实现多维度数据挖掘奥秘的oracle(mul oracle)
实现多维度数据挖掘:奥秘的oracle
当今,数据量呈爆炸式增长,随之而来的是数据分析与挖掘的需求。随着技术的飞速发展,很多数据挖掘工具被开发出来,但Oracle作为一款最具代表性的关系型数据库之一,作为企业级系统在DB领域有着极高的认可度,也拥有着其他数据库产品所不能比拟的优势——大容量数据存储和高并发访问,因此本文将介绍如何利用Oracle数据库实现多维度数据挖掘,并且提供部分核心代码案例。
多维度数据挖掘,通俗来讲,就是根据不同的维度,从一些商业或科学数据中提取有效信息的过程,可以帮助企业更好地分析市场动态及用户行为特征,提高商业决策水平,Oracle 数据库对于多维数据挖掘有着天然的优势,因为Oracle 并不仅仅是一个数据库,而是一整套系统,包括支撑大规模存储和高度安全的基础设施、支撑数据仓库和大数据管理的若干组件等等。在使用Oracle进行多维度数据挖掘时,需要结合使用OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)的数据分析技术,实现数据对多个维度、多个业务问题的深度挖掘与分析。
1. 数据库建模
在数据挖掘之前,首先要建立好数据库,并拉取相关的数据源,Oracle的数据仓库一般采用多维模型建模,即星型模型,这是基于对数据挖掘操作时的效率考虑的。在这种模型中,基础数据表称为事实表,一些描述数据的表称为维度表,在一些情况下,多个维度表形成草图型模型。接下来,需要用于分析的数据集将由多个表构成,其中事实表和维度表将共同用于分析和查询。
2. 数据读取模块
多维数据挖掘需要大量的数据支撑,然而实际中,数据往往需要在各种来源中进行提取才能满足分析需求。这时我们需要Oracle大数据接入组件(BDAA)功能,来快速地从多个来源读取数据,其中BDAA功能包括DataDirect Connect for JDBC,Oracle Loader for Hadoop,Oracle Direct Connector for HDFS等多个组件,可以实现对从各种来源读取数据的简单操作。
3. 数据分析挖掘
Oracle OLAP可以轻松地进行多维数据挖掘。OLAP数据存储在Oracle数据库的多维存储结构中,通过这个多维结构,可以实现多个维度的交叉分析、聚合计算、分类汇总等等操作,也可以使用各式各样的数据挖掘技术,如分组分段分析、聚类分析、因子分析和回归分析等等,来进行多维数据分析、数据挖掘或预测分析。
4. 数据可视化处理
数据的可视化是多维数据挖掘的最后一步,数据可视化可以呈现出分析结果,使得分析人员,包括非专业数据分析人员都能看懂分析结果。Oracle提供的数据可视化组件有Oracle Reports和Oracle Business Intelligence EE,可以将数据挖掘的结果以图表的形式呈现出来,包括柱形图、饼状图、折线图、散点图等,从而方便决策者进一步理解和处理数据。
综合来看,Oracle的多维度数据挖掘方案提供了完整的过程及工具,可进行多维度数据的有效挖掘。结合实际应用场景,我们配合一些核心代码作为示例,更好地展示Oracle多维度数据挖掘的使用。例如以下代码展示了查询功能的实现:
SELECT time, category, amount
FROM t_sales, d_time, d_category
WHERE t_sales.time_id = d_time.time_id
AND t_sales.category_id = d_category.category_id;
其中t_sales是事实表,d_time和d_category是维度表,time, category, amount是查询的字段。
在实现多维度数据挖掘时,应该注意准确确定分析的问题,选择合适的分析方法及工具,这样才能从海量数据中发掘出有效的信息,对业务决策产生能带来很大的帮助。Oracle鉴于面向云计算、大数据等新兴领域,优化了多维数据存储、计算性能和查询性能,可以很好地应用于企业的数据挖掘和分析中来。
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