精选优质文档-倾情为你奉上数据库技术的演化20世纪60年代：数据收集，数据库创建，信息管理系统（IMS)和数据库管理系统(DBMS)20世纪70年代:关系数据模型，关系数据库管理系统工具20世纪80年代:关系数据库管理系统（RDBMS）, 高级数据模型(面向对象、演绎等等)和面向应用的DBMS(空间的、科学的、工程的）20世纪90年代至今:数据挖掘和数据仓库，多媒体数据库和web数据库数据挖掘（数据库中的知识发现）在大型数据库中提取有趣的（重要的，隐含的，目前未知的，潜在有用的）信息和模式知识发现过程KDD过程的步骤了解应用领域:相关的预备知识和应用目标创建一个目标数据集：数据选择,数据清理和预加工（可能占用60%精力）数据变换：发现有用的特征，维/变量的变换，常量的表示选择数据挖掘功能:汇总，分类，关联，聚集,选择挖掘算法数据挖掘：搜索兴趣模式模式评估和知识表达:可视化，变形，去掉冗余模式等等使用发现的知识何种数据上进行数据挖掘关系数据库,数据仓库,事务数据库,高级数据库与信息库,面向对象和对象-关系数据库空间数据库,时间序
