Oracle解决相关性分析难题（oracle corr）

Oracle解决相关性分析难题

相关性分析是一种数据分析方法，用于确定不同变量之间的关系和相互影响。在实际应用中，相关性分析经常被用于发现变量之间的因果关系、预测趋势和解释数据。然而，当数据量大且维度复杂时，进行相关性分析常常变得十分困难。为解决这一问题，Oracle提出了一种新的方案，大大简化了相关性分析的过程。

Oracle提出的方案是基于其自主机器学习（AutoML）平台的。这个平台旨在在自动环境中进行数据科学，以便使一般用户也可以快速构建高水平的机器学习模型。该平台具有简单易用的界面，无需编程技能，让用户只需上传数据即可快速开始自动化建模过程。用户可以自定义其需求，例如选择机器学习算法、生成多个可用性和可解释性最好的模型等。

该平台中的自动相关性分析遵循以下步骤：

1. 输入数据集：将数据集导入到自主机器学习平台中，并选择进行相关性分析。

2. 分析执行：通过自动化模型选择和模型比较，自主机器学习平台可以根据数据的特征和模式找到最佳的相关性模型。此外，这个平台还可根据数据集大小和处理速度制定专业建议，以优化自动化分析的效率。

3. 输出结果：输出结果包括变量之间的关系和相互影响图表，还有变量重要性、可解释性和某些相关性参数的值。

使用自主机器学习平台的自动相关性分析，可以更快速和准确地发现大规模和高维度数据集中的相关性。这一方案可在数据挖掘、高速交易和商业智能等领域发挥重要作用。

下面是一个简单的例子，演示如何使用Oracle自主机器学习平台进行相关性分析：

-- 导入所需库和数据集
import cx_Oracle
import pandas as pd
# Oracle数据库声明
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('HOSTNAME', 'PORT', service_name='SERVICE')
# 认证信息
conn = cx_Oracle.connect(user='USERNAME', password='PASSWORD', dsn=dsn_tns)
# 输入SQL语句并连接数据库
query1 = 'SELECT * FROM TABLE1'
query2 = 'SELECT * FROM TABLE2'

df1 = pd.read_sql(query1, conn)
df2 = pd.read_sql(query2, conn)
# 在Oracle自主机器学习平台中使用自动化相关性分析
from oracle.automl import AutoML
# 设置Oracle连接
connection = {'username': 'USERNAME', 'password': 'PASSWORD', 'dsn': 'HOSTNAME:PORT/SERVICE'}
# 创建一个新AutoML实例
automl = AutoML(connection, project_name='Correlation Analysis')
# 导入数据集
dataset = automl.dataset_from_dataframe(df1, 'Data1')
# 执行自动化相关性分析
automl.analyze_dataset(dataset, target_column=None, 
                       relationships=None, correlation=True)

# 输出结果
results = automl.get_results()
print(results)

在这个例子中，我们使用了Oracle的cx_Oracle库将数据集从Oracle数据库中导入到Python环境中。然后，我们使用自主机器学习平台进行自动化相关性分析，得到了相关性的输出结果。这个例子表明Oracle自动化机器学习平台确实可以使相关性分析更容易且高效。

综上所述，Oracle自动化机器学习平台提供了一种简化相关性分析的方法，让数据分析变得更容易、更高效。它可以处理大规模和高维度数据集，并自动运行和比较多个相关性模型，以寻找最佳模型。因此，Oracle自主机器学习平台可以帮助数据分析人员快速发现相关性，使数据分析更加科学和系统化。