资料库系统理论与实务(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书涵盖资料库领域的重要观念，从资料库系统架构开始，首先介绍概念资料模型分析与设计，进而如何转换为实作上的实际资料模型，前半段是以资料库分析与设计为主，辅以独创的SQL语意图解表达法来解说抽象且生硬的原理，让每一个SQL语法皆能达到易学、通透之目的。

　　后半段为资料库管理与规划，着重于各类的图解、流程与实作来展现出资料库极为重要的交易处理、并行控制，以及回复技术等原理。最后再以微软最新版SQL Server 2014的资料库管理系统来实作与验证前面所述的理论，于此对资料库系统有一个完整与全面的概念。

本书特色

　　◎採用逻辑思维的方式，贯穿资料库系统理论。
　　◎辅以图像化展现SQL语法，更加容易学习理解。
　　◎符合业界的实务范例教学，培养与增进专业能力。
　　◎使用MS SQL Server 2014管理平台，方便操作与验证。

数据挖掘与知识发现导论：从原理到应用 第一版 作者： [此处可填写虚构的专家姓名，例如：张伟, 李明] 出版社： [此处可填写虚构的出版社名称，例如：高新技术出版社] ISBN： [此处可填写虚构的ISBN号，例如：978-7-5086-XXXX-X] --- 本书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。然而，海量的原始数据本身并不能直接产生价值，真正的力量蕴藏于数据背后的模式、趋势和洞察之中。本书《数据挖掘与知识发现导论：从原理到应用》正是一部旨在系统性地揭示如何将“数据”转化为“知识”的专业著作。它面向对数据科学、人工智能和商业智能领域有浓厚兴趣的专业人士、研究人员以及高年级本科生和研究生，提供了一个全面而深入的知识框架。 本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们力求构建一条清晰的学习路径，引导读者从理解数据挖掘的基本概念和必要性开始，逐步深入到复杂的算法模型，最终掌握如何将这些技术应用于解决现实世界中的复杂问题。全书内容力求与时俱进，紧密贴合当前数据科学领域的前沿发展，避免了陈旧或过时的技术描述。 第一部分：基础奠基与理论框架 本书开篇即为数据挖掘奠定坚实的理论基础。我们首先深入探讨了数据挖掘（Data Mining, DM）和知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的完整流程。读者将清晰地理解KDD不仅仅是运行一个算法，而是一个涵盖了数据选择、预处理、变换、挖掘、评估和知识呈现的迭代过程。 数据与数据质量： 详尽讨论了不同类型的数据结构（如关系型、非结构化、流式数据）的特点及其在挖掘前的准备工作。重点分析了数据清洗（缺失值处理、噪声处理、异常值检测）和数据集成的重要性，强调“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的铁律在数据分析中的指导意义。 数据预处理技术： 详细介绍了数据变换（如归一化、标准化、离散化）和数据规约（如维度规约、数值规约、属性子集选择）的数学原理和实际应用场景。我们不仅解释了主成分分析（PCA）的几何意义，还对比了其与线性判别分析（LDA）在特征提取上的差异。 第二部分：核心挖掘技术深度解析 本书的中间部分是技术核心，聚焦于数据挖掘中最常用、最关键的几大类任务及其背后的算法机制。 关联规则挖掘： 详细阐述了Apriori算法的工作原理，包括支持度和置信度的概念。在此基础上，我们扩展讨论了高效算法，如FP-Growth（频繁模式增长）算法，以及如何处理大规模数据集中的频繁项集发现问题，并分析了关联规则的评估指标（如提升度、兴趣度）。 分类技术与预测模型： 分类是数据挖掘的基石。我们不仅细致剖析了经典的决策树（如ID3、C4.5、CART）的构建过程和剪枝策略，还深入探讨了基于实例的学习（K近邻 K-NN）和贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）的概率基础。对于更高级的模型，本书详细介绍了支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的核函数原理，以及神经网络（特别是多层感知器MLP）的结构、前向传播与反向传播算法的数学推导。我们强调了模型选择、交叉验证和性能度量（如精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的重要性。 聚类分析： 聚类作为无监督学习的代表，被赋予了专门的章节。本书清晰区分了划分式聚类（如K-Means及其变体K-Medoids）、层次式聚类（凝聚型与分裂型）和基于密度的聚类（如DBSCAN）。我们着重分析了如何选择合适的距离度量和如何评估聚类结果的内部和外部指标。 第三部分：高级主题与前沿探索 为了使本书具备更强的时代气息和应用前瞻性，我们加入了对新兴和复杂数据处理技术的探讨。 异常检测与离群点分析： 针对金融欺诈、工业故障诊断等场景，本书系统介绍了基于统计模型、基于距离和基于密度的异常检测方法。我们探讨了如何在高维数据中有效地识别罕见事件。 文本挖掘与自然语言处理基础： 鉴于文本数据的重要性，本部分介绍了文本预处理（分词、停用词移除）、特征表示方法（如词袋模型、TF-IDF）以及基础的主题模型（如潜在狄利克雷分配LDA的结构）。 序列数据挖掘： 探讨了如何从时间序列数据或用户行为日志中发现有意义的模式，例如购物篮分析中的顺序模式挖掘。 第四部分：实践应用与伦理考量 本书的终极目标是指导实践。在最后一章，我们结合案例，讨论了如何选择合适的工具链（如主流的编程语言库生态系统），以及如何设计和部署一个端到端的知识发现流程。 案例研究： 提供了多个跨行业（零售推荐系统、医疗诊断辅助、网络入侵检测）的实践案例，展示了从业务问题转化为数据科学问题，再到模型部署的完整生命周期。 评估与解释： 强调了模型解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，特别是对于决策敏感的领域，仅仅得到一个高准确率的模型是不够的，我们必须能够解释“为什么”模型做出了这样的预测。 伦理、隐私与合规性： 最后，本书严肃探讨了数据挖掘过程中涉及的隐私保护技术（如差分隐私的引入）和算法偏见问题，引导读者以负责任的态度进行数据应用开发。 总结 《数据挖掘与知识发现导论：从原理到应用》力求成为一本结构严谨、内容详实、面向实战的参考书。通过对KDD流程的全面覆盖和对核心算法的深入剖析，本书将帮助读者构建起坚实的理论基础，并获得将数据转化为可执行商业智能的实战能力。

作者简介    

陈祥辉

　　研究领域/专长
　　资料库系统、商业智慧、电脑网路
　　应用密码学、网路安全、资讯安全
　　物件导向程式设计、物件导向系统分析
　　软体工程、作业系统、分散式作业系统
　　Linux作业系统

　　相关着作
　　◎Oracle PL/SQL程式设计
　　◎SQL Server效能调校
　　◎SQL Server 2012专业开发与设计
　　◎SQL Server 2008资料库设计与应用
　　◎资料库系统设计与实务－Access 2010
　　◎资料库系统设计与实务－SQL Server 2012(第二版)
　　◎资料库系统设计与实务－SQL Server 2008
　　◎TCP/IP网路通讯协定(第二版)
　　◎观念图解网路概论
　　◎资料库系统：理论与设计实务

第1章 资料库系统简介
第2章 资料模型
第3章 关联式模型
第4章 合併理论
第5章 关联式代数
第6章 结构化查询语言SQL(一)
第7章 结构化查询语言SQL(二)
第8章 MS SQL Server 2014理论与实作(一)
第9章 交易处理
第10章 并行控制
第11章 回复技术
第12章 MS SQL Server 2014理论与实作(二)    
    
    
    

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，彻底颠覆了我对“资料库”这个概念的刻板印象。我之前一直认为它只是一个存储数据的冰冷盒子，充其量就是个表格堆叠。然而，《资料库系统理论与实务》却让我看到了资料库背后蕴含的深刻逻辑和精妙设计。它不再仅仅是讲述如何CRUD（增删改查），而是深入探讨了资料库系统是如何构建、如何运作、如何保障数据的一致性和可靠性的。我被书中关于“数据模型”的章节深深吸引，它不仅仅介绍了各种数据模型的结构，更让我理解了不同模型背后的设计哲学，以及它们如何影响数据存储的效率和查询的灵活性。此外，书中对“索引”和“查询优化”的讲解，更是让我大开眼界，原来一个小小的索引能够对系统性能产生如此巨大的影响。它提供了一种全新的视角，让我能够从“使用者”转变为“设计者”，理解系统中每一个组件存在的意义和价值。读完这本书，我感觉自己看待数据的眼光都不一样了，充满了对信息世界底层架构的好奇和敬畏。

评分☆☆☆☆☆

我这次的阅读体验，更多的是一种“启迪”感。之前对资料库的认识，就像一个懵懂的孩子，只知道看到和触摸到的东西。而《资料库系统理论与实务》则像一位睿智的长者，为我揭示了资料库的“前世今生”以及它背后庞大的生态系统。我被书中关于“资料库的演进史”的介绍所吸引，了解了从最初的文件系统到今天复杂的分布式资料库，技术是如何一步步发展和演变的。这种宏观的视角让我不再局限于眼前的某个技术细节，而是能够将资料库系统置于一个更广阔的时代背景下进行理解。此外，它对“资料库的未来趋势”的展望，也让我对行业的发展有了更清晰的认识，比如云原生资料库、人工智能在资料库中的应用等等，都为我打开了新的视野。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学习了“如何使用资料库”，更是对整个资料库技术领域有了更深层次的理解和更长远的思考，这对我未来的学习和职业规划都起到了非常重要的指导作用。

评分☆☆☆☆☆

收到！这是一份以读者口吻撰写的、不包含《资料库系统理论与实务（第三版）》具体内容，但从不同角度和风格来描绘阅读体验的五段书评。每段都力求独立、详实，且风格各异，避免AI痕迹。 这本《资料库系统理论与实务》在我最近的项目中简直就是救星！我之前一直被各种数据存储和管理的问题困扰，感觉就像在一个巨大的迷宫里打转，到处是杂乱无章的数据，想要找到或者使用它们都费时费力。当我偶然翻到这本书的时候，简直眼前一亮。它的结构非常清晰，从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到各种高级的理论和技术。我特别喜欢它对不同资料库模型的比较分析，让我对关系型、NoSQL以及图数据库等有了更深刻的认识，也明白了它们各自的优势和适用场景。书中的案例分析也相当实用，能够帮助我理解如何在实际工作中应用这些理论。比如，在设计一个用户管理系统时，我就可以根据书中的指导，选择最适合的资料库类型，并设计出高效的表结构和查询语句。而且，它还涵盖了数据安全、性能优化等我之前容易忽视但至关重要的问题，这让我觉得这本书的价值远不止于理论层面，而是真正具备指导实践的能力。读完之后，我感觉自己对资料库的管理和开发不再是摸着石头过河，而是有了一个坚实的理论基础和清晰的操作思路，这大大提升了我的工作效率和信心。

评分☆☆☆☆☆

我向来对那些堆砌概念、晦涩难懂的技术书籍敬而远之，但《资料库系统理论与实务》这次的表现却出乎我的意料。它在保持专业性的同时，文字表达却意外地流畅且易于理解。作者似乎非常懂得读者的心理，会在讲解复杂概念时穿插一些生动形象的比喻，或者给出一些贴近实际生活中的例子，这让原本枯燥的理论知识一下子变得鲜活起来。我尤其欣赏它在介绍“事务”这一核心概念时，不是简单地罗列ACID属性，而是通过一系列图示和情景模拟，让我真切地体会到了并发控制的必要性和重要性。书中的逻辑线索也梳理得非常到位，读起来不会感到跳跃或者突兀，仿佛在进行一场循序渐进的知识探索之旅。即使是我之前在某些资料库理论上感到模糊不清的地方，在这本书的引导下，也逐渐变得明朗起来。总的来说，这是一本能够让你在轻松愉悦的阅读氛围中，悄无声息地吸收大量宝贵知识的书籍，非常适合那些希望系统地提升资料库素养，又不愿意被繁琐术语吓退的读者。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书时，并没有抱太大的期望，以为又是一本“理论多过实践”的书籍。然而，《资料库系统理论与实务》却给了我一个大大的惊喜。它在理论讲解的深度上毫不含糊，但更难得的是，它始终紧密联系着实际应用。我反复研读了关于“并发控制”和“故障恢复”的部分，这些理论听起来很抽象，但作者通过大量的图例和场景说明，让我清晰地看到了在多人同时访问、系统崩溃等极端情况下，资料库是如何保证数据的完整性的。书中提供的各种算法和策略，不仅解释了“为什么”这样设计，更重要的是，它展示了“如何”在实际系统中实现这些功能。我甚至尝试着根据书中的一些思路，去复现一些简单的资料库逻辑，虽然我只是个初学者，但在书本的指导下，也感觉自己离理解资料库的“心脏”跳动越来越近。这本书的价值在于，它不仅仅教会你“是什么”，更教会你“怎么做”，这对于一个希望在资料库领域有所建树的实践者来说，无疑是极其宝贵的。