Data Mining ist ein Prozess, der Daten aus verschiedenen Blickwinkeln analysiert und produziert Informationen stellt in prägnanter Weise organisiert . Anwendungen dann verwenden Sie diese Informationen für eine Vielzahl von Zwecken . Zum Beispiel könnten die Informationen zeigen Methoden , um die Produktivität und Einnahmen zu erhöhen oder die Kosten zu senken und Abfall. Data Mining findet Verbindungen oder Muster zwischen verschiedenen Feldern in Datenbanken. Oracle verwendet einen Prozess , um die Daten , die die Integrität der ursprünglichen Information schützt ernten. Was ist Data Mining
Auch als Knowledge Discovery in Daten bekannt ist, ist das Ziel des Data Mining , um Muster zu entdecken, vorherzusagen , voraussichtliche Ergebnisse und Verwendung großer Datenbanken von Informationen für die Aktion. Das Verfahren erfüllt diese Ziele mit Hilfe mathematischer Algorithmen zu sezieren oder brechen Informationen . Data-Mining wertet dann die Wahrscheinlichkeiten, die für zukünftige Ereignisse basierend auf den Informationen existieren.
Problem Definition
Die Oracle DM Prozess beginnt , indem er versucht , die Ziele und Anforderungen der zu verstehen ein bestimmtes Projekt und dann die Entwicklung eines Plans. In anderen Worten , fragt der Oracle DM Prozess Fragen zu den Problemen der Organisation steht und schafft ein Modell, das mögliche Ergebnisse produziert . Bevor Organisationen dieses Modell nutzen können , müssen sie jedoch sammeln die Informationen über wahrscheinliche Beziehungen.
Vorbereitung und Sammeln
Die Vorbereitung der Datenerhebung erfordert ein Verständnis von dem, was in der Datenerhebung und- Exploration beteiligt. Dies stellt den Teil des Prozesses , der die Daten prüft und bestimmt, wie es das Problem behandelt . In diesem Stadium der Herstellung , fügt der Organisation und entfernt Daten über die Qualität der Informationen. Das Verfahren nutzt auch verschiedene Attribute zu stellen und beantworten Fragen , die die gewünschten Ergebnisse liefern.
Modellbau , Evaluation and Deployment
Die Modellierung Phase werden kleine Proben Daten erstellen ein vorläufiges Modell . Der Prozess prüft dann diese vorläufige Modell vor dem Erstellen des endgültigen Modells . Da das endgültige Modell enthält typischerweise eine beträchtliche Menge von Daten , sollte die Organisation des vorläufigen Modells vor der Ausführung des letzten Modells zu überprüfen . Die Organisation sollte gezielt auswerten das vorläufige Modell und festzustellen, ob es das Ende Ziele für das Projekt erfüllt. Während des Einsatzes , beurteilt die Organisation Informationen aus den Daten für die Einsicht und umsetzbare Informationen abgeleitet. Der Einsatz wird in der Regel verwendet, um Berichte liefern und Umsetzung neuer Methoden der Operation .
