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Oracle DM processo

Data mining è un processo che analizza i dati provenienti da diversi punti di vista e produce informazioni imposta organizzato in modo conciso . Le domande quindi utilizzare queste informazioni per una varietà di scopi. Ad esempio , le informazioni potrebbero dimostrare metodi per aumentare la produttività e le entrate o ridurre costi e sprechi . Data mining trova connessioni o modelli tra i diversi campi di database . Oracle utilizza un processo per raccogliere i dati che protegge l' integrità delle informazioni originali . Cos'è il Data Mining

Conosciuto anche come scoperta della conoscenza nei dati , l'obiettivo di data mining è quello di scoprire i modelli , prevedere i risultati probabili e utilizzare grandi database di informazioni per l'azione. Il processo realizza questi obiettivi utilizzando algoritmi matematici per sezionare o abbattere le informazioni . Data mining quindi valuta le probabilità che esistono per gli eventi futuri in base alle informazioni .
Problema Definizione

Il processo DM Oracle inizia con il tentativo di comprendere gli obiettivi e le esigenze di un determinato progetto e quindi lo sviluppo di un piano di attuazione . In altre parole, il processo Oracle DM pone domande sui problemi dell'organizzazione affronta e crea un modello che produce risultati possibili . Prima che le organizzazioni possono utilizzare questo modello, tuttavia , devono raccogliere le informazioni sulle relazioni possibili .
Preparazione e raccolta

La preparazione della raccolta dei dati richiede un la comprensione di ciò che è coinvolto nella raccolta dei dati e l'esplorazione . Questo rappresenta la parte del processo che esamina i dati e determina come esso risolve il problema . In questa fase della preparazione , l'organizzazione aggiunge e rimuove dati basati sulla qualità delle informazioni . Il processo utilizza anche diversi attributi per chiedere e rispondere alle domande che danno i risultati desiderati .
Costruzione di modello , la valutazione e la distribuzione

La fase di modellazione utilizza campioni di piccole dati per creare un modello preliminare . Il processo quindi mette alla prova questo modello preliminare prima di creare il modello finale . Poiché il modello finale contiene tipicamente una notevole quantità di dati , l'organizzazione dovrebbe verificare il modello preliminare prima di eseguire il modello finale . L'organizzazione deve valutare specificamente il modello preliminare e determinare se soddisfa gli obiettivi finali del progetto . Durante la distribuzione , l'organizzazione valuta le informazioni provenienti dai dati di intuizione e azionabile . La distribuzione è in genere utilizzato per fornire rapporti e applicare nuovi metodi di funzionamento .

 

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