Oracle的数据挖掘工具--Data mining suite

1.Data Catalog1.1 Data Catalog简介近年来，数据资产管理发生了根本性的变化：它不再是一个完全在IT部门中实施的技术规程，业务在管理数据方面扮演着日益重要的角色。

我们正在迅速进入一个业务协作和人工智能成为数据管理支柱的时代。

数据资产目录是将它们粘合在一起的粘合剂。

从最初作为元数据管理并向数据分析师提供数据查询的一种方式，数据资产目录的功能、受欢迎程度和重要性都有所提高。

现在数据资产目录是数据管理、数据管控和数据治理的核心。

IDC在2017年的一项调查显示，数据分析人员花在数据分析上的时间只是搜索和准备数据所花费时间的一小部分。

对管理数据资产、提高分析质量和生产率而言，数据资产目录的战略意义日益重要。

在没有数据资产目录的情况下管理数据是不明智和不切实际的。

企业数据资产的规划与建设可以分为多个阶段来完成：第一阶段进行元数据管理，帮助技术人员完善数据管理流程；第二阶段构建包含业务字典在内的数据资产目录，搭建业务与技术之间的沟通桥梁；第三阶段打造企业的统一数据资产管理平台，打通数据壁垒，促进数据的价值业务化体现。

Transwarp Data Catalog 为企业数据治理的各个阶段提供可靠、便捷、智能的全流程工具支撑。

üüüüüüData Catalog功能介绍模块功能介绍元数据管理元数据管理模块支持自动化元数据采集、维护和展现，绘制血缘影响图谱和数据地图，展示数据资产的组织关系和数据特征。

该模块支持SQL管理，通过采集SQL历史记录，分析、展示执行情况及相关数据表和存储过程信息。

资产目录数据资产目录模块提供自定义目录编目、标签系统、多人协作以及基于星环大数据检索技术的资产搜索功能，同时支持用户搭建全局知识库，沉淀业务理解。

人工智能人工智能模块提供基于机器学习相关技术的数据资产推荐、智能标签和资产相似性分析等功能，帮助用户理解、洞察数据资产。

Oracle数据库常用工具介绍Oracle数据库是一种非常强大和流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），它提供了众多的工具和实用程序，用于管理、开发和维护数据库。

这些工具可以帮助用户更轻松地管理和操作Oracle数据库。

下面是一些常用的Oracle数据库工具的介绍。

1. Oracle Enterprise Manager (OEM):Oracle Enterprise Manager是Oracle提供的最重要的工具之一，用于管理和监控Oracle数据库环境。

它提供了一个图形化界面，用于管理多个数据库实例、监视数据库性能、进行故障排除以及执行备份和恢复操作。

2. SQL*Plus:SQL*Plus是Oracle提供的一种命令行工具，它用于与数据库进行交互。

用户可以使用SQL*Plus运行SQL语句、执行存储过程、创建和管理用户以及进行数据导入和导出等操作。

3. SQL Developer:SQL Developer是一个免费的图形化工具，专门为开发人员设计。

它提供了一个友好的界面，用于编写和执行SQL查询、创建和修改数据库对象、调试存储过程以及进行数据导入和导出等操作。

4. Oracle Data Pump:5. Oracle SQL Developer Data Modeler:6. Oracle SQL*Loader:7. Oracle Export/Import Utility:Oracle Export/Import Utility是一个传统的数据导入/导出工具，它用于在不同的Oracle数据库之间进行数据迁移。

它可以导出整个数据库或者指定的数据库对象，并将其导入到另一个数据库中。

8. Oracle Recovery Manager (RMAN):Oracle Recovery Manager是一个备份和恢复工具，它可以用于创建数据库备份、恢复损坏的数据库文件以及执行点恢复等操作。

它可以通过命令行或者Oracle Enterprise Manager进行操作。

12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。

数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。

因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。

常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。

Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。

Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。

3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。

Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。

这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。

5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。

和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。

2025年招聘BI工程师笔试题与参考答案(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下关于大数据和BI技术的说法，错误的是：A. 大数据是指无法用常规软件工具进行捕获、管理和处理的数据集B. BI（商业智能）技术可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息C. 数据仓库是BI系统的核心组件，主要用于存储和分析历史数据D. 实时数据分析是BI技术中的一个重要方向，可以实现即时的数据洞察2、以下关于数据挖掘技术的说法，正确的是：A. 数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有价值信息的方法B. 数据挖掘通常用于预测未来的趋势和模式C. 数据挖掘与数据仓库、OLAP（在线分析处理）等技术是相互独立的D. 数据挖掘的结果通常是不可视化的，无法直接展示给用户3、在数据仓库设计中，以下哪个组件负责将数据从源系统抽取到数据仓库中？A. ETL（Extract, Transform, Load）B. OLAP（Online Analytical Processing）C. DWH（Data Warehouse）D. ODS（Operational Data Store）4、在BI（商业智能）项目中，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Alteryx5、题干：在数据仓库中，以下哪个术语通常用来描述从多个数据源提取数据并整合到统一的数据模型中？A、数据湖B、数据仓库C、数据集市D、数据集成6、题干：在BI工具中，以下哪个功能通常用于对数据进行多维分析？A、报表生成B、数据挖掘C、OLAP（在线分析处理）D、数据清洗7、在数据仓库中，以下哪个术语表示将数据从源系统移动到数据仓库的过程？A. ETLB. DMLC. DDLD. ODS8、在BI（商业智能）项目中，以下哪个工具通常用于创建交互式的数据可视化报告？A. SQLB. ExcelC. TableauD. R9、题干：在BI（商业智能）系统中，以下哪个功能不属于数据仓库的核心功能？A. 数据集成B. 数据清洗C. 数据分析D. 数据可视化 10、题干：以下关于ETL（Extract, Transform, Load）过程的描述，不正确的是：A. ETL过程用于将数据从源系统提取到目标系统中B. 数据转换是ETL过程中最复杂的部分C. ETL过程通常在数据仓库环境中进行D. ETL过程不包括数据的加载阶段二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或技术通常被用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. Qlik SenseD. ExcelE. SQL2、以下哪些是数据分析中的数据清洗步骤？（）A. 处理缺失值B. 数据类型转换C. 去除重复数据D. 异常值检测E. 数据脱敏3、在数据仓库设计过程中，关于维度表和事实表的说法正确的有：A. 维度表通常包含描述性的属性信息。

1背景1.1研究意义长江干线数字航道已全面联通运行，数字航道实现了航道资源数字化，改变了传统的被动航道维护作业模式，推动了长江航道由传统服务方式向现代服务方式转变。

数字航道对内可以提供航标动态监测、物资器材管理和航道维护辅助决策等全新的管理方式，对外可提供航道公共信息服务、电子航道图等，大幅提升了航道综合信息服务能力。

然而，随着黄金水道建设的深入和发展，目前航道部门为社会所提供的公共服务内容，与社会各界对航道信息的需求相比还有一定的差距。

长江数字航道的建成和使用，积累了大量的航道数据资源，如何利用这些有价值的航道数据资源来提升航道综合信息服务水平就是急需考虑的问题。

水位作为最重要的航道要素和航道尺度指标之一，直接决定了航道尺度的大小，是指导船舶合理配载和安全通行的最重要因素和最关键的公共信息，也是社会各港航、船舶等相关单位密切关注的重要公共信息。

近年来，计算机信息技术以及大数据技术在各个行业领域带来的技术创新，使得各行各业在企业管理、业务扩展等方面产生了飞速的进步。

因此，开展大数据水位预测，利用数据挖掘技术，结合航运公共信息服务需求，探索长江航道维护新模式，是提升航道综合信息服务能力的重要渠道和手段。

1.2大数据技术简介大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,这些数据量通常是TB 级及以上。

大数据的目的并不在于掌握这些海量数据，而是通过数据处理和加工，获取这些海量数据中潜在的价值，即实现数据的“增值”，数据分析和数据挖掘是大数据技术的两个最常见也是最重要的应用。

1.2.1数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，发挥数据作用，得出相应结论，并对结论加以详细研究和概长江干线宜昌—黄石段航道水位变化分析研究DOI 编码：10.19412/ki.42-1395/u.2019.06.003【摘要】随着长江数字航道的建成和使用，积累了大量的航道数据资源。

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该内容仅供参考，不可纳入任何合同。

其内容不构成提供任何材料、代码或功能的承诺，并且不应该作为制定购买决策的依据。

此处所述有关 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发布以及相应的日程安排均由 Oracle 自行决定。

版本：1.0.72019年9月22日搜集整理：萧宇(********************)目录数据库及选件 (4)OEM数据库管理包 (10)Exadata数据库云平台 (13)数据库高可用解决方案 (16)数据库安全解决方案 (18)数据库私有云解决方案 (20)大数据，数据仓库与商务智能 (22)数据集成 (25)Oracle for SAP (28)数据库及选件Oracle 提供了丰富的选件来扩展 Oracle 数据库企业版的功能，从而满足各领域客户对性能和可扩展性、高可用性、安全性和合规性、数据仓储和大数据、可管理性方面的特殊需求。

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利用该选件，组织可以对所有类型的数据启用压缩，从而大幅减少其整体数据库存储空间占用：关系数据（表）、非结构化数据（文件）、网络、Data Guard 重做和备份数据。

虽然压缩最明显的优势通常是节省存储成本和跨服务器（生产、开发、QA、测试、备份等）优化，但Advanced Compression 中包括的其他创新性技术旨在提高性能，降低 IT 基础设施的所有组件（包括内存和网络带宽以及加热、冷却和占地面积成本）的资本支出和运营成本。