mineração de dados é um processo que analisa dados de diferentes pontos de vista e produz conjuntos de informações organizadas de uma forma concisa. Aplicações em seguida, usar essa informação para uma variedade de propósitos. Por exemplo, a informação poderia demonstrar os métodos para aumentar a produtividade e as receitas ou reduzir custos e desperdícios . A mineração de dados encontra conexões ou padrões entre os diferentes campos em bancos de dados. Oracle usa um processo para colher os dados que protege a integridade da informação original . O que é o Data Mining

Também conhecido como descoberta de conhecimento em dados , o objetivo da mineração de dados é descobrir padrões, prever os resultados prováveis ​​e utilizar grandes bases de dados de informação para a ação. O processo realiza esses objetivos por meio de algoritmos matemáticos para dissecar ou quebrar informações. A mineração de dados , em seguida, avalia as probabilidades que existem para os eventos futuros com base na informação .
Definição do problema

O processo de DM do Oracle começa por tentar entender os objetivos e requisitos de um determinado projeto e , em seguida, desenvolver um plano de implementação. Em outras palavras , o processo de DM do Oracle faz perguntas sobre os problemas que a organização enfrenta e cria um modelo que produz resultados possíveis . Antes de as organizações podem usar este modelo , no entanto , eles devem reunir as informações sobre as relações prováveis.
Preparação e Gathering

A preparação da coleta de dados exige uma compreensão do que está envolvido na coleta de dados e exploração. Isto representa a parte do processo que analisa os dados e determina assim que aborda o problema . Nesta fase da preparação , a organização adiciona e remove dados com base na qualidade das informações . O processo também utiliza diferentes atributos para fazer e responder perguntas que lhe dão os resultados desejados.
Modelo de construção , avaliação e implantação

A fase de modelagem utiliza pequenas amostras de dados para criar um modelo preliminar . O processo , em seguida, testa este modelo preliminar antes de criar o modelo final. Uma vez que o modelo final , tipicamente, contém uma quantidade significativa de dados , a organização deve verificar o modelo preliminar antes de executar o modelo final . A organização deve avaliar especificamente o modelo preliminar e determinar se ele atende aos objetivos finais para o projeto. Durante a implantação , a organização avalia as informações derivadas dos dados para a introspecção e informações acionáveis ​​. A implantação é normalmente usado para fornecer relatórios e implementar novos métodos de operação.