Oracle 与 R实现数据挖掘的完美搭档(oracle 与r链接)
在当前追求数据驱动的世界中,数据挖掘变得越来越重要,是企业和组织获取数据洞察能力的关键。想要进行数据挖掘,需要一个强大而灵活的工具来处理大量的数据。在此,Oracle和R两个环境被誉为实现数据挖掘的完美搭档。
Oracle是一种强大的数据库管理系统,它支持广泛的数据类型和操作以及非常强大的数据处理和存储功能。R是一种开源的统计软件,它提供了很多强大的数据分析和可视化工具。Oracle和R结合起来可以轻松地处理大量数据并生成可读性强的结果。
Oracle与R的完美搭档
Oracle和R在许多方面都是完美的搭档。Oracle可以处理海量的数据,为R提供了一个强大的数据源。另外,Oracle和R可以同时运行在同一台计算机上,大大提高了数据挖掘的效率和速度。R语言通过其包和库提供了许多强大的统计和机器学习功能。如果与Oracle一起使用,数据分析师就可以轻松地从Oracle数据库中获取数据并使用R进行统计分析,同时处理大量数据,建立分析模型等。
Oracle 和 R的实现
Oracle和R之间的集成非常简单。Oracle提供了一个名为Oracle R Enterprise的扩展,它允许使用R语言来开发Oracle应用程序,并将R语言集成到Oracle数据库中。Oracle R Enterprise提供了一个强大的R解释器,允许R程序直接在Oracle数据库中执行。此外,Oracle R Enterprise还提供了许多强大的函数,使数据挖掘更加容易。这些功能包括数据读取、数据导出、数据格式转换、数据分析和可视化等。
使用Oracle R Enterprise做一个简单的例子:
在Oracle数据库中导入数据集
使用R语言编写数据分析脚本
执行R脚本并将结果保存到Oracle数据库中
在Oracle数据库中查看分析结果
导入数据集到数据库
需要执行SQL命令将数据表导入到Oracle数据库中。假设我们有一个名称为“ customer”的数据表。执行以下SQL语句将数据导入到数据库中:
create table customer (id number, name varchar2(100), age number);
执行以上命令后,数据表customer就成功的存储在Oracle数据库中,数据表包含3列:id、name和age。
使用R语言编写数据分析脚本
接下来,在R环境中编写一个简单的R脚本来分析这个数据表。假设我们想对数据进行简单的统计分析,包括计算平均年龄、最大年龄、最小年龄和年龄的标准差。以下是R脚本:
library(ORE)
ore.connect(user= scott , password= tiger , dbname= orcl , host= localhost )
customer.df
select id, name, age from customer
))
mean.age
max.age
min.age
sd.age
results.df
ore.push(results.df, name= customer_results )
在以上代码中,我们首先使用ORE包连接到Oracle数据库,其中“ scott”和“ tiger”是Oracle数据库的用户名和密码。然后,我们使用ore.query()函数从Oracle数据库中选择数据表customer,并将其存储到一个数据框对象customer.df中。然后,我们计算了年龄的四个统计度量,并将结果存储到一个数据框对象results.df中。我们使用ore.push()函数将结果保存到Oracle数据库中命名为“customer_results 。
执行R脚本并将结果保存到Oracle数据库中
接下来,使用R CMD命令在Oracle数据库中执行代码,并将计算结果输出到结果表中:
R CMD BATCH slave customer_analysis.R
ore.tableCreate(name= customer_results , overwrite=TRUE, columns=list(mean.age= FLOAT , max.age= FLOAT , min.age= FLOAT , sd.age= FLOAT ))
ore.tableInsert( customer_results , data=results.df)
R CMD BATCH命令将执行customer_analysis.R脚本。ore.tableCreate()函数创建新的结果表。ore.tableInsert()函数将结果存储到结果表中。
在Oracle数据库中查看分析结果
在Oracle数据库中查看分析方案的结果。执行以下SQL查询命令即可:
select * from customer_results;
此时,就会输出如下统计结果:
| mean.age | max.age | min.age | sd.age |
| -| | | |
| 25.3 | 40 | 18 | 7.94 |
总结
Oracle和R的结合可以轻松地处理大量数据并生成可读性强的结果。Oracle R Enterprise提供了一个强大的R解释器,允许R程序直接在Oracle数据库中执行,并提供了许多强大的函数,使数据挖掘更加容易。结合Oracle和R,企业和组织可以利用其数字资产来促进业务增长和计划价值。
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