数据的概念

数据库就是把一堆诸如，姓名电话之类的东西堆在一起，存在一个地方我们管这个地方叫做数据库

逻辑结构有四种基本类型：集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。表和树是最常用的两种高效数据结构，许多高效的算法可以用这两种数据结构来设计实现。表是线性结构的（全序关系），树(偏序或层次关系)和图（局部有序(weak/local orders)）是非线性结构。

数据结构的物理结构是指逻辑结构的存储镜像(image)。数据结构 DS 的物理结构 P 对应于从 DS 的数据元素到存储区M（维护着逻辑结构S）的一个映射：

P:(D,S) --> M

数据挖掘(
data
mining，简称dm)，简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘概念的定义描述有若干版本，以下给出一个被普遍采用的定义描述:
数据挖掘，又称为数据库中知识发现(knowledge
discovery
from
database，简称kdd)，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
整个知识挖掘(kdd)过程是由若干挖掘步骤组成，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤有:
数据清洗(data
clearning
)，其作用就是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;
数据集成(data
integration
)，其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起;
数据转换(data
transformation
)，其作用就是将数据转换为易于进行数据才它掘的数据存储形式;
数据挖掘(data
mining
)，它是知识挖掘的一个基本步骤，其作用就是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识;
模式评佑(
pattern
evaluation
)，其作用就是根据一定评估标准interesting
measures)从挖掘结果筛选出有意义的模式知识;
知识表示(knowledge
presentation
)，其作用就是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识。