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數據工程理論與技術(簡體書)
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數據工程理論與技術(簡體書)

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商品簡介
目次

商品簡介

《數據工程理論與技術》以數據的生命周期為主線,重點研究數據建模、數據標準化、數據管理、數據應用和數據庫安全有關理論和技術。數據建模主要介紹了數據建模的理論、方法和工具;數據標準化重點研究了數據標準化的內容和數據標準化方法;數據管理介紹了數據存儲、備份與容災基礎知識和基本技術,以及數據質量管理的方法;數據應用研究了數據集成、數據挖掘、數據服務、數據可視化和信息檢索的方法和技術;數據庫安全重點研究了數據庫安全威脅和安全機制。
《數據工程理論與技術》著重理論、技術和實踐相結合,內容實用、覆蓋面廣,可作為相關專業研究生和高年級本科生的教材,也可作為工程技術人員的參考書。

目次

第1章 緒論
1.1 數據
1.1.1 數據的定義與生命周期
1.1.2 數據的特性
1.1.3 數第1章 緒論
1.1 數據
1.1.1 數據的定義與生命周期
1.1.2 數據的特性
1.1.3 數據與信息、知識、智慧的關係
1.2 數據工程概述
1.2.1 數據工程產生的背景
1.2.2 數據工程的內涵
1.2.3 數據工程研究的對象
1.3 數據工程的現狀與發展
1.3.1 美軍數據管理策略的演進
1.3.2 我國數據工程建設現狀

第2章 數據建模
2.1 關係數據庫設計理論
2.1.1 關係模型的基本概念
2.1.2 數據依賴
2.1.3 范式
2.1.4 關係模式規範化
2.2 數據模型
2.2.1 概念模型
2.2.2 邏輯模型
2.2.3 物理模型
2.2.4 數據模型標記符號
2.3 數據建模方法
2.3.1 數據需求分析
2.3.2 概念模型設計
2.3.3 邏輯模型設計
2.3.4 物理模型設計
2.4 PowerDesigner建模工具
2.4.1 PowerDesigner主界面
2.4.2 構建概念模型
2.4.3 從概念模型創建邏輯模型
2.4.4 從邏輯模型創建物理模型
2.4.5 生成模型報告
2.4.6 創建數據庫

第3章 數據標準化
3.1 概述
3.1.1 標準和標準化
3.1.2 數據標準化的概念
3.2 元數據標準化
3.2.1 元數據的定義、作用和結構
3.2.2 信息資源元數據標準
3.2.3 數據集元數據標準內容
3.3 數據元標準化
3.3.1 數據元基本概念和組成
3.3.2 數據元基本屬性及描述符
3.3.3 數據元命名規則
3.3.4 數據元標準制定
3.4 數據模式標準化
3.4.1 數據模式標準化內容及作用
3.4.2 數據模式規範化描述方法
3.4.3 數據模式標準化實例
3.5 數據分類與編碼標準化
3.5.1 數據分類與編碼的定義和作用
3.5.2 數據分類的基本原則和方法
3.5.3 數據編碼的基本原則和方法
3.6 數據標準化管理
3.6.1 確定數據需求
3.6.2 制定數據標準
3.6.3 批準數據標準
3.6.4 實施數據標準

第4章 數據存儲、備份與容災
4.1 數據存儲
4.1.1 數據存儲介質
4.1.2 數據存儲技術
4.1.3 存儲管理
4.2 數據備份
4.2.1 備份結構
4.2.2 備份策略
4.2.3 備份軟件
4.2.4 數據庫備份
4.3 數據容災
4.3.1 數據容災與數據備份的關係
4.3.2 數據容災的國際標準
4.3.3 數據容災的關鍵技術
4.3.4 數據容災的典型案例

第5章 數據質量管理
5.1 數據質量管理思想
5.2 數據質量描述
5.2.1 數據質量定量元素
5.2.2 數據質量非定量元素
5.3 數據質量評價
5.3.1 數據質量評價過程
5.3.2 數據質量評價方法
5.4 數據質量控制
5.4.1 數據生命周期各階段對質量的影響
5.4.2 數據質量控制過程
5.4.3 數據質量控制實施
5.5 數據清理
5.5.1 數據清理的處理流程
5.5.2 數據清理的主要工具
5.5.3 相似重復數據的清理
5.5.4 不完整數據的清理
5.5.5 錯誤數據的清理

第6章 數據集成
6.1 數據集成概述
6.2 數據集成的常用方法
6.2.1 模式集成方法
6.2.2 數據復制方法
6.2.3 混合型集成方法
6.3 數據集成的常見標準與技術
6.3.1 數據訪問接口
6.3.2 Web Services技術
6.3.3 數據網格技術
6.4 數據集成的典型結構
6.4.1 IBM信息集成平臺
6.4.2 ORACLE數據集成架構

第7章 數據挖掘
7.1 數據挖掘概述
7.1.1 數據挖掘的內涵和任務
7.1.2 數據挖掘的過程
7.1.3 數據挖掘與數據倉庫
7.2 數據挖掘的方法
7.2.1 數據總結方法
7.2.2 關聯分析方法
7.2.3 分類和預測方法
7.2.4 聚類分析方法
7.3 多維數據分析
7.3.1 多維數據模型
7.3.2 多維數據分析基本操作

第8章 數據應用
8.1 數據服務
8.1.1 數據目錄服務
8.1.2 數據查詢、瀏覽和下載服務
8.1.3 數據分發服務
8.2 數據可視化
8.2.1 一維數據可視化
8.2.2 二維數據可視化
8.2.3 三維數據可視化
8.2.4 多維數據可視化
8.2.5 其他數據可視化
8.3 信息檢索
8.3.1 信息檢索簡介
8.3.2 數據庫搜索引擎技術
8.3.3 互聯網搜索引擎技術

第9章 數據庫安全
9.1 數據庫安全概述
9.1.1 數據庫安全威脅
9.1.2 數據庫安全對策
9.2 數據庫安全機制
9.2.1 身份認證
9.2.2 存取控制
9.2.3 數據庫加密
9.2.4 數據庫審計
9.2.5 推理控制與隱私保護
9.2.6 入侵容忍技術
9.3 Oracle安全措施
9.3.1 身份認證
9.3.2 授權與檢查機制
9.3.3 數據加密
9.3.4 數據審計
9.3.5 用戶定義的安全性措施
參考文獻據與信息、知識、智慧的關係
1.2 數據工程概述
1.2.1 數據工程產生的背景
1.2.2 數據工程的內涵
1.2.3 數據工程研究的對象
1.3 數據工程的現狀與發展
1.3.1 美軍數據管理策略的演進
1.3.2 我國數據工程建設現狀

第2章 數據建模
2.1 關係數據庫設計理論
2.1.1 關係模型的基本概念
2.1.2 數據依賴
2.1.3 范式
2.1.4 關係模式規範化
2.2 數據模型
2.2.1 概念模型
2.2.2 邏輯模型
2.2.3 物理模型
2.2.4 數據模型標記符號
2.3 數據建模方法
2.3.1 數據需求分析
2.3.2 概念模型設計
2.3.3 邏輯模型設計
2.3.4 物理模型設計
2.4 PowerDesigner建模工具
2.4.1 PowerDesigner主界面
2.4.2 構建概念模型
2.4.3 從概念模型創建邏輯模型
2.4.4 從邏輯模型創建物理模型
2.4.5 生成模型報告
2.4.6 創建數據庫

第3章 數據標準化
3.1 概述
3.1.1 標準和標準化
3.1.2 數據標準化的概念
3.2 元數據標準化
3.2.1 元數據的定義、作用和結構
3.2.2 信息資源元數據標準
3.2.3 數據集元數據標準內容
3.3 數據元標準化
3.3.1 數據元基本概念和組成
3.3.2 數據元基本屬性及描述符
3.3.3 數據元命名規則
3.3.4 數據元標準制定
3.4 數據模式標準化
3.4.1 數據模式標準化內容及作用
3.4.2 數據模式規範化描述方法
3.4.3 數據模式標準化實例
3.5 數據分類與編碼標準化
3.5.1 數據分類與編碼的定義和作用
3.5.2 數據分類的基本原則和方法
3.5.3 數據編碼的基本原則和方法
3.6 數據標準化管理
3.6.1 確定數據需求
3.6.2 制定數據標準
3.6.3 批準數據標準
3.6.4 實施數據標準

第4章 數據存儲、備份與容災
4.1 數據存儲
4.1.1 數據存儲介質
4.1.2 數據存儲技術
4.1.3 存儲管理
4.2 數據備份
4.2.1 備份結構
4.2.2 備份策略
4.2.3 備份軟件
4.2.4 數據庫備份
4.3 數據容災
4.3.1 數據容災與數據備份的關係
4.3.2 數據容災的國際標準
4.3.3 數據容災的關鍵技術
4.3.4 數據容災的典型案例

第5章 數據質量管理
5.1 數據質量管理思想
5.2 數據質量描述
5.2.1 數據質量定量元素
5.2.2 數據質量非定量元素
5.3 數據質量評價
5.3.1 數據質量評價過程
5.3.2 數據質量評價方法
5.4 數據質量控制
5.4.1 數據生命周期各階段對質量的影響
5.4.2 數據質量控制過程
5.4.3 數據質量控制實施
5.5 數據清理
5.5.1 數據清理的處理流程
5.5.2 數據清理的主要工具
5.5.3 相似重復數據的清理
5.5.4 不完整數據的清理
5.5.5 錯誤數據的清理

第6章 數據集成
6.1 數據集成概述
6.2 數據集成的常用方法
6.2.1 模式集成方法
6.2.2 數據復制方法
6.2.3 混合型集成方法
6.3 數據集成的常見標準與技術
6.3.1 數據訪問接口
6.3.2 Web Services技術
6.3.3 數據網格技術
6.4 數據集成的典型結構
6.4.1 IBM信息集成平臺
6.4.2 ORACLE數據集成架構

第7章 數據挖掘
7.1 數據挖掘概述
7.1.1 數據挖掘的內涵和任務
7.1.2 數據挖掘的過程
7.1.3 數據挖掘與數據倉庫
7.2 數據挖掘的方法
7.2.1 數據總結方法
7.2.2 關聯分析方法
7.2.3 分類和預測方法
7.2.4 聚類分析方法
7.3 多維數據分析
7.3.1 多維數據模型
7.3.2 多維數據分析基本操作

第8章 數據應用
8.1 數據服務
8.1.1 數據目錄服務
8.1.2 數據查詢、瀏覽和下載服務
8.1.3 數據分發服務
8.2 數據可視化
8.2.1 一維數據可視化
8.2.2 二維數據可視化
8.2.3 三維數據可視化
8.2.4 多維數據可視化
8.2.5 其他數據可視化
8.3 信息檢索
8.3.1 信息檢索簡介
8.3.2 數據庫搜索引擎技術
8.3.3 互聯網搜索引擎技術

第9章 數據庫安全
9.1 數據庫安全概述
9.1.1 數據庫安全威脅
9.1.2 數據庫安全對策
9.2 數據庫安全機制
9.2.1 身份認證
9.2.2 存取控制
9.2.3 數據庫加密
9.2.4 數據庫審計
9.2.5 推理控制與隱私保護
9.2.6 入侵容忍技術
9.3 Oracle安全措施
9.3.1 身份認證
9.3.2 授權與檢查機制
9.3.3 數據加密
9.3.4 數據審計
9.3.5 用戶定義的安全性措施
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