Data mining est un processus qui analyse les données à partir de différents points de vue et produit des ensembles d'informations organisées de manière concise. Applications ensuite utiliser cette information pour une variété de fins. Par exemple , l'information pourrait démontrer des méthodes pour accroître la productivité et les revenus ou réduire les coûts et les déchets. Le data mining trouve connexions ou des modèles entre les différents champs de bases de données. Oracle utilise un processus de récolter des données qui protège l'intégrité de l'information originale . Qu'est-ce que Data Mining

Aussi connu comme la découverte de connaissances dans les données , l'objectif de l'exploration de données est de découvrir des modèles , prédire les résultats probables et l'utilisation de grandes bases de données pour l'action. Le processus atteint ces objectifs en utilisant des algorithmes mathématiques pour disséquer ou briser information. L'exploration de données évalue ensuite les probabilités qui existent pour les événements futurs basés sur l'information.
Définition du problème

Le processus Oracle DM commence par essayer de comprendre les objectifs et les exigences de un projet donné , puis d'élaborer un plan de mise en œuvre . En d'autres termes , le processus Oracle DM pose des questions sur les problèmes de l'organisation est confrontée et crée un modèle qui produit des résultats possibles. Avant les organisations peuvent utiliser ce modèle, cependant, ils doivent recueillir les informations sur les relations probables.
Préparation et collecte

La préparation de la collecte de données nécessite une compréhension de ce qui est impliqué dans la collecte de données et d'exploration. Il s'agit de la partie du processus qui scrute les données et détermine la façon dont il aborde le problème . A ce stade de la préparation , l'organisation ajoute et enlève des données sur la base de la qualité de l'information . Le procédé utilise également différents attributs de poser et répondre à des questions qui donnent les résultats souhaités.
Bâtiment modèle , l'évaluation et le déploiement

La phase de modélisation utilise des échantillons de données pour créer des petits un modèle préliminaire . Le processus vérifie ensuite ce modèle préliminaire avant de créer le modèle final. Depuis le modèle final contient généralement une quantité importante de données , l'organisation doit vérifier le modèle préliminaire avant d'exécuter le modèle final. L'organisation doit en particulier évaluer le modèle préliminaire et de déterminer si elle répond aux objectifs finaux du projet. Pendant le déploiement , l'organisation évalue l'information provenant des données pour comprendre et informations pertinentes. Le déploiement est généralement utilisé pour fournir des rapports et mettre en œuvre de nouvelles méthodes de fonctionnement .