Oracle之数据挖掘的更新介绍
2012-05-28 17:28
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摘要:Oracle数据挖掘(ODM)是一 种数据库内的数据挖掘和预测分析引擎,允许你在通过你的Oracle数据基础设施可以访问的数据上建立和使用高级预测分析模型。
最近从 Oracle中得到一次Oracle数据挖掘 (ODM)的更新介绍。Oracle数据挖掘(ODM)是一 种数据库内的数据挖掘和预测分析引擎,允许你在通过你的Oracle数据基础设施可以访问的数据上建立和使用高级预测分析模型。去年在这个“先睹为快 — Oracle数据挖掘” 中广泛地写了关于Oracle数据挖掘(ODM) 的文章,从那时起,他们已经发布了Oracle数据挖掘 (ODM) 11.2。
当然,Oracle数据挖掘 (ODM)的基本结构没有改变。它仍然是一种表面上通过SQL和PL-SQL APIs并在数据库内执行的“数据库之外”的解决方案。它有以前讨论过的12种算法和50多种统计功能,并且在数据内完成建模和计分。 Oracle的文本功能被整合以便文本挖掘算法能利用这些功能。另外,因为Oracle数据挖掘 (ODM)挖掘星形模式的数据,它可以处理属性的无限输入、交易数据和非结构化的数据,诸如CLOBs、表或视图。
这个版本有了上次谈过的预览图形用户界面(GUI)并正式将它发布。这种新的图形用户界面 (GUI) 是对SQL开发者3.0 (免费使用并被数以万计的SQL /数据库人员下载)的一种扩展。“经典”的界面(基于向导对APIs的访问)仍然可用,但新的界面更符合目前分析工具的技术水准。
图形用户界面 (GUI)允许你管理有依次控制工作流的项目内的数据库的连接。这些看起来非常像在SAS企业挖掘或IBM的SPSS建模者内带有各种可以被连接到数据挖掘流的行动 节点。工作流能够对数据库的表、连接、视图以及通过Oracle数据库管理的远程数据进行实时访问。其它节点包括那些创建视图、浏览数据、合并和清洗数据、转换和汇总数据、创造模型等。一个过滤节点允许你去除错误数据元素、不重要的属性、样本数据以及更多。所有的分析和报表的节点所需的统计也在数据库内运行并且工作流中所有的步骤产生SQL辅助图示。
像分类这样的节点在同一时间内可运行于多个模型,并在默认情况下拒绝在不同的模型方法下运行。也有一些高级用户功能允许对参数稍做调整。用户可以选择一个或多个模型通过工作流推进。一旦一种模型准备好了,它可以作为一种即时的纵列应用到一个数据库表或嵌入在数据库内。利用Exadata模型推进存储水平以利于执行的最佳效果。
扩展功能包括帮助数据挖掘者使用工具附加的训练“提示卡”和样本数据以及一种嵌入式“试用品广告”对数据库管理员们(DBA)以及其他在使用SQL的开发者人介绍数据挖掘的概念。也有越来越多可以网上获得的培训班。 Oracle数据挖掘 (ODM) 中最有意义的一个因素它在其他Oracle解决方案中可以使用。它作为预先的节点被嵌入在各种应用系统内 — 从Fusion人力资本管理到Oracle商业智能企业版(OBIEE)。还有一些在Oracle实时决策(RTD)上进行的持续工作。这个因素加上共享商业智能(BI)销售团队无论在Oracle内部还是它的客户基础中都越来越多地占据并拓宽了Oracle数据挖掘 (ODM)的范围。
数据库内分析是目前的一个热门话题,而且Oracle数据挖掘 (ODM)在数据库内完全制定并执行模型的能力,使它成为任何有兴趣使用预测分析利用他们所拥有的大部分操作数据的人的最佳选择。
最近从 Oracle中得到一次Oracle数据挖掘 (ODM)的更新介绍。Oracle数据挖掘(ODM)是一 种数据库内的数据挖掘和预测分析引擎,允许你在通过你的Oracle数据基础设施可以访问的数据上建立和使用高级预测分析模型。去年在这个“先睹为快 — Oracle数据挖掘” 中广泛地写了关于Oracle数据挖掘(ODM) 的文章,从那时起,他们已经发布了Oracle数据挖掘 (ODM) 11.2。
当然,Oracle数据挖掘 (ODM)的基本结构没有改变。它仍然是一种表面上通过SQL和PL-SQL APIs并在数据库内执行的“数据库之外”的解决方案。它有以前讨论过的12种算法和50多种统计功能,并且在数据内完成建模和计分。 Oracle的文本功能被整合以便文本挖掘算法能利用这些功能。另外,因为Oracle数据挖掘 (ODM)挖掘星形模式的数据,它可以处理属性的无限输入、交易数据和非结构化的数据,诸如CLOBs、表或视图。
这个版本有了上次谈过的预览图形用户界面(GUI)并正式将它发布。这种新的图形用户界面 (GUI) 是对SQL开发者3.0 (免费使用并被数以万计的SQL /数据库人员下载)的一种扩展。“经典”的界面(基于向导对APIs的访问)仍然可用,但新的界面更符合目前分析工具的技术水准。
图形用户界面 (GUI)允许你管理有依次控制工作流的项目内的数据库的连接。这些看起来非常像在SAS企业挖掘或IBM的SPSS建模者内带有各种可以被连接到数据挖掘流的行动 节点。工作流能够对数据库的表、连接、视图以及通过Oracle数据库管理的远程数据进行实时访问。其它节点包括那些创建视图、浏览数据、合并和清洗数据、转换和汇总数据、创造模型等。一个过滤节点允许你去除错误数据元素、不重要的属性、样本数据以及更多。所有的分析和报表的节点所需的统计也在数据库内运行并且工作流中所有的步骤产生SQL辅助图示。
像分类这样的节点在同一时间内可运行于多个模型,并在默认情况下拒绝在不同的模型方法下运行。也有一些高级用户功能允许对参数稍做调整。用户可以选择一个或多个模型通过工作流推进。一旦一种模型准备好了,它可以作为一种即时的纵列应用到一个数据库表或嵌入在数据库内。利用Exadata模型推进存储水平以利于执行的最佳效果。
扩展功能包括帮助数据挖掘者使用工具附加的训练“提示卡”和样本数据以及一种嵌入式“试用品广告”对数据库管理员们(DBA)以及其他在使用SQL的开发者人介绍数据挖掘的概念。也有越来越多可以网上获得的培训班。 Oracle数据挖掘 (ODM) 中最有意义的一个因素它在其他Oracle解决方案中可以使用。它作为预先的节点被嵌入在各种应用系统内 — 从Fusion人力资本管理到Oracle商业智能企业版(OBIEE)。还有一些在Oracle实时决策(RTD)上进行的持续工作。这个因素加上共享商业智能(BI)销售团队无论在Oracle内部还是它的客户基础中都越来越多地占据并拓宽了Oracle数据挖掘 (ODM)的范围。
数据库内分析是目前的一个热门话题,而且Oracle数据挖掘 (ODM)在数据库内完全制定并执行模型的能力,使它成为任何有兴趣使用预测分析利用他们所拥有的大部分操作数据的人的最佳选择。
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