《管理信息系統(tǒng)》課件-第二章

ManagementInformationSystem

管理信息系統(tǒng)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)了解數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷程及各發(fā)展階段的特點(diǎn)；掌握數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn)；掌握數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)內(nèi)容；掌握計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的概念和網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)；理解數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。內(nèi)容提要內(nèi)容提要本章關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)管理（datamanagement）123數(shù)據(jù)庫（database，DB）數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（databasemanagementsystem，DMS）概念模型（conceptualmodel）45關(guān)系模型（relationalmodel）本章關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)倉庫（datawarehouse，DW）678數(shù)據(jù)挖掘（datamining，DM）計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（computernetwork）云計(jì)算（cloudcomputing）910大數(shù)據(jù)（bigdata）數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫2.12.22.32.4數(shù)據(jù)通信與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘2.5數(shù)據(jù)通信與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是指將地理位置不同的具有獨(dú)立功能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，通過通信線路連接起來，在網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理軟件及網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的管理和協(xié)調(diào)下，實(shí)現(xiàn)資源共享和信息傳遞的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)2.1共享資源2.1數(shù)據(jù)通信與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)電子化辦公與服務(wù)通信遠(yuǎn)程教育娛樂計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用1.2管理信息系統(tǒng)資源共享如：高速打印機(jī)，軟件、數(shù)據(jù)庫、主機(jī)容量。數(shù)據(jù)通信電子郵件（E-mail）電子數(shù)據(jù)交換（EDI）可以實(shí)現(xiàn)在政府（如商檢、海關(guān)等）、金融（發(fā)卡銀行，收單銀行等）或公司（買方、賣方等）之間進(jìn)行訂單、發(fā)票、轉(zhuǎn)賬等單據(jù)的安全準(zhǔn)確的交換文件傳輸服務(wù)（FTP）可以實(shí)現(xiàn)文件的實(shí)時(shí)傳遞，為用戶復(fù)制和查找文件提供了有力的工具。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的功能1.2管理信息系統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的類型局域網(wǎng)城域網(wǎng)廣域網(wǎng)ABC1.2管理信息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)123

文件服務(wù)器/工作站

瀏覽器/服務(wù)器(B/S)客戶機(jī)/服務(wù)器(C/S)1.2管理信息系統(tǒng)1.2管理信息系統(tǒng)1.2管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)2.2第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)人工管理階段文件管理階段數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理階段數(shù)據(jù)管理的發(fā)展數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)2.2第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)人工管理階段文件管理階段數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理階段數(shù)據(jù)管理的發(fā)展（1）不能長期保存數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)并不是由專門的應(yīng)用軟件來管理，而是由使用數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序自己來管理。（3）數(shù)據(jù)不能共享。（4）數(shù)據(jù)不具有獨(dú)立性。人工管理數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)2.2第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)人工管理階段文件管理階段數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理階段數(shù)據(jù)管理的發(fā)展

（1）一個應(yīng)用程序?qū)?yīng)一組文件，不同的應(yīng)用系統(tǒng)之間可以經(jīng)過轉(zhuǎn)化程序共享數(shù)據(jù)。（2）大量的應(yīng)用數(shù)據(jù)以記錄為單位可以長期保留在數(shù)據(jù)文件中，可以對文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)地查詢、增加、刪除和修改等操作。（3）數(shù)據(jù)的獨(dú)立性差。（4）數(shù)據(jù)的共享性差，冗余大。文件管理數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)2.2第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)人工管理階段文件管理階段數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理階段數(shù)據(jù)管理的發(fā)展數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理（1）數(shù)據(jù)庫具有面向各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)組織和結(jié)構(gòu)。文件系統(tǒng)中，每個文件面向一個應(yīng)用程序。（2）具有高度的數(shù)據(jù)獨(dú)立性。數(shù)據(jù)管理技術(shù)基礎(chǔ)2.2第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)庫（DataBase，DB）是以一定的方式將相關(guān)數(shù)據(jù)組織在一起并存儲在外存儲器上所形成的、能為多個用戶共享的、與應(yīng)用程序彼此獨(dú)立的一組相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)庫不是根據(jù)某個用戶的需要，而是按照信息的自然聯(lián)系來構(gòu)造數(shù)據(jù)；能以最佳的方式、最小的冗余，為多個用戶或多個應(yīng)用共享服務(wù)。數(shù)據(jù)庫第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)成數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)信息處理第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)成

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的相關(guān)人員包括數(shù)據(jù)庫管理員、系統(tǒng)程序員和用戶。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)成

數(shù)據(jù)庫（DataBase，DB）是以一定的方式將相關(guān)數(shù)據(jù)組織在一起并存儲在外存儲器上所形成的、能為多個用戶共享的、與應(yīng)用程序彼此獨(dú)立的一組相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)庫第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)成

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的相關(guān)人員包括數(shù)據(jù)庫管理員、系統(tǒng)程序員和用戶。人員第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn)數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)獨(dú)立性可控冗余度統(tǒng)一的管理和控制第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)2.3第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)云計(jì)算應(yīng)用的核心技術(shù)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大數(shù)據(jù)為提升云計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值提供了新的重要的技術(shù)與手段。同時(shí)，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供彈性可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施支持環(huán)境以及數(shù)據(jù)服務(wù)的高效模式。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)Cloud云計(jì)算以集中的資源提供分散的服務(wù)在云計(jì)算中有三個公認(rèn)的服務(wù)層次（1）基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）（2）平臺即服務(wù)（PaaS）（3）軟件即服務(wù)（SaaS）業(yè)務(wù)模式基礎(chǔ)設(shè)施平臺資源應(yīng)用資源第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)Cloud云計(jì)算一種是分布式計(jì)算與存儲的技術(shù)，是為“分”，這大多以Hadoop的MapReduce為代表。第二種是將集中的資源分割后分散使用的技術(shù)，即實(shí)現(xiàn)資源集約與分配的技術(shù)，是為“合”。實(shí)現(xiàn)技術(shù)主要有兩類：（1）虛擬化技術(shù)，包括對計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源等的虛擬化，它也可分為偏物理的與偏軟件；（2）各種資源的精細(xì)化管理，是純軟件層面的技術(shù)。技術(shù)層面第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)集中云集中云主要應(yīng)用于大型互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商和大型研究機(jī)構(gòu)所構(gòu)建的云服務(wù)和數(shù)據(jù)中心。由于在集中云的計(jì)算中，服務(wù)器之間要進(jìn)行大量的交互訪問，因此云數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部流量巨大，對帶寬和延遲都有著較高的要求。分散云分散云在服務(wù)器的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)之間的通信，然而由于其對服務(wù)器硬件能力的極端榨取，造成了網(wǎng)絡(luò)中任一服務(wù)器的流量壓力都大幅增加，因此，與集中云一樣也存在著帶寬擴(kuò)展的強(qiáng)烈要求。云計(jì)算的分類第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)Volume：數(shù)據(jù)量大大數(shù)據(jù)的特征Variety：數(shù)據(jù)多樣性Veracity：真實(shí)性Value：價(jià)值密度低Velocity：速度快第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的處理層次第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的處理層次（1）對過去的分析大數(shù)據(jù)的運(yùn)用從數(shù)據(jù)的采集開始。對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行積累并找到其中的規(guī)律和知識是大數(shù)據(jù)處理的第一步。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大量的在于人類活動的記錄及對環(huán)境的感知信息都被獲取并保存下來。在積累大量數(shù)據(jù)之后，就需要使用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對業(yè)務(wù)有影響意義的模式。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的處理層次（2）對現(xiàn)狀的監(jiān)控對現(xiàn)狀的把握體現(xiàn)在對大量實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控上。通過對數(shù)據(jù)（如交通狀況、氣象數(shù)據(jù)、機(jī)械裝置的運(yùn)行數(shù)據(jù)等）進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控來發(fā)現(xiàn)異常的值和狀態(tài)。除了明顯能看出的異常情況之外，一般都需要事先確定異常值的定義和指標(biāo)體系。異常值的確定又基于對大量歷史數(shù)據(jù)的分析所發(fā)現(xiàn)的模式，因此對過去的分析也會指導(dǎo)對現(xiàn)狀的把握。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的處理層次（3）對將來的預(yù)測如果能夠通過對歷史數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在的模式，那么就可以將輸入數(shù)據(jù)與這些模式相結(jié)合來對未來可以發(fā)生的狀況進(jìn)行預(yù)測了。如根據(jù)大量的歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)構(gòu)建專家系統(tǒng)為前來就診的病患提供初步的病情診斷；通過歷史交易數(shù)據(jù)和問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析預(yù)判出客戶解約的可能性大小等。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的處理層次（4）對行動的優(yōu)化大數(shù)據(jù)處理的最后一個層次是對行動的優(yōu)化。這里的優(yōu)化指的是根據(jù)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的結(jié)果所能采取的最佳策略和應(yīng)對措施，包括了最佳路徑的選擇、最合適的產(chǎn)品的推薦、在最佳電動機(jī)攝像頭最恰當(dāng)?shù)男畔?、給特定的客戶提供最適合的打折優(yōu)惠、個性化的產(chǎn)品和服務(wù)定制等。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

——商品推薦系統(tǒng)`基于用戶統(tǒng)計(jì)信息的推薦`基于內(nèi)容的推薦云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

——商品推薦系統(tǒng)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

——定向廣告投放系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持管理中的決策制定過程，是區(qū)別于數(shù)據(jù)庫的一種新的數(shù)據(jù)存儲形式，存儲貫穿整個組織的管理人員對其具有潛在興趣的、當(dāng)前的和歷史的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫2.4第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別多維立體的數(shù)據(jù)倉庫多維立體的數(shù)據(jù)倉庫（1）從客戶群A來看，產(chǎn)品種類1（對應(yīng)生產(chǎn)線1）在東南地區(qū)的銷售情況怎樣？（2）在2018年，產(chǎn)品種類3（對應(yīng)生產(chǎn)線3）在西北地區(qū)的銷售情況如何？（3）產(chǎn)品種類2（對應(yīng)生產(chǎn)線2）在東南地區(qū)的信譽(yù)度又是怎樣的呢？多維立體的數(shù)據(jù)倉庫如果將“年份”、“顧客群”和“信譽(yù)度”再做細(xì)分，然后再嵌套在“第三維”中，那就是一個復(fù)雜的超立體結(jié)構(gòu)了。利用它，我們就可以回答像下面這樣更復(fù)雜的問題了：（1）從客戶群A來看，產(chǎn)品種類1在西北地區(qū)的銷售情況中，有多少的百分比是與信譽(yù)度相關(guān)聯(lián)的？（2）在東部地區(qū)，2018年度客戶群A較2017年度增漲比例是多少?（3）在某網(wǎng)站植入廣告播出后，隨即發(fā)生的產(chǎn)品種類1在西部地區(qū)的客戶群的銷售額占總銷售額的百分比是多少？第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)123數(shù)據(jù)來源于不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于第三方工具或網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)來源于合作伙伴數(shù)據(jù)的來源數(shù)據(jù)挖掘第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)挖掘（datamining，DM）從技術(shù)角度來講，就是通過對大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中大量似乎無關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在數(shù)據(jù)深處的、人們事先不知道的、但是潛在有用的信息、知識和規(guī)律的過程。數(shù)據(jù)挖掘2.5第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能自動預(yù)測趨勢和行為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法自然語言處理聚類分析關(guān)聯(lián)分析第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)1.查詢和報(bào)表工具查詢和報(bào)表工具與QBE工具、SQL和典型數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的報(bào)表生成器類似。實(shí)際上，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫環(huán)境都支持諸如QBE、SQL和報(bào)表生成器之類的簡單易用的數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)工具。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)2.智能代理智能代理運(yùn)用各種人工智能工具（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯）形成OLAP中的“信息發(fā)現(xiàn)”基礎(chǔ)，并創(chuàng)建商務(wù)智能。例如，華爾街的股票分析家MurrayRiggiero就運(yùn)用一種稱為Data/Logic的OLAP軟件，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為自己高成功率的股票和期貨交易系統(tǒng)制定規(guī)則。還有一些OLAP工具（如數(shù)據(jù)引擎）與模糊邏輯結(jié)合分析實(shí)時(shí)的技術(shù)處理。智能代理代表了正在增長的各類加工信息的IT工具的發(fā)展方向。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)3.多維數(shù)據(jù)分析工具多維數(shù)據(jù)分析工具（MultiDimensionalAnalysistools，MDA）是一種進(jìn)行切片/切換的技術(shù)，支持多維度行為細(xì)分，不同人群細(xì)分，精準(zhǔn)的用戶畫像，為企業(yè)提供精細(xì)化的運(yùn)營策略，助理企業(yè)用數(shù)據(jù)驅(qū)動增長。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)4.統(tǒng)計(jì)工具統(tǒng)計(jì)工具幫助人們利用各種數(shù)學(xué)模型將信息存儲到數(shù)據(jù)倉庫中，進(jìn)而去挖掘出新的信息。例如，美國世嘉公司是最大的影碟游戲出版商之一，它采用數(shù)據(jù)倉庫和統(tǒng)計(jì)工具有效地對每年5000萬美元的廣告預(yù)算進(jìn)行規(guī)劃。世嘉的產(chǎn)品專家和營銷策略專家們運(yùn)用數(shù)據(jù)中的信息來預(yù)測每條零售鏈的銷售趨勢。他們的目標(biāo)就是要尋找購買均勢，以便確定哪種廣告策略效果最好，并決定怎樣按照媒介、地區(qū)和時(shí)間的不同重新分布廣告資源。第2章信息技術(shù)基礎(chǔ)確定業(yè)務(wù)問題數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析評價(jià)知識的運(yùn)用（1）（2）（3）（4）（5）數(shù)據(jù)挖掘成功案例

——數(shù)據(jù)挖掘幫助企業(yè)改善客戶信用評分CredilogrosCiaFinancieraS.A.是阿根廷第五大信貸公司，該公司的第一個目標(biāo)是創(chuàng)建一個與公司核心系統(tǒng)和兩家信用報(bào)告公司系統(tǒng)交互的決策引擎來處理信貸申請。同時(shí)，Credilogros還在尋找針對它所服務(wù)的低收入客戶群體的自定義風(fēng)險(xiǎn)評分工具。除這些之外，其他需求還包括解決方案能在其35個分支辦公地點(diǎn)和200多個相關(guān)的銷售點(diǎn)中的任何一個實(shí)時(shí)操作，包括零售家電連鎖店和手機(jī)銷售公司。最終Credilogros通過實(shí)現(xiàn)PASWModeler，Credilogros將用于處理信用數(shù)據(jù)和提供最終信用評分的時(shí)間縮短到了8秒以內(nèi)。這使該組織能夠迅速批準(zhǔn)或拒絕信貸請求。該決策引擎還使Credilogros能夠最小化每個客戶必須提供的身份證明文檔，在一些特殊情況下，只需提供一份身份證明即可批準(zhǔn)信貸。此外，該系統(tǒng)還提供監(jiān)控功能。Credilogros目前平均每月使用PASWModeler處理35000份申請。僅在實(shí)現(xiàn)3個月后就幫助Credilogros將貸款支付失職減少了20%。數(shù)據(jù)挖掘成功案例

——數(shù)據(jù)挖掘幫助DHL實(shí)時(shí)跟蹤貨箱溫度DHL是國際快遞和物流行業(yè)的全球市場領(lǐng)先者，它提供快遞、水陸空三路運(yùn)輸、合同物流解決方案，以及國際郵件服務(wù)。DHL的國際網(wǎng)絡(luò)將超過220個國家及地區(qū)聯(lián)系起來，員工總數(shù)超過28.5萬人。在美國FDA要求確保運(yùn)送過程中藥品裝運(yùn)的溫度達(dá)標(biāo)這一壓力之下，DHL的醫(yī)藥客戶強(qiáng)烈要求提供更可靠且更實(shí)惠的選擇。這就要求DHL在遞送的各個階段都要實(shí)時(shí)跟蹤集裝箱的溫度。DHL的母公司德國郵政世界網(wǎng)（DPWN）通過技術(shù)與創(chuàng)新管理（TIM）集團(tuán)明確擬定了一個計(jì)劃，準(zhǔn)備使用RFID技術(shù)在不同時(shí)間點(diǎn)全程跟蹤裝運(yùn)的溫度。通過IBM全球企業(yè)咨詢服務(wù)部繪制決定服務(wù)的關(guān)鍵功能參數(shù)的流程框架。DHL獲得了兩方面的收益：對于最終客戶來說，能夠使醫(yī)藥客戶對運(yùn)送過程中出現(xiàn)的裝運(yùn)問題提前做出響應(yīng)，并以引人注目的低成本全面切實(shí)地增強(qiáng)了運(yùn)送可靠性。對于DHL來說，提高了客戶滿意度和忠實(shí)度；為保持競爭差異奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；并成為重要的新的收入增長來源。本章小結(jié)本章小結(jié)本章主要介紹了數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)通訊與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等知識。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理主要分為人工管理、文件管理和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理階段三個階段。數(shù)據(jù)挖掘是通過對大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中大量似乎無關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在數(shù)據(jù)深處的、人們事先不知道的、但是潛在有用的信息、知識和規(guī)律的過程。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是用傳輸介質(zhì)把分布在不同地理位置的計(jì)算機(jī)和其他通信設(shè)備連接起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信和資源共享的分布式系統(tǒng)。復(fù)習(xí)思考題復(fù)習(xí)思考題一、選擇題：1.以下各點(diǎn)中，()不是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)軟件構(gòu)成中的組成部分。A.數(shù)據(jù)定義

B.數(shù)據(jù)處理

C.數(shù)據(jù)傳輸

D.數(shù)據(jù)管理2.在數(shù)據(jù)庫模型中，目前最常用的是()。A.層次模型

B.網(wǎng)狀模型

D.面向?qū)ο蟮哪Ｐ虳.關(guān)系模型復(fù)習(xí)思考題3.以下各點(diǎn)中，()