have en masse data er som at have en masse af noget, ? Det er nytteløst , medmindre du kan finde, hvad du har brug for , når du har brug for det og få mening ud af det, når du finder det. Oracle Data Mining (DM ) gør det muligt for brugerne at opdage mønstre , der hjælper dem med at forstå deres data og forudsige fremtidige handlinger baseret på disse mønstre . Oracle DM Basics

Oracle DM er en valgmulighed til brug sammen med Oracle database . Oracle DM arbejder inde i Oracle database , så der er ingen grund til at eksportere filer til en statistisk programpakke uden for databasen og dermed reducere omkostningerne og forbedre effektiviteten. Med indbygget proceduremæssige sprog /struktureret forespørgsel sprog (PL /SQL) og Java application programming interfaces (API) , lader Oracle DM -brugere at bygge modeller . En grafisk brugergrænseflade ( GUI) kan downloades til brugere , der foretrækker peg og klik -metoden. Excel-brugere kan downloade et regneark add -in .
Oracle DM Detaljer

Oracle DM adskiller sig fra lignende værktøjer i sine forudsigende kapaciteter. Oracle DM består af algoritmer , der bor inde i Oracle database . Ved at forstå og bruge Oracle DM algoritmer , kan brugerne at bygge modeller , der forudsiger fremtidige mønstre baseret på de eksisterende data. Ud over at forudsige fremtidige mønstre i eksisterende data , lette algoritmer opdagelsen af ​​nye segmenter eller klynger . I erhvervslivet, kan de repræsenterer dele af markedet , der ikke tidligere målrettede .

Data Mining Basics

Hvorvidt man bruger Oracle DM eller et andet værktøj , data minedrift kræver, at brugerne først definere problemet , såsom business mål. Så de kan samle og forberede data , opbygge modeller til at sortere gennem data og opdage mønstre og endelig anvende de modeller, og bruge oplysningerne. Uanset virksomhed eller bestræbe sig på, database minedrift er hovedsagelig den praksis at finde mønstre i data og anvendelse af disse mønstre til at tjene erhvervslivets behov eller for at opnå indsigt, der kunne yderligere forskning eller endda bane vejen for en ny opdagelse .
< br > data Mining Bruger

foranalyse er den mest almindelige brug for data mining . Salg og marketing teams kan forudsige købe tendenser medicinske forskere kan bestemme en patients sandsynlighed for at udvikle en sygdom , forskerne kan opdage relationer mellem individuelle bits af data , som kunne forklare adfærd alt fra mikrober til solsystemer . Sociale medier applikationer minen enkelte brugers personlige oplysninger til at afgøre , hvilke annoncer at placere på den pågældende persons side . En 24 -årig er mindre tilbøjelige til at klikke på et link til en mobilitet scooter end fx en 64 -årig kunne være. Enhver virksomhed , der ønsker at effektivt at målrette sin markedsføring sandsynligvis bruger en form for data mining . Oracle DM er et valg i en vifte af data mining software på markedet .