Oracle数据挖掘基础概念与技术
"Oracle数据挖掘概念,10g版本1(10.1),B10698-01版,2003年12月发布。主要作者包括:Margaret Taft, Ramkumar Krishnan, Mark Hornick, Denis Mukhin, George Tang, Shiby Thomas。贡献者有:Charlie Berger, Marcos Campos, Boriana Milenova, Pablo Tamayo, Gina Abeles, Joseph Yarmus, Sunil Venkayala。文档受到Oracle Corporation的版权保护,禁止未经授权的使用和披露,同时也受版权、专利和其他知识产权法律保护。" Oracle Data Mining Concepts 是一本深入介绍Oracle Data Mining (ODM)基础理论的手册,旨在帮助读者理解ODM的核心概念。10g Release 1 (10.1) 版本的发布日期是2003年12月,该手册由一系列专家和贡献者共同编撰完成。 在手册中,你将了解到数据挖掘的基本概念,这些概念构成了Oracle Data Mining的基石。数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和知识的过程,它结合了统计学、人工智能、机器学习以及数据库技术。ODM提供了在Oracle数据库环境中进行预测性和描述性分析的能力。 Oracle Data Mining支持多种数据挖掘算法,包括分类、聚类、关联规则、序列模式、回归和异常检测等。这些算法用于预测未来趋势、识别相似群体、发现事件之间的关系、预测结果以及检测不寻常的行为。 在编程接口方面,手册提到了使用Java和PL/SQL进行编程的详细信息。Java接口允许开发者通过标准的Java API与ODM交互,而PL/SQL接口则使数据库管理员和开发人员能够在数据库内部直接执行数据挖掘任务,充分利用Oracle数据库的性能和安全性。 该文档还涵盖了数据预处理的概念,这是数据挖掘流程的关键步骤,包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和规范化。此外,它可能还包括模型评估和验证的方法,如交叉验证,以及如何解释和解释挖掘结果。 值得注意的是,尽管手册提供了丰富的信息,但其中的内容可能会随着新版本的发布而发生变化。如果遇到文档中的错误或问题,建议向Oracle Corporation书面报告。 Oracle Data Mining Concepts 手册是Oracle数据挖掘用户的宝贵资源,无论你是数据科学家、分析师还是数据库管理员,都能从中获取到实现高效数据挖掘的理论和实践知识。
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