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。