文档介绍：第13章 Oracle数据挖掘技术
复习提问
回顾
Oralce SQL优化原则
Oralce SQL语句优化方法
引入
如何使企业能够自动快速提取隐含的模式和商机,减少风险,并构建高级商务智能应用程序?
如何帮助企业做出预测、产生新的发现并更好地应用现有数据?
复习1:Oralce SQL优化原则
目标:
减少服务器资源消耗(主要是磁盘IO);
设计方面:
尽量依赖oracle的优化器,并为其提供条件;
合适的索引,索引的双重效应,列的选择性;
编码方面:
利用索引,避免大表FULL TABLE SCAN;
合理使用临时表;
避免写过于复杂的sql,不一定非要一个sql解决问题;
在不影响业务的前提下减小事务的粒度;
复习2:Oralce SQL语句优化方法
Tunning Tip的各个方面
;
;
;
;
复习2:Oralce SQL语句优化方法
基于索引的SQL语句优化
1. IS NULL 与 IS NOT NULL
2. 联接列
3. 带通配符(%)的like语句
4. Order by语句
5. NOT
6. IN和EXISTS

BY
(适用于索引列)

一、Oracle数据挖掘概念
二、Oracle数据挖掘特点
三、Oracle数据挖掘使用方式
四、Oracle数据挖掘功能安装
五、Oracle数据挖掘应用
主要内容
一、Oracle数据挖掘概念
Oracle 数据挖掘(Oracle Data Mining,简称ODM)所提供的数据挖掘功能嵌入在Oracle 数据库中,它使应用程序开发人员和数据分析人员能够挖掘数据、查找隐藏的模式,拥有洞察力,并构建高级商务智能应用程序,提高系统运行性能。
数据挖掘(Data Mining,简称DM):一般指从大量数据中挖掘出隐含的、未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,是利用各种分析工具在海量数据中高度自动化发现模型和数据之间关系,做出归纳性推理,从中挖掘出潜在的模式的过程。这些模型和关系可以帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
简而言之,数据挖掘的目的就是从大量的原始数据中“淘金”,就是从数据中获取知识的过程。
二、Oracle数据挖掘特点
Oracle数据挖掘功能可以最大限度地提高可扩展性,使系统资源的有效使用。其数据挖掘功能在Oracle数据库提供了以下诸多优点:
(1) 无须移动和数据格式转换。目前有些数据挖掘产品需要不断从企业的数据库中将数据导出,并转化为一个专门的格式存储和挖掘。而对于Oracle数据挖掘,并不需要数据的移动或格式转换。这使得整个数据挖掘过程简单、方便,节省时间。
(2) 安全性。企业的数据是由Oracle数据库的专门安全保护机制负责。针对不同需要的数据挖掘过程需要相应的数据库权限。只有具有适当权限的用户才能得到(或申请)数据挖掘模型。
二、Oracle数据挖掘特点
(3) 数据准备和管理。大多数的数据必须被净化、过滤、归一化、采样和转换,以各种方式才能挖掘。大约80%在数据挖掘项目的工作往往需要准备特定数据。Oracle数据挖掘可以自动完成数据准备管理的关键步骤。此外,Oracle数据库提供了广泛的管理工具准备和管理数据。
(4) 易于数据刷新。在Oracle数据库的挖掘过程随时访问刷新的数据。Oracle数据挖掘的结果基础上可以很容易地呈现当前数据,从而最大限度地提高其时效性和针对性。
Oracle数据库分析。Oracle数据库提供了许多先进的功能分析和商业智能。可以很容易地集成Oracle数据挖掘与其他的分析功能的数据库,如统计分析和OLAP。
二、Oracle数据挖掘特点
(5) Oracle数据库分析。Oracle数据库提供了许多先进的功能分析和商业智能。可以很容易地集成Oracle数据挖掘与其他的分析功能的数据库,如统计分析和OLAP。
(6) Oracle技术集。可以利用Oracle一个较大的业务框架技术范围内整合数据挖掘智能或科学研究等各个方面。
(7) 域环境。数据挖掘模型都必须建立、测试、验证、管理和部署在其相应的应用程序域环境。数据挖掘的结果可能需要进行处理后,作为特定领域的一部分计算(例如,计算估计的风险和响应概率)然后保存到永久存储库或数据仓库。使用Oracle 数据,可以在相同的环境中完成数据挖掘过程。
(8) 应用程序编程接口。提供PL/ SQL、Java API和SQL语言多种方式直接访问到Oracle