基于Oracle Data Mining API的数据挖掘实现方法的研究与应用

摘要

随着计算机技术和通信网络技术的迅猛发展，信息化程度快速增长，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。“如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息的利用率”，已经成为人们迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘作为决策支持的新技术，就是在这样的背景下应运而生的。随后在电信、金融和保险等各个领域中蓬勃发展，彼此之间相互促进，相互影响，并越来越显示出其强大的生命力。 本文主要论述了在大型数据库Oracle数据仓库的基础上，构建电信客户资料的数据模型，设计和实现一个基于Oracle Data Mining API的大型数据库数据挖掘分析系统。将电信客户的数据应用于此系统，利用Oracle Data Mining分析挖掘数据库中的海量数据，并自动提取更多有价值的信息，以此来侦测和发现电信客户资料中隐含的微妙模式和关系，从而验证了Oracle Data Mining数据挖掘的可行性。并在此基础上提出了Oracle Data Mining数据挖掘的基本框架，这样可以为各种特定主题的电信应用问题，提供一个有效的数据挖掘解决方案，更能在决策分析上给予电信部门更多的帮助和支持。

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第一章绪论

1.1 引论

1.2论文研究的背景

1.3 国内外研究的现状

1.4论文研究的主要内容

第二章 大型数据库关键技术的研究

2.1数据仓库技术

2.1.1数据仓库的概述

2.1.2数据仓库的特点

2.1.3数据仓库的体系结构

2.1.4数据仓库的组成

2.1.5数据仓库的设计方法

2.2数据挖掘技术

2.2.1数据挖掘的概述

2.2.2数据挖掘的体系结构

2.2.3数据挖掘的基本步骤

2.2.4数据挖掘的常用分析方法

2.3 电信领域的应用研究

第三章 基于Oracle数据挖掘分析系统的设计与开发

3.1 系统运行开发环境

3.2系统开发流程

3.3 系统总体架构设计

3.4系统数据仓库设计与构建

3.4.1 Oracle 9i数据仓库

3.4.2数据仓库的逻辑模型构建

3.4.3数据仓库的物理模型设计

3.5 系统客户端功能设计

3.6数据预处理

3.6.1审核与整理原始数据

3.6.2建立数据挖掘库

第四章 基于Oracle Data Mining API数据挖掘模块的实现

4.1 Oracle 9i数据挖掘

4.1.1 Oracle 9i数据挖掘的概述

4.1.2 Oracle 9i数据挖掘的应用

4.1.3 Oracle 9i数据挖掘的预测和分类

4.1.4 Oracle 9i数据挖掘的关联规则

4.1.5 Oracle 9i数据挖掘的API

4.2数据挖掘模块的设计

4.3数据挖掘模块的工作流程

4.4各子模块的总体设计与具体实现

4.4.1数据配置子模块的实现

4.4.2构建模型子模块的实现

4.4.3测试模型子模块的实现

4.4.4应用模型子模块的实现

4.4.5分析显示子模块的实现

4.5数据挖掘模块的功能测试

4.5.1各子模块的功能测试

4.5.2功能模块的测试总结

第五章 总结

致谢

参考文献