Mit einer Menge von Daten ist wie mit einer Menge von etwas ; ? , Es ist nutzlos, wenn Sie finden, was Sie , wenn Sie es brauchen und einen Sinn darin sehen , wenn Sie es finden. Oracle Data Mining (DM) ermöglicht es Benutzern , um Muster , die sie machen Sinn für ihre Daten und zukünftige Aktionen an diesen Mustern helfen zu entdecken. Oracle DM Basics

Oracle DM ist eine Option für die Verwendung mit der Oracle-Datenbank . Oracle DM arbeitet innerhalb der Oracle -Datenbank, so gibt es keine Notwendigkeit , Dateien auf einem statistischen Softwarepaket außerhalb der Datenbank zu exportieren, wodurch die Kosten gesenkt und die Effizienz . Mit eingebautem prozedurale Sprache /Structured Query Language ( PL /SQL) und Java Application Programming Interfaces (APIs) , lässt Oracle DM Benutzer Modelle bauen . Eine grafische Benutzeroberfläche (GUI ) für Benutzer, die das Point & Click- Verfahren bevorzugen heruntergeladen werden. Excel-Anwender können eine Tabellenkalkulations-Add- in .
Oracle DM. Details

Oracle DM unterscheidet sich von ähnlichen Werkzeugen in seiner prädiktiven Fähigkeiten . Oracle DM besteht aus Algorithmen, die innerhalb der Oracle-Datenbank befinden. Durch das Verständnis und die Verwendung der Oracle DM Algorithmen können Anwender Modelle erstellen , die zukünftige Muster auf den vorhandenen Daten vorherzusagen. Zusätzlich zu der Vorhersage zukünftiger Muster in vorhandenen Daten erleichtern die Algorithmen die Entdeckung neuer Segmente oder Cluster . In der Wirtschaft, könnten diese repräsentieren Abschnitte des Marktes , die zuvor nicht angegriffen wurden .
Data Mining Basics

Ob man Oracle DM verwendet oder ein anderes Werkzeug , Daten Bergbau erfordert, dass Benutzer zuerst definieren das Problem , wie das Unternehmensziel. Dann können sie sammeln und bereiten die Daten , Modelle zu bauen , um durch die Daten zu sortieren und zu entdecken Muster und schließlich gelten die Modelle und die Informationen verwenden . Unabhängig von der Geschäfts-oder Unterfangen , ist Datenbank- Bergbau im Wesentlichen die Praxis zu finden, Muster in Daten und Verwendung dieser Muster die Bedürfnisse der Wirtschaft zu dienen oder Erkenntnisse , dass weitere Forschung oder sogar den Weg zu einer neuen Entdeckung .
Konnte
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Data Mining verwendet

Predictive Analyse ist die häufigste Anwendung für Data Mining. Vertriebs-und Marketing-Teams vorhersagen können Kauftrends , medizinische Forscher kann ein Patient die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung einer Erkrankung zu bestimmen, können die Wissenschaftler die Beziehungen zwischen einzelnen Bits der Daten, die das Verhalten der alles von Mikroben Solaranlagen könnte erklären, zu entdecken. Social -Media-Anwendungen Mine jedes Benutzers persönlichen Informationen, um festzustellen, welche Anzeigen auf dieser Person Seite platzieren. Eine 24 -Jährige ist weniger wahrscheinlich, auf einen Link für ein Elektromobil als, sagen wir , eine 64 -Jährige könnte klicken . Jedes Unternehmen, das effektiv Ziel der Vermarktung will wahrscheinlich nutzt eine Art von Data-Mining . Oracle DM ist eine Wahl in einem Array von Data-Mining- Software auf dem Markt .