP），网页入口和无线应用等商务智能方 面的能力。
– 鉴别最有利可图的消费者，避免客户流失 – 获得新客户，对已有客户进行交叉销售 – 检测欺诈行为 – 预测零件质量 – 寻找病人、药品和疗效之间的关系
数据挖掘功能的内嵌
• Oracle9i Data Mining 将数据挖掘功能嵌入
Oracle9i 数据库中，用于分类、预报和关联。 所有的模型构建、评分、以及元数据管理操作 经由基于 Java 的 API 来启动并完全在该关系 数据库中发生。
–采用贝叶斯法则进行预测和分类 –运用关联规则检测隐藏于数据库中“相关”或并发
事件 –自动提取商务信息并将其整合在其他应用软件之中
基于 Java 的 API
Oracle Warehouse Builder
• OWB是Oracle Developer Suits 中的一个组件， 是用于设计、实现、和管理企业数据仓库和数 据集市的集成系统。
• 通过向导驱动的用户界面来进行数据映射、元 数据导入，利用预定义的转换库，能够减少设 计和实施时间。
• 自动生成代码，并且通过校验程序保证编码的 正确性和唯一性，按照部署的要求生成不同的 编码类型。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘是现代数据分析领域的重要概念。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供相应的答案。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。
它的特点包括：主题导向、集成性、稳定性、时间变化性和非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、集成层、存储层和应用层。
数据源层用于获取原始数据，数据清洗层用于清洗和预处理数据，集成层用于将不同数据源的数据整合起来，存储层用于存储整合后的数据，应用层用于提供数据分析和查询功能。
3. 数据仓库的设计与建模：数据仓库的设计与建模包括：确定业务需求、设计维度模型、设计事实表和维度表、选择合适的ETL工具进行数据抽取、清洗和转换。
4. 数据仓库的查询与分析：数据仓库的查询与分析包括：OLAP查询、数据切片和切块、数据钻取和数据透视等技术。
OLAP查询是一种多维查询技术，可以实现快速的数据分析和报表生成。
5. 数据仓库的维护与优化：数据仓库的维护与优化包括：数据清洗和数据更新、索引优化、查询性能优化、存储空间管理等方面。
通过定期的数据清洗和数据更新，可以保证数据仓库中的数据质量和准确性。
二、数据挖掘学习要点1. 数据挖掘的定义和任务：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
数据挖掘的任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声数据，数据集成用于整合多个数据源的数据，数据转换用于将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约用于减少数据集的大小。
3. 分类与预测：分类是一种用于将数据划分到预定义类别中的数据挖掘任务，预测是一种用于预测未来趋势或未知值的数据挖掘任务。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。
本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。
二、课程目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术；3. 能够独立设计和构建数据仓库系统；4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
三、课程内容1. 数据仓库基础1.1 数据仓库概述- 数据仓库的定义和特点- 数据仓库与传统数据库的区别1.2 数据仓库架构- 数据仓库的组成部分- 数据仓库的层次结构1.3 数据仓库建模- 维度建模与事实建模- 星型模型和雪花模型2. 数据仓库设计与实施2.1 数据仓库设计方法- 需求分析和数据模型设计- 数据抽取、转换和加载2.2 数据仓库实施技术- 数据仓库的物理存储结构- 数据仓库的查询与优化3. 数据挖掘基础3.1 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理- 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择3.3 数据挖掘算法- 分类与预测算法- 聚类与关联规则算法4. 数据挖掘应用4.1 数据挖掘在市场营销中的应用4.2 数据挖掘在金融风控中的应用4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华七、教学团队本课程由经验丰富的教师团队授课，团队成员包括数据仓库与数据挖掘领域的专家和从业者，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代数据分析与决策的重要工具。
本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用，培养学生对大数据的处理和分析能力，以及利用数据挖掘技术进行数据驱动决策的能力。
二、课程目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
2. 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够应用数据仓库与数据挖掘技术进行数据预处理和特征选择。
4. 能够利用数据挖掘技术进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
5. 能够利用数据仓库与数据挖掘技术解决实际问题并进行数据驱动决策。
三、教学内容与安排1. 数据仓库概述- 数据仓库的定义与特点- 数据仓库的架构与组成- 数据仓库的设计与实现2. 数据预处理- 数据清洗与去噪- 数据集成与转换- 数据规约与变换3. 特征选择与降维- 特征选择的概念与方法- 特征降维的概念与方法- 特征选择与降维的应用案例4. 数据分类与回归- 决策树算法- 朴素贝叶斯算法- 支持向量机算法- 逻辑回归算法5. 数据聚类- K均值聚类算法- 层次聚类算法- 密度聚类算法- 谱聚类算法6. 关联规则挖掘- 关联规则的定义与表示- 关联规则挖掘的算法与应用 - 关联规则挖掘的评估与优化7. 数据挖掘实践- 数据挖掘工具的介绍与使用- 实际数据挖掘项目案例分析- 数据挖掘结果的解释与应用四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论讲授：通过课堂讲解介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
- 实践操作：通过实验和案例分析，让学生掌握数据仓库与数据挖掘的实际应用技能。
- 课堂讨论：通过课堂讨论，促进学生对数据仓库与数据挖掘的理解和思量。
- 课程项目：设计数据挖掘项目，培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。
2. 评价方式- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
- 实验报告：要求学生完成数据仓库与数据挖掘实验，并撰写实验报告。
- 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识和应用能力。
数据仓库与数据挖掘
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库与数据挖掘教程
数据仓库与数据挖掘教程数据仓库与数据挖掘教程数据仓库和数据挖掘是两个在信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指一个集成的和面向主题的数据存储系统，用于支持管理决策的过程。
而数据挖掘则是一种通过自动或半自动的方式从大量数据中发现有用的信息和模式的技术。
数据仓库的构建是数据挖掘的前提。
一个有效的数据仓库应当包含多个不同的数据源，并将这些数据集成到一个统一的数据模型中。
在构建数据仓库时，需考虑数据的存储、数据的获取、数据的清洗和数据的质量等问题。
首先，数据的存储是数据仓库的基础。
数据通常以多维数据模型进行组织，其中包含事实表和维度表。
事实表记录了业务过程中发生的事件，而维度表包含了描述事实表的各个维度的属性。
其次，数据的获取是数据仓库不可或缺的环节。
数据的获取可以通过抽取、转换和加载（ETL）的过程来实现。
在抽取阶段，数据从不同的源系统中提取出来；在转换阶段，对抽取的数据进行清洗、过滤和转换等处理；最后，在加载阶段，将处理过的数据加载到数据仓库中。
然后，数据的清洗是确保数据质量的重要一环。
数据仓库中的数据往往来自不同的数据源，这些数据源可能包含错误、冗余或缺失的数据。
因此，在数据仓库中，需要进行数据清洗来减少这些问题对挖掘结果的影响。
数据清洗的任务包括去除重复数据、处理缺失值和解决不一致性等。
最后，数据的质量也是数据仓库和数据挖掘过程中需要关注的一个方面。
数据质量的好坏直接影响着后续的数据分析和决策。
为了确保数据质量，可以采取数据验证、数据整合和数据监控等方法。
例如，数据的验证可以通过输入格式和数据范围的检查来确保数据的准确性。
一旦数据仓库构建完成，就可以进行数据挖掘的工作了。
数据挖掘是根据特定的算法和模型，从大量的数据中寻找有用的信息和模式。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测等。
分类是指将对象归类到已知的类别中。
聚类是将对象划分成不同的组，使得组内的对象相似度较高，而组间的相似度较低。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要作用。
本文将详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的五个部份，包括数据仓库概述、数据仓库设计与建模、数据挖掘技术、数据挖掘应用以及数据挖掘实践。
一、数据仓库概述：1.1 数据仓库的定义和特点：数据仓库是指将不同来源的数据进行整合、清洗和转换，以支持决策和分析的存储系统。
其特点包括面向主题、集成性、非易失性和时间一致性等。
1.2 数据仓库的架构：数据仓库架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层以及数据应用层。
数据源层用于获取和整合数据，数据集成层用于清洗和转换数据，数据存储层用于存储数据，数据应用层用于进行数据分析和决策支持。
1.3 数据仓库的优势和应用领域：数据仓库的优势包括提供决策支持、提高数据质量、加快查询速度等。
数据仓库在企业管理、市场分析、客户关系管理等领域有广泛的应用。
二、数据仓库设计与建模：2.1 数据仓库设计的基本原则：数据仓库设计需要考虑数据模型、数据粒度、维度建模等方面的原则。
其中，数据模型可以采用星型模型或者雪花模型，数据粒度需要根据业务需求进行确定，维度建模则是将业务数据进行分类和整理。
2.2 数据仓库建模的方法和工具：数据仓库建模可以采用自顶向下或者自底向上的方法，其中自顶向下方法从业务需求出发，逐步细化数据模型；自底向上方法则从数据源出发，逐步整合数据。
此外，还可以借助数据建模工具进行数据仓库建模。
2.3 数据仓库设计的实践案例：以某公司的销售数据为例，介绍了数据仓库设计的实践过程。
包括确定业务需求、设计数据模型、清洗和整合数据、构建数据仓库等步骤，最终实现了对销售数据的全面分析和决策支持。
三、数据挖掘技术：3.1 数据挖掘的定义和任务：数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、规律和知识的过程。
其任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的信息分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲对于高等教育机构来说至关重要。
本文将从四个方面详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是指将多个数据源中的数据集成到一个统一的、面向主题的、稳定的、非易失的数据存储中，以支持决策支持系统和数据分析。
数据仓库的特点包括数据集成、面向主题、稳定性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于获取和整合各种数据源的数据，数据集成层负责将数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层则是为用户提供数据查询和分析的接口。
1.3 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库的结构和内容进行设计和建模。
数据仓库的设计和建模需要考虑数据模型、维度建模、事实表与维度表的设计等方面。
二、数据挖掘的基本概念2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大规模数据集中发现隐藏于其中的有用信息和模式的过程。
数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括统计分析、机器学习、人工智能等。
其中，统计分析包括描述统计和推断统计，机器学习包括监督学习和无监督学习，人工智能包括神经网络和遗传算法等。
2.3 数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域广泛，包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
数据挖掘在各个领域的应用可以帮助企业和组织做出更准确的决策和预测。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库与数据挖掘是相辅相成的关系，数据仓库提供了数据挖掘的数据源，而数据挖掘则可以从数据仓库中发现有用的信息和模式。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据科学领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是指将多个来源的数据集中存储在一个统一的数据库中，以支持企业决策和分析。
数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏的模式和关联，以提供有价值的信息和洞察。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点，并给出相应的答案，以帮助读者更好地理解和应用这些概念和技术。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各个数据源中提取数据，数据清洗和集成层负责对数据进行清洗和集成，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责提供用户界面和报表。
3. 数据仓库的建模方法：数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，用于描述和分析业务过程。
实体关系建模则是一种基于实体和关系的建模方法，用于描述和分析业务实体和它们之间的关系。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中提取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中的过程。
ETL过程包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
5. 数据仓库的性能优化：数据仓库的性能优化包括物理设计优化和查询优化两个方面。
物理设计优化包括选择合适的硬件和存储结构，以及对数据进行分区和索引等操作。
查询优化则包括选择合适的查询方式和优化查询语句等操作。
二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。
2. 数据仓库的架构答案：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。
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操作的执行算法（主要是连接操作 和并操作）； 不同场地间数据流动的顺序。
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分布式事务管理
分布式事务管理主要包括恢复控制和 并发控制。
在分布式数据库系统中一个全局事务 的完成需要多个场地共同参与，为了 保持事务的原子性，参与事务执行的 所有场地或者全部提交，或者全部撤 销。
多维数据划分
并行算法
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一维数据划分
根据关系中某个属性的值来划分整个 关系，这个属性称之为划分属性。 主要有以下几种划分方法：
轮转法（round-robin）
散列划分（hash partitioning）
范围划分（range partitioning）
它使用户在编写应用程序时不但要了 解全局数据的分片情况，还要了解各 片段的副本复制情况及各片段和它们 副本的场地位臵分配情况，但是不需 要了解各场地上数据库的数据模型。
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分布式数据库管理系统
分布式数据库管理系统是用于支持分 布式数据库的创建、运行、管理和维 护的一种数据库管理软件，
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15.2.2 并行数据库系统结构
共享内存结构
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共享磁盘结构
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无共享结构
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层次结构
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15.2.3 数据划分与并行算法
一维数据划分
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分布透明性级别——位置透明性
是指数据分片的分配位臵对用户是透 明的，用户编写程序时只需要考虑数 据分片情况，不需要了解各分片在各 个场地的分配情况。
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分布透明性级别——局部数据模型透明性
局部数据模型透明性处于分配模式与 局部概念模式之间，
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15.2 并行数据库
15.2.1 并行数据库概述
15.2.2 并行数据库系统结构
15.2.3 数据划分与并行算法
2017年8月27日3时45分18ຫໍສະໝຸດ 15.2.1 并行数据库概述
随着数据库规模越来越大，联机访问的用户 越来越多，数据查询也越来越复杂，提高数 据库系统吞吐率和减少事务响应时间成为数 据库系统发展的关键问题，数据库应用的发 展对数据库的性能和可用性提出了更高的要 求。 以并行计算机为基础的并行数据库系统的出 现为高性能数据库管理系统的实现带来了希 望。
数据库系统教程
第15章 大规模数据库架构
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第15章 大规模数据库架构
15.1 分布式数据库 15.2 并行数据库 15.3 NoSQL数据库 15.4云计算数据库架构
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15.1 分布式数据库
15.1.1 分布式数据库系统概述 15.1.2 分布式数据库目标与数据分 布策略 15.1.3 分布式数据库系统体系结构 15.1.4 分布式数据库的相关技术
垂直分片：是从列的角度（属性）依据一定条 件将关系分为不同的片段，各片段中应包含关 系的主键。 导出分片：分片的依据不是本关系的属性条件 ，而是其他关系的属性条件。
混合分片：是以上三种方法的混合。
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数据分配
集中式：所有数据片段都安排在一个场地上 分割式：所有全局数据有且只有一份，它们 被分割成若干片段，每个片段被分配到一个 特定场地上。 全复制式：全局数据有多个副本，每个场地 上都有一个完整的数据副本。 混合式：全局数据被分为若干个数据子集， 每个子集被安排在一个或多个不同的场地上 ，但每个场地未必保存所有数据。
它能够对各个场地的软硬件资源进行 管理，为用户提供数据接口。
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分布式数据库管理系统的结构图
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15.1.4 分布式数据库的相关技术
分布式查询
分布式事务管理
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分布式查询
分布式查询优化主要考虑以下策略：
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15.1.3 分布式数据库系统体系结构
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分布透明性级别——分片透明性
是最高级别的透明性，位于全局概念模 式与分片模式之间。 分片透明性是指数据分片是用户无需考 虑的，完全透明的，在编写程序时用户 只需对全局关系进行操作，这样简化了 应用程序的维护，当数据分片发生变化 时，应用程序不会受到影响。
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轮转法
该策略顺序扫描整个关系，将元组依 次划分到n个磁盘上，
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15.1.2 分布式数据库目标与数据分布策略
分布式数据库要达到的12个目标：
本地自治
非集中式管理 高可用性 位臵独立性 数据分片独立性 数据复制独立性
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分布式查询处理 分布式事务管理 硬件独立性 操作系统独立性 网络独立性 数据库管理系统独立性
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数据分布策略
分布式数据库中数据分布策略可以从数据 分片和数据分配两个角度来考虑
一般是先进行数据分片，再进行数据分配 数据分片按照一定规则将某一个全局关系 划分为片段
数据分配则在此基础上将这些片段分配存 储在各个场地上。
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数据分片
水平分片：是从行的角度（元组）依据一定条 件将关系分为不同的片段，关系中的每一行必 须至少属于一个片段。
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15.1.1 分布式数据库系统概述
随着计算机网络技术的迅速发展，许多数据库 应用已经普遍建立于计算机网络之上，传统的 集中式数据库已无法适应地理上的分布，由此 ，分布式数据库应运而生。
分布式数据库系统是物理上分散、逻辑上集中 的数据库系统。
这种系统中的数据分布在物理位臵不同的计算 机上，由通信网络将这些场地连接起来，每个 场地既具有独立处理的能力。