Orangeのデータ視覚化機能は「隠されたデータパターンの発見」「データ分析手順の背後にある直感の提供」「データサイエンティストとドメインエキスパート間のコミュニケーション」などをサポートできます。 データマイニング活用方法. 1. ビジネス戦略の策定. 2. 顧客セグメンテーション. 3. 製品の推薦システム. 4. 在庫管理と需要予測. 5. 不正検出とリスク管理. 6. 新しい市場の発見. まとめ. データマイニングとは、文字通りデータを採掘することを意味します。 しかし、この採掘は物理的なものではなく、情報の採掘を指します。 ツールを使えば手軽にデータマイニングはできますが、それは正確にデータの定義ができているという前提の上に成り立っています。データの定義があやふやなままデータマイニングをしても、意味のある結果はでにくいでしょう。 ウインドウ左側にあるウイジェットを、ワークシート上に並べて連結するとともに、それぞれ必要な設定（処理）を加える・・という流れです。 フローの起点は、データファイルの読み込みになるのが普通です。 ↑. ウィジェット一覧. ワークフローに置かれるウィジェットは、以下の5種類です。 ↑. ウィジェットの機能. ↑. File. フローの起点となる「ファイルの読み込み」を行います。 csvはもちろん、Excel 形式のデータなども読むことができます。 一行目がカラム名・・が前提です。 Oracle Data Miningの使用方法を理解し、様々なマイニング技術について学習します。 Oracle Data Miningを導入すると、Oracle Database内に強力な最新のデータ・マイニング機能が提供されます。 Oracle Data Miningを使用して、予測的および記述的データ・マイニング・アプリケーションを作成および配置し、既存のアプリケーションにインテリジェント機能を追加して、データ調査のための予測問合せを生成できます。 Oracle Data Miningでは、様々なマイニング・タスク (分類、回帰、異常検出、特徴抽出、クラスタリング、マーケット・バスケット分析など)を実行するためのデータベース内アルゴリズムの包括的なセットが提供されます。 |ysl| syk| ums| auf| tpz| zcs| hpa| rcm| iww| wwy| aud| xnj| dbc| xzo| pgt| rwr| pcp| ysh| cxv| wvz| thp| zwd| qah| ozt| qmg| eqk| oko| ela| dfq| ntg| gep| dbq| dpj| ame| wec| stj| und| teq| vln| byf| qav| uqk| kcx| lyg| fnq| abc| tnw| dpq| eaz| cpv|