Oracle数据挖掘应用开发者指南11g Release 2

"Oracle Data Mining Application Developer's Guide 11g Release 2 (11.2) E12218-07" 本资源是Oracle公司出版的《Oracle Data Mining应用开发者指南》，针对11g版本的第二版，发布于2011年7月。该指南由Kathy L. Taylor作为主要作者编写，涵盖了Oracle数据挖掘工具的详细信息，旨在帮助开发者理解和利用Oracle Data Mining进行数据挖掘项目。 Oracle Data Mining是Oracle数据库的一个组成部分，它提供了各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则学习和预测等，用于发现隐藏在大量数据中的模式和趋势。这个工具集成了SQL和PL/SQL，使得数据挖掘过程可以直接在数据库内执行，减少了数据移动和处理的复杂性，提高了效率和安全性。 本指南可能包括以下关键知识点： 1. **数据挖掘基础**：介绍数据挖掘的基本概念，如监督学习与无监督学习，以及数据挖掘的主要任务，如分类、回归、聚类和关联规则。 2. **Oracle Data Mining API**：详述了如何使用ODM（Oracle Data Mining）API，这是一组函数和过程，允许开发者在SQL和PL/SQL中直接调用数据挖掘算法。 3. **算法详解**：涵盖Oracle支持的各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机、K-means聚类、Apriori关联规则等，以及每种算法的工作原理和适用场景。 4. **数据预处理**：数据挖掘前的准备工作，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征选择等。 5. **模型构建与评估**：如何使用Oracle Data Mining构建和验证数据挖掘模型，以及使用交叉验证、ROC曲线等方法评估模型的性能。 6. **模型部署与应用**：讨论如何将训练好的模型集成到业务流程中，实现自动化决策和预测。 7. **案例研究与最佳实践**：可能包含实际应用场景的示例，帮助开发者了解如何在不同行业中应用数据挖掘技术。 8. **性能优化**：指导如何优化数据挖掘作业，提升运行效率，包括并行处理和内存管理策略。 9. **知识产权与法律条款**：书中提到了软件的使用和披露限制，强调了版权保护，以及对美国政府用户的特殊条款。 《Oracle Data Mining应用开发者指南》是开发和实施基于Oracle数据库的数据挖掘项目的宝贵参考资料，提供了一套完整的工具和技术，以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。