Oracle数据库与R语言结合进行数据挖掘

"这篇文章主要介绍了如何使用RDOM程序包在Oracle数据库环境中进行数据挖掘，结合了OracleDataMining(ODM)选件与开源统计软件R的接口RODM，以实现高效且安全的数据分析。" 在现代数据分析领域，数据挖掘、预测分析和统计技术扮演着至关重要的角色。R语言作为一款强大的开源统计分析工具，因其灵活性和广泛的功能，逐渐受到业界的青睐，成为SPSS和SAS等传统统计软件的有力竞争者。R语言的设计灵感来源于S语言，并受到了Scheme编程语言的影响，提供了一个互动式的编程环境，使得数据分析和可视化变得更加便捷。 Oracle Database作为一个功能全面的关系型数据库管理系统，不仅包含丰富的统计和分析功能，如Oracle SQL分析功能和DBMS_STAT_FUNCS程序包，还提供了可选的Oracle OLAP等高级分析组件。其中，Oracle Data Mining(ODM)选件尤为突出，它提供了12种不同的数据挖掘算法，能够挖掘数据库中的模式和关系，构建预测性和描述性的数据挖掘模型。 本文重点探讨了如何在Oracle Database 11g企业版中结合ODM和R的接口RODM进行数据挖掘。RODM使得R用户能够直接与Oracle数据库及ODM功能进行交互，无需掌握SQL或PL/SQL，降低了学习曲线。通过RODM，用户可以使用熟悉的R语法调用ODM中的强大函数，进行数据分析和建模，同时由于数据直接在数据库内处理，避免了数据传输带来的效率损失和安全性问题。 RODM程序包由Pablo Tamayo和Ari Mozes开发，可在Comprehensive R Archive Network (CRAN)上免费获取。该程序包依赖于RODBC包，用于与Oracle数据库建立连接，执行基本的数据操作。通过RODM，用户不仅可以分析和操作数据，还能在OracleDataMiner Classic和新版本的工作流GUI之外，提供一个额外的选择，特别适合已经习惯R语言的数据分析师。 RDOM程序包为数据挖掘提供了一个集成的解决方案，结合了Oracle数据库的强大性能和R语言的灵活性，为数据科学家提供了一个高效、安全的平台，进行深度的数据探索和建模工作。这一方法的广泛应用，无疑将进一步推动数据驱动决策在各个行业的普及和发展。