数据抽取与数据挖掘技术详解

"数据抽取的实现-数据挖掘PPT" 数据抽取是数据挖掘过程中的关键步骤，它涉及到从各种来源获取所需数据并将其转化为适合分析的格式。在实际操作中，数据源通常与数据仓库不在同一服务器上，而是分散在远程系统中。因此，数据抽取需要采用多种方法和技术： 1. 应用SQL*Plus提取到文本文件：这是一种常见的数据抽取方式，通过SQL查询语言直接从数据库中检索数据，并将其导出到文本文件，便于后续处理。 2. 使用OCI (Oracle Call Interface)或Pro*C程序：这两种方法允许开发者编写C语言程序，直接与Oracle数据库交互，从而提取数据到文本文件。OCI是Oracle提供的API，用于在C或C++应用程序中访问数据库，而Pro*C是C预处理器，将C语言与PL/SQL结合，使开发人员能够利用数据库的功能。 3. Oracle Export Utility：这是一个Oracle数据库自带的工具，用于将数据库中的数据导出到二进制的Oracle Export Files。这些文件可以被导入到另一个Oracle数据库，实现数据迁移或备份。 接下来，我们转向数据挖掘技术的讨论： 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。在数据模型部分，我们了解到数据模型是描述数据结构和规则的框架，它是数据库设计的基础。常见的数据模型包括： 1. 概念模型：这是数据模型的高层次表示，用于描述现实世界的实体及其关系，如实体-关系模型（E-R模型）。 2. 层次模型：这种模型以树状结构表示数据，每个记录有一个父记录，可以有多个子记录。 3. 网状模型：允许更复杂的关系结构，一个记录可以有多个父记录和子记录。 4. 关系模型：最常见的数据模型，基于二维表格，由行和列组成，每个表都有一个唯一的键来标识记录。 数据仓库是数据挖掘的重要应用场景，它是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用于支持决策制定。数据仓库实例可能包括销售数据仓库、客户行为数据仓库等。 在数据挖掘过程中，主要包含以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，以及转换数据格式，使其适合挖掘算法。 2. 数据探索：通过统计分析和可视化来理解数据的分布和特征。 3. 数据选择：根据业务需求，从整个数据集中选择相关特征。 4. 数据转换：对数据进行规范化、归一化，有时还需要创建新的特征。 5. 应用挖掘算法：如分类、聚类、关联规则学习等，生成预测模型或知识规则。 6. 结果评估：验证模型的准确性和有效性，必要时进行调整优化。 7. 结果解释：将挖掘结果以易于理解的形式呈现，供业务人员决策使用。 数据挖掘技术的广泛应用包括市场细分、风险评估、预测分析等领域，它可以帮助企业从海量数据中提取出有价值的信息，推动业务发展。通过掌握有效的数据抽取和挖掘技术，企业可以更好地理解和利用其数据资产，提高竞争力。