一、數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)例
數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)例
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘和分析已成為一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。通過數(shù)據(jù)挖掘，我們可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息，幫助我們更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶偏好、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等情況。而分析則是將這些信息轉(zhuǎn)化為實(shí)際可用的數(shù)據(jù)，從而為企業(yè)決策提供有力支持。
本文將通過一個(gè)實(shí)際案例，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘和分析的過程。我們將使用一款流行的數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行示例，以便讀者更好地理解和掌握數(shù)據(jù)挖掘和分析的技巧。
案例背景
假設(shè)我們是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，需要通過對(duì)過去一年的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出提高銷售額的方法。我們收集了包括銷售額、客戶數(shù)量、產(chǎn)品種類、促銷活動(dòng)等多種數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
首先，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理。去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值和異常值，將數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化。同時(shí)，我們還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分組，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。
數(shù)據(jù)分析
接下來，我們使用數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過各種統(tǒng)計(jì)方法，如描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析和聚類分析等，我們可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。例如，我們發(fā)現(xiàn)銷售額與客戶數(shù)量之間存在正相關(guān)關(guān)系，而與產(chǎn)品種類和促銷活動(dòng)的關(guān)系則不太明顯。
數(shù)據(jù)挖掘
在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。通過建立模型和算法，我們可以預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)、找出潛在的客戶群體、制定更有針對(duì)性的促銷策略等。
結(jié)論和建議
通過本次數(shù)據(jù)挖掘分析，我們得出了一些結(jié)論和建議。首先，我們需要加強(qiáng)客戶管理，提高客戶數(shù)量和活躍度。其次，我們可以增加熱門產(chǎn)品的供應(yīng)，以提高銷售額。最后，我們建議定期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)變化和機(jī)會(huì)。
二、數(shù)據(jù)挖掘十大算法？
1、蒙特卡羅算法
2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法
3、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題
4、圖論算法
5、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法
6、最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法
7、網(wǎng)格算法和窮舉法
8、一些連續(xù)離散化方法
9、數(shù)值分析算法
10、圖象處理算法
三、817大數(shù)據(jù)挖掘
817大數(shù)據(jù)挖掘的重要性
817大數(shù)據(jù)挖掘已成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵利器。在信息技術(shù)日新月異的今天，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)中不可避免的現(xiàn)實(shí)，而利用這些數(shù)據(jù)來獲取商業(yè)洞察、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)等已成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要手段。
在這種背景下，817大數(shù)據(jù)挖掘的概念應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)挖掘旨在通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和處理，發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)藏的商業(yè)機(jī)會(huì)和價(jià)值，幫助企業(yè)做出更明智的決策和規(guī)劃。無論企業(yè)規(guī)模大小，都可以通過大數(shù)據(jù)挖掘帶來的洞察和價(jià)值實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)和轉(zhuǎn)型。
817大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景
817大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景多種多樣。從商業(yè)行為分析、市場(chǎng)營(yíng)銷優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管理到產(chǎn)品推薦和個(gè)性化服務(wù)，大數(shù)據(jù)挖掘可以為企業(yè)在各個(gè)方面提供支持和幫助。比如通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更好地了解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)，提升用戶滿意度和忠誠(chéng)度。
另外，在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)挖掘也被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理和信用評(píng)估。通過對(duì)大量的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，降低信用風(fēng)險(xiǎn)，提高貸款審批的效率和準(zhǔn)確性。
817大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
盡管817大數(shù)據(jù)挖掘帶來了諸多好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。其中之一是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性問題，海量數(shù)據(jù)中可能存在噪音和錯(cuò)誤，如何從中提取有效信息是一個(gè)挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也是一個(gè)需要重視的方面，在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。
然而，挑戰(zhàn)之中也蘊(yùn)含著機(jī)遇。通過不斷改進(jìn)數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性，企業(yè)可以更好地利用大數(shù)據(jù)挖掘帶來的商業(yè)機(jī)會(huì)。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景也將不斷擴(kuò)展，為企業(yè)帶來更多增長(zhǎng)和創(chuàng)新機(jī)會(huì)。
結(jié)語
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，817大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要工具。企業(yè)應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)和探索如何更好地利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商機(jī)，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，提升競(jìng)爭(zhēng)力。只有通過不斷創(chuàng)新和實(shí)踐，企業(yè)才能在大數(shù)據(jù)時(shí)代脫穎而出，贏得更廣闊的發(fā)展空間。
四、數(shù)據(jù)挖掘能挖掘什么？
數(shù)據(jù)挖掘能挖掘以下七種不同事情：
分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的定義是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
五、去哪找數(shù)據(jù)？怎么挖掘？
去哪找數(shù)據(jù)，不如自己造數(shù)據(jù)，這里所說的"造數(shù)"，并不是讓我們數(shù)據(jù)分析師去胡編亂造數(shù)據(jù)，而是在日常數(shù)據(jù)分析過程中我們需要模擬生成一些數(shù)據(jù)用于測(cè)試，也就是測(cè)試數(shù)據(jù)。
本文所使用的Faker庫(kù)就是一個(gè)很好的模擬生成數(shù)據(jù)的庫(kù)，在滿足數(shù)據(jù)安全的情況下，使用Faker庫(kù)最大限度的滿足我們數(shù)據(jù)分析的測(cè)試需求，可以模擬生成文本、數(shù)字、日期等字段，下面一起來學(xué)習(xí)。
示例工具：anconda3.7本文講解內(nèi)容：Faker模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel適用范圍：數(shù)據(jù)測(cè)試和脫敏數(shù)據(jù)生成
常規(guī)數(shù)據(jù)模擬
常規(guī)數(shù)據(jù)模擬，比如我們生成一組范圍在100到1000的31個(gè)數(shù)字，就可以使用一行代碼np.random.randint(100,1000,31)，如下就是我們使用隨機(jī)數(shù)字生成的sale隨日期變化的折線圖。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(100,1000,31),
index=pd.date_range(datetime.datetime(2022,12,1),periods=31),
columns=['sale']).plot(figsize=(9,6))Faker模擬數(shù)據(jù)
使用Faker模擬數(shù)據(jù)需要提前下載Faker庫(kù)，在命令行使用pip install Faker命令即可下載，當(dāng)出現(xiàn)Successfully installed的字樣時(shí)表明庫(kù)已經(jīng)安裝完成。
!pip install Faker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple導(dǎo)入Faker庫(kù)可以用來模擬生成數(shù)據(jù)，其中，locale="zh_CN"用來顯示中文，如下生成了一組包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生年月日、郵箱、地址、公司、職位這幾個(gè)字段的數(shù)據(jù)。
#多行顯示運(yùn)行結(jié)果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from faker import Faker
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
faker.name()
faker.phone_number()
faker.ssn()
faker.ssn()[6:14]
faker.email()
faker.address()
faker.company()
faker.job()除了上面的生成字段，F(xiàn)aker庫(kù)還可以生成如下幾類常用的數(shù)據(jù)，地址類、人物類、公司類、信用卡類、時(shí)間日期類、文件類、互聯(lián)網(wǎng)類、工作類、亂數(shù)假文類、電話號(hào)碼類、身份證號(hào)類。
#address 地址
faker.country() # 國(guó)家
faker.city() # 城市
faker.city_suffix() # 城市的后綴,中文是：市或縣
faker.address() # 地址
faker.street_address() # 街道
faker.street_name() # 街道名
faker.postcode() # 郵編
faker.latitude() # 維度
faker.longitude() # 經(jīng)度#person 人物
faker.name() # 姓名
faker.last_name() # 姓
faker.first_name() # 名
faker.name_male() # 男性姓名
faker.last_name_male() # 男性姓
faker.first_name_male() # 男性名
faker.name_female() # 女性姓名#company 公司
faker.company() # 公司名
faker.company_suffix() # 公司名后綴#credit_card 銀行信用卡
faker.credit_card_number(card_type=None) # 卡號(hào)#date_time 時(shí)間日期
faker.date_time(tzinfo=None) # 隨機(jī)日期時(shí)間
faker.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本月的某個(gè)日期
faker.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年的某個(gè)日期
faker.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年代內(nèi)的一個(gè)日期
faker.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本世紀(jì)一個(gè)日期
faker.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None) # 兩個(gè)時(shí)間間的一個(gè)隨機(jī)時(shí)間
faker.time(pattern="%H:%M:%S") # 時(shí)間（可自定義格式）
faker.date(pattern="%Y-%m-%d") # 隨機(jī)日期（可自定義格式）#file 文件
faker.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件類型和后綴名）
faker.file_name() # 隨機(jī)生成各類型文件
faker.file_extension(category=None) # 文件后綴#internet 互聯(lián)網(wǎng)
faker.safe_email() # 安全郵箱
faker.free_email() # 免費(fèi)郵箱
faker.company_email() # 公司郵箱
faker.email() # 郵箱#job 工作
faker.job()#工作職位#lorem 亂數(shù)假文
faker.text(max_nb_chars=200) # 隨機(jī)生成一篇文章
faker.word() # 隨機(jī)單詞
faker.words(nb=10) # 隨機(jī)生成幾個(gè)字
faker.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True) # 隨機(jī)生成一個(gè)句子
faker.sentences(nb=3) # 隨機(jī)生成幾個(gè)句子
faker.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True) # 隨機(jī)生成一段文字(字符串)
faker.paragraphs(nb=3) # 隨機(jī)生成成幾段文字(列表)#phone_number 電話號(hào)碼
faker.phone_number() # 手機(jī)號(hào)碼
faker.phonenumber_prefix() # 運(yùn)營(yíng)商號(hào)段，手機(jī)號(hào)碼前三位#ssn 身份證
faker.ssn() # 隨機(jī)生成身份證號(hào)(18位)模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel
使用Faker庫(kù)模擬一組數(shù)據(jù)，并導(dǎo)出到Excel中，包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生日期、郵箱、詳細(xì)地址等字段，先生成一個(gè)帶有表頭的空sheet表，使用Faker庫(kù)生成對(duì)應(yīng)字段，并用append命令逐一添加至sheet表中，最后進(jìn)行保存導(dǎo)出。
from faker import Faker
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()#生成workbook 和工作表
sheet=wb.active
title_list=["姓名","手機(jī)號(hào)","身份證號(hào)","出生日期","郵箱","詳細(xì)地址","公司名稱","從事行業(yè)"]#設(shè)置excel的表頭
sheet.append(title_list)
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
for i in range(100):
sheet.append([faker.name(),#生成姓名
faker.phone_number(),#生成手機(jī)號(hào)
faker.ssn(), #生成身份證號(hào)
faker.ssn()[6:14],#出生日期
faker.email(), #生成郵箱
faker.address(), #生成詳細(xì)地址
faker.company(), #生成所在公司名稱
faker.job(), #生成從事行業(yè)
])
wb.save(r'D:\系統(tǒng)桌面(勿刪)\Desktop\模擬數(shù)據(jù).xlsx')以上使用Faker庫(kù)生成一組模擬數(shù)據(jù)，并且導(dǎo)出到Excel本地，使用模擬數(shù)據(jù)這種數(shù)據(jù)創(chuàng)建方式極大方便了數(shù)據(jù)的使用，現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來越多的企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析能力要求越來越高，這也意味著數(shù)據(jù)分析能力成為職場(chǎng)必備能力，還在等什么，想要提升個(gè)人職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力就在這里，點(diǎn)擊下方卡片了解吧~
六、數(shù)據(jù)挖掘包括？
數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含的、人們事先未知的、但又潛在有用的信息和知識(shí)的非平凡過程。也稱數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discivery in data,KDD)，它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、信息檢索、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)等相關(guān)技術(shù)，在商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場(chǎng)分析、科學(xué)探索等許多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
七、數(shù)據(jù)挖掘方法？
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中獲取有用信息和知識(shí)的過程，并利用統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘方法包括以下幾種：1. 分類：將數(shù)據(jù)樣本分類為已知類別，建立一個(gè)分類模型，再用該模型預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。
2. 聚類：將數(shù)據(jù)樣本分為相似的群組，建立一個(gè)聚類模型，再用該模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及如何在數(shù)據(jù)集中使用它們。
4. 預(yù)測(cè)建模：使用數(shù)據(jù)樣本建立模型，再用模型預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的目標(biāo)變量值。
5. 異常檢測(cè)：檢測(cè)數(shù)據(jù)樣本中的異常值。
6. 文本挖掘：從文本數(shù)據(jù)中提取信息和知識(shí)，例如情感分析、主題建模和實(shí)體抽取等。
以上方法通常需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換）和特征選擇（選擇最相關(guān)的特征用于模型訓(xùn)練）來優(yōu)化模型的性能。數(shù)據(jù)挖掘可以用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，如金融、醫(yī)學(xué)、營(yíng)銷、社交網(wǎng)絡(luò)等。
八、數(shù)據(jù)挖掘流程？
1、分類：找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。
2、回歸分析：反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
3、聚類分析：把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能的小。
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則：描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可到處另一些項(xiàng)在同一事物中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。
5、特征分析：從數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。
6、變化和偏差分析：偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。
7、Web頁(yè)挖掘：隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對(duì)Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集有關(guān)的信息。
九、什么是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例名，怎么查看數(shù)據(jù)實(shí)例名？
數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例名是指在一個(gè)服務(wù)器中運(yùn)行的一組數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)程的集合，每個(gè)實(shí)例有一個(gè)唯一的名稱。數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例可以包含一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。
在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以使用以下方法查看當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例名：
1. 通過命令行：
在Windows平臺(tái)上，打開命令提示符，輸入以下命令：
```
echo %ORACLE_SID%
```
在Unix/Linux平臺(tái)上，打開終端窗口，輸入以下命令：
```
echo $ORACLE_SID
```
2. 通過SQL*Plus:
以系統(tǒng)管理員身份登錄SQL*Plus，輸入以下命令：
```
SELECT INSTANCE_NAME FROM V$INSTANCE;
```
以上兩種方法都可以查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的名稱。
十、數(shù)據(jù)字典實(shí)例詳解？
數(shù)據(jù)字典是一種用戶可以訪問的記錄數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用程序元數(shù)據(jù)的目錄。
主動(dòng)數(shù)據(jù)字典是指在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)或應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)進(jìn)行修改時(shí)，其內(nèi)容可以由DBMS自動(dòng)更新的數(shù)據(jù)字典。
被動(dòng)數(shù)據(jù)字典是指修改時(shí)必須手工更新其內(nèi)容的數(shù)據(jù)字典。
數(shù)據(jù)字典是對(duì)于數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)對(duì)象或者項(xiàng)目的描述的集合，這樣做有利于程序員和其他需要參考的人。
分析一個(gè)用戶交換的對(duì)象系統(tǒng)的第一步就是去辨別每一個(gè)對(duì)象，以及它與其他對(duì)象之間的關(guān)系。
這個(gè)過程稱為數(shù)據(jù)建模，結(jié)果產(chǎn)生一個(gè)對(duì)象關(guān)系圖。
當(dāng)每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象和項(xiàng)目都給出了一個(gè)描述性的名字之后，它的關(guān)系再進(jìn)行描述，然后再描述數(shù)據(jù)的類型，列出所有可能預(yù)先定義的數(shù)值，以及提供簡(jiǎn)單的文字性描述。
這個(gè)集合被組織成書的形式用來參考，就叫做數(shù)據(jù)字典。
