數(shù)據(jù)庫(kù)是由計(jì)算排序并存儲(chǔ)在一個(gè)或多個(gè)文件中的一組數(shù)據(jù)，管理這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的軟件叫做數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。DBMS提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)語(yǔ)言來(lái)定義(DDL) 數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，是描述數(shù)據(jù)庫(kù)的框架，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)字典中，包括數(shù)據(jù)庫(kù)初始數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)、重組、系統(tǒng)性能監(jiān)控、分析等功能。

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的集成和自治是物聯(lián)網(wǎng)最顯著的特征之一。由于應(yīng)用需求和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多樣性，多種網(wǎng)絡(luò)將在物聯(lián)網(wǎng)的框架下共存，包括用于感知信息的個(gè)人局域網(wǎng)、有線和無(wú)線局域網(wǎng)、城域網(wǎng)和廣域網(wǎng)。這些具有不同性能特征的網(wǎng)絡(luò)相互補(bǔ)充、相互促進(jìn)。如何實(shí)現(xiàn)它們之間的無(wú)縫集成和自主管理，更有效、更靈活地滿足用戶需求，是物聯(lián)網(wǎng)面臨的重要技術(shù)挑戰(zhàn)之一。

首先，在物聯(lián)網(wǎng)中，海量地址空間的分配和管理，對(duì)象地址與標(biāo)簽的映射，以及對(duì)象數(shù)量龐大導(dǎo)致的海量數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)，成為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)首先要解決的問(wèn)題。其次，由于各種網(wǎng)絡(luò)的性能特點(diǎn)不同，使用傳統(tǒng)的單目標(biāo)決策理論很難找到真正最優(yōu)的接入選擇方案。因此，有必要引入多目標(biāo)決策理論，在有限的資源和用戶要求的多個(gè)目標(biāo)之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)，從而達(dá)到多目標(biāo)優(yōu)化的目的。

Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的流行語(yǔ)言，不僅是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)公司采用它，還因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的許多初始教學(xué)也使用它。Python已經(jīng)上升到2015年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的十大語(yǔ)言。BjarneStroustrup說(shuō):有兩種語(yǔ)言:一種是人們抱怨它，另一種是沒(méi)有人使用它。Python語(yǔ)言屬于前者，但在數(shù)值計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的使用量越來(lái)越大。除了與性能相關(guān)的領(lǐng)域，Python幾乎可以做任何事情。使用Python最好的選擇是分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算，而學(xué)習(xí)Python進(jìn)行Web開(kāi)發(fā)需要掌握很多不同的Web框架。比如Django，而學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的Python只需要數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)正則表達(dá)式的使用，包括科學(xué)類庫(kù)和數(shù)據(jù)虛擬化的概念。

數(shù)據(jù)挖掘也被翻譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是通過(guò)數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場(chǎng)，分析消費(fèi)者的偏好和行為的方法。是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)尋找隱藏著特殊關(guān)系的信息的過(guò)程。主要有三個(gè)步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括相關(guān)性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。