Oracle® Data Mining

管理者ガイド

11gリリース2(11.2)

E57718-01(原本部品番号:E16807-08)

2013年7月

Oracle Data Mining管理者ガイド11gリリース2 (11.2)

E57718-01

Copyright © 1996, 2013, Oracle and/or its affiliates.All rights reserved.

原本著者: Kathy L.Taylor

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目次

例一覧

図一覧

表一覧

タイトルおよび著作権情報

はじめに

- 対象読者

- ドキュメントのアクセシビリティについて

- 関連ドキュメント

- データベースのチューニングに関するドキュメントの参照先

- 表記規則

Oracle Data Mining管理の新機能

- Oracle Database 11gリリース 2 (11.2.0.3) Oracle Data Mining

- Oracle Database 11gリリース2(11.2.0.2)のOracle Data Miningの新機能

- Oracle Database 11gリリース1のOracle Data Miningの新機能

1 Oracle Data Miningスタート・ガイド

- ステップ1: Oracle Databaseのインストール

- ステップ2: Data Miningのインストールの確認

- ステップ3: Data Miningユーザーの作成

- ステップ4: Oracle Data Minerを使用する場合

- ステップ5: Spreadsheet Add-Inを使用する場合

- ステップ6: サンプル・プログラムを使用する場合

2 Oracle Data Miningのインストール

- Oracle Databaseのインストール

- Data Miningのインストールの確認

- Data Miningオプションの有効化と無効化

- Oracle Database Examplesのインストール(オプション)

- Oracle Data Minerのインストール(オプション)

- Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)

- Spreadsheet Add-Inの要件

- Spreadsheet Add-Inのインストール手順

- Excelでのデータ・マイニングの開始

3 Oracleデータベースへの接続

- アプリケーション開発ツールの接続

- SQL*Plusの接続

- SQL Developerの接続

- Oracle Data Minerの接続

- Oracle ClientとOracle Net

- Oracle Clientのインストール

- ネット・サービス名の作成

- Spreadsheet Add-Inの接続

4 データ・マイニング用のユーザーと権限

- データベース・ユーザーの作成

- 例: SQL*Plusでのデータベース・ユーザーの作成

- データ・マイニング権限の付与

- データ・マイニングのシステム権限

- 例: データ・マイニングのシステム権限の付与

- マイニング・モデルのオブジェクト権限

- 例: マイニング・モデルに対するオブジェクト権限の付与

5 マイニング・モデル・スキーマ・オブジェクトの使用

- データ・ディクショナリ情報の入手

- マイニング・モデルに関する情報の入手

- マイニング・モデル属性に関する情報の入手

- マイニング・モデル設定に関する情報の入手

- マイニング・モデルのデータ定義言語

- マイニング・モデルへのコメントの追加

- マイニング・モデルの監査

- データベース内の監査の有効化

- マイニング・モデルの監査証跡のオープン

- 監査証跡のクローズ

- 監査証跡の表示

- マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート

- Oracle Data Pumpの使用

- EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELの使用

- エクスポート/インポートに必要なデータベース権限

- EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELのディレクトリ・オブジェクト

- IMPORT_MODELの表領域

- EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELによって作成される表

- 例: マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート

- DMUSERスキーマからのモデルのエクスポート

- 同じスキーマへのモデルのインポート

- 別のスキーマへのモデルのインポート

- 特定モデルのエクスポートおよびインポート

- PMMLからのインポート

6 Oracle Data Miningのアップグレード

- データ・マイニング・アップグレードの概要

- データ・マイニング・モデルのアップグレード

- 10gからのアップグレード

- 11.1からのアップグレード

- Database Upgrade Assistantを使用したアップグレード

- エクスポート/インポートを使用したアップグレード

- リリース11.1のデータ・マイニング・モデルのエクスポートとインポート

- リリース10gのデータ・マイニング・モデルのエクスポートとインポート

- アップグレード後の手順

- Data Miningのダウングレード

7 データ・マイニングのサンプル・プログラム

- インストールと設定

- サンプル・プログラムのインストール

- 構成スクリプトの実行

- サンプル・プログラムの参照

- サンプル・プログラムの実行

- PL/SQLサンプル・プログラムの実行

- Javaプログラムの実行準備

- Javaプログラムの実行

- サンプル・モデルのリスト

- PL/SQLプログラム

- PL/SQLプログラムのアルゴリズム

- PL/SQLプログラム: マイニング機能

- PL/SQLテキスト・マイニング・プログラム

- Javaプログラム

- Javaプログラムのアルゴリズム

- Javaプログラムのマイニング機能

- Javaテキスト・マイニング・プログラム

- サンプル・データ

- データ・マイニング用の顧客データ

- 相関ルール用マーケット・バスケット・データ

- テキスト・マイニング用の顧客データ

A Data Miningのインストールの確認

- データベースへの接続

- 個々のスクリプトの作成またはコマンドの実行

- コマンドの出力

索引

例一覧

- 4-1 データ・マイニングに必要な権限

- 7-1 サンプルのデータ・マイニング・モデル

- A-1 Data Miningのインストールを確認するコマンド

図一覧

- 7-1 Data MiningのサンプルPL/SQLプログラム

- 7-2 Data MiningのサンプルJavaプログラム

表一覧

- 4-1 データ・マイニングのシステム権限

- 4-2 マイニング・モデルのオブジェクト権限

- 5-1 マイニング・モデルのデータ・ディクショナリ・ビュー

- 5-2 マイニング・モデルのDDL

- 7-1 PL/SQLサンプル・プログラムのアルゴリズム

- 7-2 PL/SQLサンプル・プログラムのマイニング機能

- 7-3 Javaサンプル・プログラムのアルゴリズム

- 7-4 Javaサンプル・プログラムのマイニング機能

- 7-5 データ・マイニングのサンプル・プログラムで使用されるビュー

- 7-6 テキスト・マイニング・サンプル・プログラムで使用される表

はじめに

このマニュアルでは、Oracle Data Miningをインストールし、データベースでデータ・マイニング操作ができるよう準備する方法について説明します。

ここでは次の項目について説明します。

- 対象読者

- ドキュメントのアクセシビリティについて

- 関連ドキュメント

- データベースのチューニングに関するドキュメントの参照先

- 表記規則

対象読者

このガイドは、Oracle Data MiningをMicrosoft Windowsにインストールして構成し、Oracle Data Miningを使用してデータ・マイニングの業務やデモンストレーションを行うユーザーを主として対象としています。

データベース管理者への注意:
Oracle Data Miningをサポートしている本番データベースを管理するDBAは、『Oracle Database管理者ガイド』で説明されている標準的な管理方法に従う必要があります。
データ・マイニング・モデルの作成およびマイニング・モデルのバッチ・スコアリングは、システムに対してDSSに似た負荷をかける傾向があり、単一業スコアリングはシステムに対してOLTPに似た負荷をかける傾向があります。

ドキュメントのアクセシビリティについて

Oracleのアクセシビリティについての詳細情報は、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)を参照してください。

Oracle Supportへのアクセス

Oracleサポート・サービスでは、My Oracle Supportを通して電子支援サービスを提供しています。詳細情報は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info) か、聴覚に障害のあるお客様は (http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs)を参照してください。

関連ドキュメント

Oracle Data Miningのドキュメント・セットは、Oracle Database 11gリリース 2 (11.2) オンライン・ドキュメント・ライブラリの一部です。Oracle Data Miningのドキュメント・セットは、次のドキュメントで構成されています。

- 『Oracle Data Mining概要』

- 『Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド』

- 『Oracle Data Mining Java API Reference』(Javadoc)

Oracle Data MiningのPL/SQLインタフェースの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

SQLのデータ・マイニング・ファンクションの詳細は、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください。

Oracleアプリケーション開発の概要は、『Oracle Database 2日で開発者ガイド』を参照してください。

データベースのチューニングに関するドキュメントの参照先

Oracle Data Miningのドキュメント・セットでは、データ・マイニングに必要なデータベース・チューニングのトピックは扱っていません。Oracle Databaseのチューニングについては(マイニングの作成やスコアリング操作を呼び出すタイミングなども含めて)、『Oracle Databaseパフォーマンス・チューニング・ガイド』が最適です。

メモリー・チューニングのパラメータPGA_AGGREGATE_TARGETとSGA_TARGETを使用すると、データ・マイニングに対して簡単に最大限の効果があります。PGAを適切に設定することは、モデル作成の手順に対しても、また複雑な問合せやバッチ・スコアリングに対してもきわめて重要です。データ・マイニングの観点から言うと、SGAの影響は一般的に大きくありませんが、モデルをSGAの共有カーソルにロードしてリアルタイム・スコアリングを有効にする場合は例外なので、このサイズは適切に設定する必要があります。

関連項目:

初期操作については、『Oracle Databaseパフォーマンス・チューニング・ガイド』を参照してください。

メモリー構成の詳細は、『Oracle Databaseパフォーマンス・チューニング・ガイド』を参照してください。

また、パラレル実行が必要な場合には、この機能を制御するINIT.ORAパラメータがあります。

関連項目:
パラレル実行のチューニングの詳細は、『Oracle Database VLDBおよびパーティショニング・ガイド』でパラレル実行の使用に関する項を参照してください。

表記規則

このマニュアルでは次の表記規則を使用します。

規則

意味

太字

太字は、操作に関連するGraphical User Interface要素、または本文中で定義されている用語および用語集に記載されている用語を示します。

イタリック体

イタリックは、ユーザーが特定の値を指定するプレースホルダ変数を示します。

固定幅フォント

固定幅フォントは、段落内のコマンド、URL、サンプル内のコード、画面に表示されるテキスト、または入力するテキストを示します。

ORACLE_HOME

ORACLE_HOMEは、Oracle Universal InstallerがOracle製品をインストールするディレクトリです。ORACLE_HOMEには、Oracle Databaseソフトウェアの実行可能ファイルおよびネットワーク・ファイル用のサブディレクトリが含まれます。

Oracle Data Mining管理の新機能

この項では、Oracle Data Miningの新機能についてまとめます。内容は次のとおりです。

- Oracle Database 11gリリース 2 (11.2.0.3) Oracle Data Mining

- Oracle Database 11gリリース2(11.2.0.2)のOracle Data Miningの新機能

- Oracle Database 11gリリース1のOracle Data Miningの新機能

Oracle Database 11gリリース 2 (11.2.0.3) Oracle Data Mining

- Oracle Data Mining Java APIは、このリリースでは非推奨です。

注意:
新しいアプリケーションでは、非推奨となった機能を使用しないことをお薦めします。推奨されない機能は、下位互換性を維持する目的のみでサポートされています。

- Oracle Data Miningでは、Oracle Data Minerの新しいリリースがサポートされています。以前のリリース(Oracle Data Miner Classic)は、OTNからダウンロードして入手できますが、開発は終了しています。
『Oracle Data Miner 11gリリース2』は、次のURLからダウンロードできます。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/dataminerworkflow-168677.html

Oracle Data Miner Classicは、次のURLからダウンロードできます。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/advanced-analytics/odm/downloads/index.html

Oracle Database 11gリリース2(11.2.0.2)のOracle Data Miningの新機能

Oracle Data Mining 11gリリース 2 (11.2.0.2)では、有効なPMMLドキュメントとして表示されている場合、外部作成されたデータ・マイニング・モデルをインポートできます。モデルのタイプは、RegressionModel(線形回帰またはバイナリ・ロジスティック回帰)である必要があります。

PMMLは、データ・マイニング・モデルを表示するXML-ベースの標準です。

DBMS_DATA_MININGパッケージのIMPORT_MODELプロシージャは、PMMLインポートをサポートする新しい構文でオーバーロードされます。この構文で起動すると、IMPORT_MODELプロシージャはPMMLドキュメントを受け入れ、情報をOracle Data Miningモデルに変換します。これには、モデル表やSYSモデル・メタデータの作成および移入が含まれます。

この方法でインポートされた外部モデルは、自動的にExadataスコアリング・オフロードに対して有効化されます。

関連項目:

DBMS_DATA_MINING.IMPORT_MODELの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージ・プロシージャおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

Oracle Exadataにおけるスコアリングの詳細は、Oracle Data Mining概要を参照してください。

Oracle Database 11gリリース1のOracle Data Miningの新機能

Oracle Data Mining 11gリリース1 (11.1)では、次の機能が導入されました。

- DMSYSスキーマなし

- モデルの作成に必要な新しいデータベース権限

- セキュリティの強化

- Oracleデータ・ディクショナリのマイニング・モデル

- Oracle Data Mining 11gリリース1で使用できなかった機能

- Oracle Data Mining 11gリリース1で非推奨となった機能

DMSYSスキーマなし

Oracle Data Mining 11gは、以前のリリースよりOracle Databaseとの統合が進みました。データ・マイニングのメタデータおよびPL/SQLパッケージは、DMSYSからSYSに移行されました。Oracle Database 11gの新規インストールでは、DMSYSスキーマは存在しません。

モデルの作成に必要な新しいデータベース権限

以前のリリースでデータ・マイニングに必要だった権限に加え、モデルを作成するにはCREATE MINING MODEL権限が必要です。この権限は、11gにアップグレードするアカウントすべてに追加してください。

11gでマイニング操作を制御するには、追加のシステム権限およびオブジェクト権限が必要です。

関連項目:
第4章「データ・マイニング用のユーザーと権限」

セキュリティの強化

11gでは、Oracle Data Miningのセキュリティ機能が大幅に強化されています。データ・マイニングのセキュリティの改善点は次のとおりです。

- 従来、Oracle Data Miningでは、リポジトリ・スキーマとしてDMSYSを使用していました。そのため、非システム・アカウントであるDMSYSに対して高度なデータベース権限を付与する必要がありました。11gでは、Oracle Data Miningのメタデータ・リポジトリは、システムのDBAのみがアクセスできるSYSにあります。

- SQL監査システムを使用して、マイニング・モデル・オブジェクトに対する操作を追跡できます。

- 11gでは、マイニング・モデル・オブジェクトに必要な新しいシステム権限およびオブジェクト権限が導入されています。

関連項目:

「マイニング・モデルの監査」

第4章「データ・マイニング用のユーザーと権限」

Oracleデータ・ディクショナリのマイニング・モデル

Oracle Database 11gでは、Data Miningの新しいカタログ・ビューが導入されています。

- ALL/DBA/USER_MINING_MODELSは、マイニング・モデルに関する情報を提供します。

- ALL/DBA/USER_MINING_MODEL_ATTRIBUTESは、マイニング・モデルの作成に使用するデータ列に関する情報を提供します。

- ALL/DBA/USER_MINING_MODEL_SETTINGSは、マイニング・モデルの構成設定に関する情報を提供します。

ALL/DBA/USER_OBJECTSカタログ・ビューでマイニング・モデルが識別されます。

関連項目:
第5章「データ・ディクショナリ情報の入手」

Oracle Data Mining 11gリリース1で使用できなかった機能

次の機能は、Oracle Data Mining 11gではサポートされなくなります。

- DMSYSスキーマ。

- Oracle Data Miningのメタデータをデータベースに追加するとき、Database Configuration Assistant (DBCA)は不要になります。Oracle 11gでは、Oracle Data MiningはOracle Databaseメタデータの一部です。

- Oracle 10gで別途インストール可能だったデータベース・オプションであるOracle Data Mining Scoring Engineは、Oracle 11gでは使用できません。Oracle Data Miningスコアリング・エンジン・オプションのすべての機能は、データ・マイニング・オプションで提供されます。

- Basic Local Alignment Search Tool(BLAST)。

Oracle Data Mining 11gリリース1で非推奨となった機能

次の機能は、Oracle Data Mining 11gでは非推奨となります。

- Adaptive Bayes Networkの分類アルゴリズム。

- DM_USER_MODELSビューはデータ・ディクショナリ・ビューに代替されました。

- 一部のPL/SQLプロシージャが非推奨となっています。

- GET_DEFAULT_SETTINGS
データ・ディクショナリ・ビューUSER/ALL/DBA_MINING_MODEL_SETTINGSに代替

- GET_MODEL_SETTINGS
データ・ディクショナリ・ビューUSER/ALL/DBA_MINING_MODEL_SETTINGSに代替

- GET_MODEL_SIGNATURE
データ・ディクショナリ・ビューUSER/ALL/DBA_MINING_MODEL_ATTRIBUTESに代替

注意:
新しいアプリケーションでは、非推奨となった機能を使用しないことをお薦めします。非推奨の機能は、下位互換性のためにのみサポートされています。

関連項目:
『Oracle Database PL/SQLパッケージ・プロシージャおよびタイプ・リファレンス』

1 Oracle Data Miningスタート・ガイド

この章では、Oracle Data MiningをWindows PCまたはラップトップのローカルにインストールし、クライアント・インタフェースであるOracle Data MinerとOracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsを起動する方法について説明します。

この章はサマリー情報です。詳細は、これ以降の各章で説明しています。

注意:
Oracle Data Miningを適切にインストールする最小要件は、次のとおりです。

- Oracle Database Enterprise Editionインストール

- データ・マイニング権限を持つデータベース・ユーザーID (第4章を参照)

- ステップ1: Oracle Databaseのインストール

- ステップ2: Data Miningのインストールの確認

- ステップ3: Data Miningユーザーの作成

- ステップ4: Oracle Data Minerを使用する場合

- ステップ5: Spreadsheet Add-Inを使用する場合

- ステップ6: サンプル・プログラムを使用する場合

ステップ1: Oracle Databaseのインストール

Oracle Database Enterprise Editionの基本インストールを実行し、初期データベースを作成します。

1. Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。コンピュータで実行されているOracleサービスをすべて停止します。

2. Oracle Databaseのインストール・ディレクトリからSETUP.EXEを実行し、Oracle Universal Installerを起動します。初期ページで指定される手順に従い、次の手順を実行します。

- インストール・オプションの選択ページで、データベースの作成および構成を選択します。

- システム・クラス・ページで、デスクトップ・クラスを選択します。

- 標準インストール構成ページで、インストール・ディレクトリ、データベース名、データベース・システム・パスワードを指定します。

3. インストーラで前提条件チェックが実行され、インストールに関するサマリー情報が表示されて、Oracle実行可能ファイルのコピーと初期データベース・ファイルがコンピュータにコピーされます。

4. クライアント接続を有効化するようにOracle Netが構成されます。

5. Oracle Database Configuration Assistantが起動し、初期データベースが作成されます。

6. Database Configuration Assistantにより、初期データベースに関するサマリー情報が表示されます。Oracleのサンプル・データまたはData Miningのサンプル・プログラムを使用する場合は、SHアカウントのロックを解除します。

7. インストーラを終了します。これで初期データベースが稼働中になり、Oracle Netがクライアント接続を受け入れられるようになりました。

8. 必要な場合は、ステップ1で停止したOracleサービスを再開します。

関連項目:
詳細な手順は、「Oracle Databaseのインストール」を参照してください。

ステップ2: Data Miningのインストールの確認

Oracle Databaseのインストールと初期データベースの作成が完了したら、続行する前にOracle Data Miningが適切に機能しているかどうかを検証することをお薦めします。

基本的なデータ・マイニング操作を実行する一連のSQLおよびPL/SQLコマンドが、付録Aにまとめられています。SQL*PlusまたはSQL Developerでこれらのコマンドを入力すると、データベースでデータ・マイニングが有効になっていることを確認できます。

関連項目:
付録A「Data Miningのインストールの確認」

ステップ3: Data Miningユーザーの作成

データ・マイニング権限を持つデータベース・ユーザーを作成します。

1. SQL*PlusまたはSQL Developerに、システム・ユーザーとしてログインします。

2. 次のCREATE USER文を実行します。dmuserのユーザー名と、dmpasswordのパスワードを指定します。

CREATE USER dmuser IDENTIFIED BY dmpassword
DEFAULT TABLESPACE users
TEMPORARY TABLESPACE temp
QUOTA UNLIMITED ON users;
Commit;

3. 次の文を実行して、データ・マイニング権限をユーザーに付与します。

GRANT CREATE JOB TO dmuser;
GRANT CREATE MINING MODEL TO dmuser;       -- required for creating models
GRANT CREATE PROCEDURE TO dmuser;
GRANT CREATE SEQUENCE TO dmuser;
GRANT CREATE SESSION TO dmuser;
GRANT CREATE SYNONYM TO dmuser;
GRANT CREATE TABLE TO dmuser;
GRANT CREATE TYPE TO dmuser;
GRANT CREATE VIEW TO dmuser;
GRANT EXECUTE ON ctxsys.ctx_ddl TO dmuser;  -- required for text mining

GRANT SELECT ON data TO dmuser;             -- required for mining data that is
not in your schema

4. データ・マイニング・モデルのインポートまたはエクスポートが必要な場合は、その権限も追加して付与します。

GRANT CREATE ANY DIRECTORY TO dmuser;

インポート/エクスポート操作を行う場合、ユーザーはディレクトリ・オブジェクトを作成する必要があります。その他の権限が必要な場合もあります。詳細は、「マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート」を参照してください。

関連項目:
詳細は、第4章「データ・マイニング用のユーザーと権限」を参照してください。

ステップ4: Oracle Data Minerを使用する場合

Oracle Data MinerはOracle SQL Developer 3.0の拡張機能であり、Oracle Data Miningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。Oracle Data Minerは、ワークフローのパラダイムを使用してデータ・マイニングのタスクを実行します。

Oracle Data Minerを使用して、データの調査、複数のマイニング・モデルの作成および評価、または新しいデータへのモデルの適用を行うことができます。ワークフローを作成して、様々なマイニング・タスクを実行するための方法を捕捉およびドキュメント化できます。ワークフローは、保存して共有できます。

Oracle Data Minerをインストールして起動するには、次の手順に従います。

1. Oracle Technology Networkで次のページにアクセスしてください。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/dataminerworkflow-168677.html

2. ページに示すインストール手順に従います。基本的な手順をまとめると、次のようになります。

1. Oracle Databaseをインストールします(この章で前述した「ステップ1: Oracle Databaseのインストール」も参照)。

2. Oracle SQL Developer 3.0をインストールします。これにOracle Data Miner 11gR2が含まれています。

3. Oracle Data Minerリポジトリをインストールします。

3. 詳細な手順は、SQL Developerのオンライン・ヘルプを参照してください。

4. さらに詳細な情報が必要な場合は、Oracle By Exampleのチュートリアルを利用してください。チュートリアルへのリンクは、ステップ1で示したURLのインストール手順にあります。

注意:
Oracle Data Miningの旧リリースであるOracle Data Miner Classicも、Oracle Technology Networkからダウンロードできます。
http://www.oracle.com/technetwork/database/options/advanced-analytics/odm/downloads/index.html

Oracle Data Miner Classicの開発はすでに停止しています。

ステップ5: Spreadsheet Add-Inを使用する場合

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsを使用すると、Excelスプレッドシートで限定的なデータ・マイニング操作を実行できます。

Spreadsheet Add-Inをインストールして起動するには、次の手順に従います。

1. 「Oracle ClientとOracle Net」の説明に従い、Oracle Clientをインストールしてネット・サービス名を作成します。

2. Oracle Technology NetworkからSpreadsheet Add-Inをダウンロードします。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/odm-pred-analytics-addin-092973.html

3. ZIPファイルを開き、その内容をMicrosoft OfficeのLibraryディレクトリに解凍します。このディレクトリは通常、次のとおりです。

C:\Program Files\Microsoft Office\Office\Library

4. Excelを開いて、「ツール」→「アドイン」をクリックします。「アドイン」ダイアログ・ボックスで「Oracle Predictive Analytics」を選択します。OraclePAメニューがExcelのツールバーに追加されます。

5. ExcelのAdd-Inのメニューから、「接続」を選択します。

6. 「接続(Oracle Database」ダイアログ・ボックスで、次の手順を実行します。

- 作成したネット・サービス名を選択します。

- データ・マイニング・ユーザーのユーザー名とパスワードを指定します。

「接続」をクリックしてSpreadsheet Add-Inを起動します。

関連項目:
詳細は、「Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)」を参照してください。

ステップ6: サンプル・プログラムを使用する場合

次の手順に従って、Data Miningのサンプル・プログラムのインストールと構成を行います。

1. 「Oracle Database Examplesのインストール(オプション)」の説明に従って、Oracle Database Examplesをインストールします。

2. サンプル・プログラムがOracleホーム・ディレクトリのRDBMS\demoサブディレクトリにコピーされます。PL/SQLプログラムは、dm*.sqlを検索して見つけることができます。

3. SQL*Plusを起動し、システム・ユーザーとしてデータベースに接続します。dmshgrantsスクリプトを実行します。Oracleホーム・ディレクトリのフルパスと、データ・マイニング・ユーザーの名前を指定します。

@ ORACLE_HOME\RDBMS\demo\dmshgrants dmuser

4. データ・マイニング・ユーザーとしてデータベースにアクセスします。dmshスクリプトを実行します。

CONNECT dmuser
@ ORACLE_HOME\RDBMS\demo\dmsh
COMMIT;

5. ステップ1から4を完了していれば、PL/SQLプログラムを実行できます。

関連項目:
詳細は、第7章「データ・マイニングのサンプル・プログラム」を参照してください。

2 Oracle Data Miningのインストール

この章は、Microsoft Windowsが稼働しているパーソナル・コンピュータまたはラップトップにOracle Data Miningとそのクライアント・インタフェースをインストールしようとするユーザーを対象としています。

注意:
Oracle DatabaseとOracle Data Miningの本番用インストールの詳細は、ご使用のプラットフォームのインストール手順を参照してください。
次のURLから、Oracle Databaseのオンライン・ドキュメント・ライブラリで、インストールとアップグレードに関するページを参照してください。

http://www.oracle.com/pls/db112/homepage

この章の内容は、次のとおりです。

- Oracle Databaseのインストール

- Data Miningのインストールの確認

- Data Miningオプションの有効化と無効化

- Oracle Database Examplesのインストール(オプション)

- Oracle Data Minerのインストール(オプション)

- Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)

Oracle Databaseのインストール

Oracle Data Miningは、Oracle Database Enterprise Editionのオプションです。第4章で説明しているように、データ・マイニング操作を実行するには、Oracleデータベースにログオンが可能で、ユーザーIDがデータベース権限を持っている必要があります。

この項では、Microsoft WindowsでOracle Database Enterprise Editionの基本インストールを実行する手順について説明します。初期データベースの作成手順も含まれています。

重要:
この説明は、Oracle Databaseインストール・ドキュメントの代替となるものではありません。不明な点がある場合、インストール中に問題が発生した場合、またはOracleコンポーネントがPCにすでにインストールされている場合は、次のドキュメントを参照してください。

- 『Oracle Databaseインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』

Oracle Databaseのインストールおよび構成の概要については、次を参照してください。

- 『Oracle Database 2日でデータベース管理者』

その他のドキュメントは、次のURLから、Oracle Database 11gのオンライン・ドキュメント・ライブラリで、インストールとアップグレードに関するページにも掲載されています。

http://www.oracle.com/pls/db112/homepage

1. インストールを開始する前に、コンピュータが『Oracle Databaseインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』に示すシステム要件を満たしていることを確認します。

注意:
ご使用のコンピュータでDynamic Host Configuration Protocol (DHCP)を使用している場合には、ローカルIPアドレスをコンピュータに割り当てるループバック・アダプタをインストールする必要があります。
インストール手順は、『Oracle Database Installation Guide for Microsoft Windows』を参照してください。

2. Administratorのグループのメンバーとしてホスト・コンピュータにログオンします。AdministratorグループのユーザーIDが不確かな場合には、Windowsの「コントロール パネル」で「ユーザー アカウント」を確認してください。

3. コンピュータで実行されているOracleサービスをすべて停止します。
Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。「Oracle」で始まるサービス名を探します。それぞれについて「停止」を選択します。

注意:
Oracleデータベースを停止するには、データベース・サービス(OracleServiceservice_name)を停止してからデータベース・リスナー(OracleOraDb11g_homeTNSListener)を停止します。

4. インストールを開始するには、Databaseインストール・ディレクトリにあるSETUP.EXEを実行します。
Oracle Universal Installerが開き、セキュリティ・オプションの構成ページが表示されます。My Oracle Supportの電子メール・アドレスを入力します。「次へ」をクリックします。

5. ソフトウェア更新を自動的にダウンロードするには、ソフトウェア更新のダウンロード・ボックスで、My Oracle Supportの資格証明を入力します。「次へ」をクリックします。

6. インストール・オプションの選択ページで、データベースの作成および構成を選択します。

注意:
データベースの作成および構成ではなく「データベース・ソフトウェアのインストールのみ」を選択した場合は、インストールに含めるデータベース・オプションを選択できます。インストール中にData Miningオプションを選択しない場合は、後で有効化できます。手順は、「Data Miningオプションの有効化と無効化」を参照してください。

7. システム・クラス・ページで、デスクトップ・クラス、「次へ」の順に選択します。

8. 標準インストール構成ページで、インストール・ディレクトリ、データベース名、データベース・システム・パスワードを指定します。

- Oracleベース - このコンピュータにあるOracle製品のベース・ディレクトリを指定します。このディレクトリが存在しない場合は、インストーラによって作成されます。
Oracleベースは、Oracle Databaseディレクトリ・ツリーのルート。複数のOracleホーム・ディレクトリが含まれている場合もあります。習慣的に、OracleベースはORACLE_BASEと表記されます。

- ソフトウェアの場所 - ORACLE_BASEの下位にある「ソフトウェアの場所」が示されます。これが、ここでインストールするOracle Databaseのホーム・ディレクトリになります。このディレクトリが存在しない場合は、インストーラによって作成されます。ディレクトリが存在する場合は、空であることを確認してください。

- データベース・ファイルの場所 - ORACLE_BASEの下位にある「データベース・ファイルの場所」が示されます。このディレクトリに、初期データベースのデータ・ファイルが保持されます。このディレクトリが存在しない場合は、インストーラによって作成されます。ディレクトリが存在する場合は、空であることを確認してください。

- データベース・エディション - Choose 「Enterprise Edition」を選択します。

- グローバル・データベース名 - 初期データベースの一意の名前を指定します。
グローバル・データベース名はデータベースの完全修飾名、たとえばdbname.us.oracle.comなどです。dbnameの一意の名前を、8文字以下で指定します。

- 管理パスワード - データベース・システム・アカウントSYSおよびSYSTEMのパスワードを指定します。パスワードは8文字以上で、アルファベット文字と数字の両方を含む必要があります。
パスワードは後で変更できます。

- パスワードの確認 - 管理パスワードを再入力します。

注意:
このページの項目に関する情報を参照するには、項目上でカーソルを右から左へドラッグします。項目の説明を示すツールチップが表示されます。

情報を指定した後、「次へ」をクリックします。

9. コンピュータが分析され、インストールに必要なリソースがあるかどうか判定されます。前提条件チェックが正常に完了したら、「次へ」をクリックします。それ以外の場合は、「修正して再チェック」をクリックします。

10. 「サマリー」ページで「インストール」をクリックします。

11. インストールの進捗状況が「製品のインストール」ページに表示されます。

12. ソフトウェアがコンピュータにコピーされると、初期データベースがDatabase Configuration Assistantによって作成され、起動します。

13. Database Configuration Assistantにより、初期データベースに関するサマリー情報が表示されます。
ページの下部には、初期データベースのパスワードに関する注意があります。管理パスワードをリセットする場合、またはデータベースで使用できる他のアカウントのロックを解除する場合は、「パスワード管理」を選択します。デフォルトでは、SYSおよびSYSTEMアカウントがロック解除されます。

注意:
Oracleのサンプル・データまたはOracle Data Miningのサンプル・プログラムを使用する場合は、SHアカウントのロックを解除します。
サンプル・プログラムの詳細は、第7章を参照してください。

「OK」をクリックして「Database Configuration Assistant」ページに戻ります。「OK」をクリックしてOracle Universal Installerに戻ります。

14. 「終了」ページで、「閉じる」をクリックします。

15. これでデータベースが稼働中になり、接続を受け入れられるようになりました。

16. Oracle Universal Installerを起動する前に停止したOracleサービスがある場合は、この時点で再開できます。
Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。「Oracle」で始まるサービス名を探します。サービスごとに「開始」を選択してください。

注意:
Oracleデータベースを再開するには、データベース・リスナー(OracleOraDb11g_homeTNSListener)を再開してから、データベース・サービス(OracleServiceservice_name)を再開します。

Data Miningのインストールの確認

Oracle Data Miningが存在し、データベースで適切に機能していることを確認する場合は、SQLコマンドラインで簡単ないくつかのコマンドを実行します。この目的で用意されている一連のコマンドを、付録Aにまとめました。

この検証を実行するために、追加のソフトウェアのインストールやダウンロードは必要ありません。

関連項目:
付録A「Data Miningのインストールの確認」

Data Miningオプションの有効化と無効化

Data Miningオプションは、Oracle Databaseインストール時にデフォルトで有効化されます。ただし、データベース・ソフトウェアのインストール時にはData Miningなどのデータベース・オプションの無効化も選択できます。(「Oracle Databaseのインストール」のステップ6を参照してください。)

Oracleホームについてデータベース・オプションを有効化または無効化する場合は、コマンドライン・ユーティリティchoptを使用します。

chopt [ enable | disable ] db_option_name

Data Miningオプションで、db_option_nameをdmに設定します。

Data Miningオプションを有効化するには、次の手順に従います。

1. データベースを停止します。

srvctl stop database -d db_name

2. コントロール パネルの「サービス」プログラムを使用して、データベース・サービスOracleServiceSIDを停止します。

3. 次のコマンドを実行します。

cd ORACLE_HOME/bin
chopt enable dm

4. コントロール パネルの「サービス」プログラムを使用して、データベース・サービスOracle ServiceSIDを開始します。

5. データベースを起動します。

srvctl start database -d db_name

Data Miningオプションを無効化するには、次の手順に従います。

1. データベースを停止します。

srvctl stop database -d db_name

2. コントロール パネルの「サービス」プログラムを使用して、データベース・サービスOracleServiceSIDを停止します。

3. 次のコマンドを実行します。

cd ORACLE_HOME/bin
chopt disable dm

4. コントロール パネルの「サービス」プログラムを使用して、データベース・サービスOracle ServiceSIDを開始します。

5. データベースを起動します。

srvctl start database -d db_name

関連項目:
choptの詳細は、『Oracle Databaseインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』を参照してください。

Oracle Database Examplesのインストール(オプション)

Oracle Data Miningのサンプル・プログラムは、Oracle Database Examplesとともにインストールされます。インストール・プロセスでは、Oracle Data Miningのサンプル・プログラムが他のデータベース機能のサンプルおよびデモとともに、Oracleホームの\RDBMS\demoサブディレクトリにコピーされます。

注意:
Oracle Database Examplesのインストールが必要なのは、サンプル・プログラムを使用する場合のみです。サンプル・プログラムをインストールしたくない場合は、この項をスキップしてください。

関連項目:

インストール手順の詳細は、Oracle Database Examplesインストール・ガイドを参照してください。

Oracle Data Miningのサンプル・プログラムの詳細は、第7章を参照してください。

Database Examplesをインストールするには、次の手順を実行します。

1. コンピュータが『Oracle Database Examplesインストレーション・ガイド』に示すシステム要件を満たしていることを確認します。

2. コンピュータで実行されているOracleサービスをすべて停止します。
Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。「Oracle」で始まるサービス名を探します。それぞれについて「停止」を選択します。

注意:
Oracleデータベースを停止するには、データベース・サービス(OracleServiceservice_name)を停止してからデータベース・リスナー(OracleOraDb11g_homeTNSListener)を停止します。

3. インストールを開始するには、Examplesインストール・ディレクトリに移動してSETUP.EXEを実行します。
Oracle Universal Installerで、「インストール場所の指定」ページが表示されます。データベース・ソフトウェアのインストール時(ステップ8)に示されたOracleベースとOracleホームを指定します。

Oracle Universal Installerで表示されるディレクトリが正しいことを前提とはしないでください。

「次へ」をクリックします。

Oracle Data Minerのインストール(オプション)

Oracle Data Minerのダウンロードとインストールの手順は、http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/dataminerworkflow-168677.htmlを参照してください。さらに詳細な情報は、Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプで確認できます。

注意:
Oracle Data Minerのインストールは必須ではありません。Oracle Data Miningは、SQLベースの包括的なAPIと、Microsoft Excelで限定的なデータ・マイニング機能を実行できるSpreadsheet Add-Inをサポートしています。
Oracle Data Miningに対するSQLおよびPL/SQLインタフェースの概要は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

関連項目:
第1章の「ステップ4: Oracle Data Minerを使用する場合」

Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsは、Microsoft Excelに予測分析機能を追加します。Excelユーザーは、簡単な「1クリック」データ・マイニングを使用して、PREDICT、EXPLAIN、PROFILEおよびEXPORT/IMPORTの操作をExcelまたはOracleデータベースに格納されたデータに対して実行できます。

注意:
Spreadsheet Add-Inのインストールは必須ではありません。Oracle Data Miningは、SQLベースの包括的なAPIに加え、フル機能のグラフィカル・インタフェースであるOracle Data Minerをサポートしています。
Oracle Data Miningに対するSQLおよびPL/SQLインタフェースの概要は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

関連項目:
Oracleの予測分析については、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。

Spreadsheet Add-Inの要件

Spreadsheet Add-Inには、次のものが必要です。

- データ・マイニング・オプションとともにインストールされたOracle Databaseのインスタンスにアクセスする必要があります。

- 第4章で説明されている権限を持つユーザーID。

- Microsoft Excel 2000以降。

- Oracle Objects for OLEとOracle Net Configuration Assistant。
これらのコンポーネントを入手するには、ExcelとSpreadsheet Add-InがインストールされているコンピュータにOracle Clientが存在する必要があります。Oracle Clientのインストール手順は、第3章を参照してください。

- データベース接続用のOracleネット・サービス名。Oracle Net Service Nameを作成する手順は、第3章で説明しています。

Spreadsheet Add-Inのインストール手順

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsをインストールするには、次の手順に従います。

1. 「Spreadsheet Add-Inの要件」で説明されている要件がシステムで満たされていることを確認してください。

2. Oracle Data MiningのWebサイト(http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/odm-pred-analytics-addin-092973.html)から、Spreadsheet Add-Inをダウンロードします。

3. ZIPファイルを開き、ファイルをMicrosoft OfficeのLibraryディレクトリに解凍します。次のようなパスです。

C:\Program Files\Microsoft Office\Office\Library

圧縮ファイルには、次のファイルが含まれています。

- Predictive_Analytics.xla: Microsoft Excel 2000、2002または2003を使用している場合

- Predictive_Analytics_2007.xla: Microsoft Excel 2007を使用している場合

- PAhelp.chm(Spreadsheet Add-Inのヘルプ・ファイル)

- READMEファイル(任意のディレクトリにコピーできます)。

4. Excelを開いて、「ツール」→「アドイン」をクリックします。「アドイン」ダイアログ・ボックスで「Oracle Predictive Analytics」を選択します。

注意:
ご使用のコンピュータにSpreadsheet Add-Inがすでにインストールされている場合は、Oracle Predictive Analyticsのチェックを外し、「OK」をクリックしてAdd-Inダイアログを閉じます。その後もう一度ダイアログ・ボックスを開いて、「Oracle Predictive Analytics」チェック・ボックスを選択してください。

5. OraclePAメニューがExcelのツールバーに追加されます。

6. Add-InはExcelまたはOracle Databaseに格納されているデータを使用する可能性がありますが、Oracle Databaseへの接続は必須です。手順は、「Spreadsheet Add-Inの接続」を参照してください。

Excelでのデータ・マイニングの開始

Spreadsheet Add-InはExcelまたはOracle Databaseに格納されているデータを使用する可能性がありますが、Oracle Databaseへの接続は常に必須です。接続を作成すると、Add-Inで用意されているPREDICT、EXPLAIN、PROFILE、export/importの各操作を使用できるようになります。

接続を作成し、ExcelにAdd-Inをインストールするには、「Spreadsheet Add-Inの接続」の手順に従ってください。

注意:
Add-Inの初回起動時に、Java実行可能ファイルへのパスを指定するよう求められます。Oracleホームの下位にあるjdk\bin\java.exeのフルパスを指定します。
「Oracle Databaseのインストール」で説明したインストールの場合、パスは次のようになります。

C:\app\myuser\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\bin\java.exe

3 Oracleデータベースへの接続

この章では、Oracle Data Miningを使用するためにデータベースに接続する方法について説明します。内容は次のとおりです。

- アプリケーション開発ツールの接続

- SQL*Plusの接続

- SQL Developerの接続

- Oracle ClientとOracle Net

- Spreadsheet Add-Inの接続

アプリケーション開発ツールの接続

SQL*PlusとSQL Developer、およびその他のクライアント・ツールはOracle Databaseとともにインストールされています。SQL*Plusは、SQLおよびPL/SQLをデータベースに転送するコマンドライン・ツールです。SQL Developerは、SQLおよびPL/SQL用のグラフィカル開発環境です。

Data MiningのPL/SQL APIは、SQL*PlusとSQL Developerのいずれかで使用できます。SQL Developerでは、Data Minerグラフィカル・ツールとData Mining PL/SQL APIの両方を使用できます。PL/SQL APIの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

Oracle DatabaseをPCのローカルにインストールしている場合は、次の手順でSQL*PlusまたはSQL Developerを起動できます。

1. Windowsの「スタート」メニューから、「Oracle - OraDb11g_homen」を選択します。

注意:
n個のデータベースがインストールされている場合には、「スタート」メニューの「Oracle - OraDb11g_homen」に、Oracle - OraDb11g_home1、Oracle - OraDb11g_home2などのように表示されます。
このそれぞれが、別々のORACLE_HOMEです。適切なデータベースを選択してください。

2. 「Application Development」を選択します。

3. アプリケーションの名前を選択します。

SQL*Plusの接続

SQL*Plusは、起動すると最初からローカル・データベースに接続しています。第4章の説明に従って、データ・マイニングの権限があるユーザーIDの名前を入力します。パスワードの入力を求められます。

SQL Developerの接続

SQL Developerの初回起動時に、Java実行可能ファイルへのパスを指定するよう求められる場合があります。その場合、データベースのOracleホーム・ディレクトリの下位にあるjdk\bin\java.exeのフルパスを指定します。第2章で説明したインストールの場合、パスは次のようになります。

C:\app\myuser\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\bin\java.exe

ローカル・データベースへの接続を定義するには、次の手順に従います。

1. 「接続」を右クリックし、「新規」を選択します。

2. 「New/Select Database Connection」ダイアログ・ボックスが表示されます。

- 「Connection Name」に、覚えやすく意味のある名前を指定します。

- 「ユーザー名」と「パスワード」で、接続に使用するユーザー名とパスワードを入力します。第4章で説明しているように、ユーザーにはデータ・マイニング権限が必要です。

- 「Hostname」に、データベースのホストがローカル・コンピュータであることを示すlocalhostを指定します。

- 「ポート」に、データベースでクライアントからの要求をリスニングする際に使用されるポートを指定します。デフォルトのポートは1521です。

- 「SID」(サービス識別子)に、簡単なデータベース名を指定します。これは、第2章のインストール手順で説明したグローバル・データベース名の最初の部分です。

「Connect」をクリックし、指定した資格証明を使用してデータベースに接続します。

Oracle Data Minerの接続

Oracle Data Minerは、SQL Developerの「ツール」メニューにあります。

Oracle Data Minerは、インストールに管理(SYS)接続が必要です。ツールを使用するユーザーごとに、別々のデータベース接続が必要です。これらの接続を作成する手順は、Oracle Data Minerのヘルプに記載されています。インストールと構成の手順は、http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/dataminerworkflow-168677.htmlを参照してください。

Oracle ClientとOracle Net

Oracle Databaseに接続するには、クライアント・アプリケーションでデータベースを識別し、適切な資格証明を示す必要があります。接続のメカニズムは、クライアントのタイプ、およびローカルとリモートのどちらで実行されているかによって異なります。一部の接続には、Oracle Clientソフトウェアのインストールが必要です。

ログイン資格証明を指定するには、いくつかの方法があります。たとえば、次に示すように接続時にクライアントでログイン資格証明を指定することもできます。システムによりパスワードの入力が要求され、接続が確立されます。

SQL>CONNECT username @ "hostname[:port][/databasename]"

事前定義済のネット・サービス名を使用して接続を指定することもできます。

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsでは、ローカルとリモートのどちらで実行する場合にも、Oracle Clientをインストールし、ネット・サービス名を作成する必要があります。

関連項目:
「ネット・サービス名の作成」

注意:
SQL DeveloperおよびOracle Data Minerでは、Oracle Clientのインストールは必要ありません。
Oracle Dataのインストールと構成の詳細は、Oracle Technology Networkで、Oracle Data Miner 11gリリース2のスタートガイドを参照してください。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/dataminerworkflow-168677.html

さらに詳細な情報は、Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプで確認できます。

Oracle Clientのインストール

次の場合には、Oracle Clientをインストールする必要があります。

- Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsを使用する場合

- ローカル・データベースがなく、SQL*Plusなどのツールを使用してリモートのOracleデータベースに接続しようとする場合

Oracle ClientをWindowsプラットフォームにインストールするには、次の手順に従います。

注意:
次の説明は、Oracle ClientおよびOracle Net管理ドキュメントの代替となるものではありません。詳細は、次のドキュメントを参照してください。

- 『Oracle Database 2日でデータベース管理者』

- 『Oracle Database Clientインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』

- 『Oracle Database Net Services管理者ガイド』

1. コンピュータが『Oracle Database Clientインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』に示すシステム要件を満たしていることを確認します。

2. コンピュータで実行されているOracleサービスをすべて停止します。
Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。「Oracle」で始まるサービス名を探します。それぞれについて「停止」を選択します。

注意:
Oracleデータベースを停止するには、データベース・サービス(OracleServiceservice_name)を停止してからデータベース・リスナー(OracleOraDb11g_homeTNSListener)を停止します。

3. Administratorのグループのメンバーとしてホスト・コンピュータにログオンします。AdministratorグループのユーザーIDが不確かな場合には、Windowsの「コントロール パネル」で「ユーザー アカウント」を確認してください。

4. インストールを開始するには、Clientインストール・ディレクトリに移動してSETUP.EXEを実行し、Oracle Universal Installerを起動します。

5. 「インストール・タイプの選択」ページで、「管理者」を選択します。

「次へ」をクリックします。

6. ソフトウェア更新を自動的にダウンロードするには、ソフトウェア更新のダウンロード・ページで、My Oracle Supportの資格証明を入力します。「次へ」をクリックします。

7. 製品言語の選択ページで、Oracle Clientユーザー・インタフェースの言語を選択します。

「次へ」をクリックします。

8. 「インストール場所の指定」ページで、Oracle Databaseをインストールするベース・ディレクトリのパスを指定します。(「Oracle Databaseのインストール」のステップ8を参照してください。)
インストーラで、「Oracleベース」の下に「ソフトウェアの場所」が示されます。これが、インストールしているOracleクライアントのホーム・ディレクトリ(Oracleホーム)です。このディレクトリが存在しない場合は、インストーラによって作成されます。ディレクトリが存在する場合は、空であることを確認してください。

「次へ」をクリックします。

9. インストーラによって前提条件チェックが実行され、「サマリー」ページが表示されます。

「インストール」をクリックすると設定プロセスが完了して、インストールが始まります。

10. 「製品のインストール」ページに進行状況バーが表示されます。

インストールが正常に終了したら、「閉じる」をクリックします。

11. Oracle Net Configuration Assistantが起動し、「ようこそ」ページが表示されます。

「ローカル・ネット・サービス名構成」を選択してから「次へ」をクリックします。

「Oracle ClientとOracle Net」で説明したように、Oracle Net Configuration Assistantで、Oracle Clientが簡易接続ネーミング・メソッドを使用できることが確認されます。ネット・サービス名は必要ありません。「次へ」をクリックするだけです。

12. Oracle Net Configuration Assistantにより、接続構成に関するサマリー情報が表示されます。
ページの下部にある「パスワード管理」ボタンをクリックして、計画するスキーマのロックを解除します。必要な場合は、システム・パスワードをリセットすることもできます。Oracle Data Miningのサンプル・プログラムを使用する予定だが、データベースのインストール時にSHスキーマのロックを解除手しなかった場合は、ここでロックを解除してください。(「Oracle Databaseのインストール」を参照してください。)

「終了」をクリックしてOracle Net Configuration Assistantを終了し、「終了」をクリックするとOracle Clientのインストールが完了します。

13. 「インストールの終了」ページで「終了」をクリックしてOracle Universal Installerを終了します。

14. Oracle Universal Installerを起動する前に停止したOracleサービスがある場合は、この時点で再開できます。
Windowsの「コントロール パネル」で、「管理ツール」を選択してから「サービス」を選択します。「Oracle」で始まるサービス名を探します。サービスごとに「開始」を選択してください。

注意:
Oracleデータベースを再開するには、データベース・リスナー(OracleOraDb11g_homeTNSListener)を再開してから、データベース・サービス(OracleServiceservice_name)を再開します。

ネット・サービス名の作成

この項では、ネット・サービス名を作成する手順について説明します。Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsを使用する場合は、この項の手順に従ってください。

注意:
次の説明は、Oracle ClientおよびOracle Net管理ドキュメントの代替となるものではありません。詳細は、次のドキュメントを参照してください。

- 『Oracle Database 2日でデータベース管理者』

- 『Oracle Database Clientインストレーション・ガイドfor Microsoft Windows』

- 『Oracle Database Net Services管理者ガイド』

ネット・サービス名を作成するには、次の手順に従います。

1. Windowsの「スタート」メニューから、「Oracle - OraClient11g_homen」を選択します。

注意:
n個のOracle Clientがインストールされている場合には、Oracle - OraClient11g_home1、Oracle - OraClient11g_home2、などのように表示されます(「スタート」メニューの「Oracle - OraClient11g_homen」で)。適切なデータベースを選択してください。

2. 「コンフィグレーションおよび移行ツール」を選択します。

3. 「Net Configuration Assistant」を選択します。

4. Oracle Net Configuration Assistantで「ようこそ」ページが表示されます。

「ローカル・ネット・サービス名構成」を選択してから「次へ」を選択します。

5. 次のページで、「追加」を選択して新しいネット・サービス名を追加します。続いて「次へ」をクリックします。

6. 「サービス名」テキスト・ボックスに「グローバル・データベース名」を入力します。(「Oracle Databaseのインストール」を参照してください。)

「次へ」を選択します。

7. 次のページで、通信プロトコルを指定します。デフォルトはTCPです。
「次へ」を選択します。

8. 次のページで、「はい。テストを実行します。」を選択して新しい接続をテストします。

接続は、ほとんどの場合、新しいユーザーIDとパスワードを入力しないと失敗します。

「ログインの変更」を選択します。

ホストのデータ・マイニング権限を持つアカウントのユーザーIDとパスワードを入力します。

9. ユーザー名とパスワードのみが接続の問題となっていた場合、Oracle Net Configuration Assistantではテスト接続が成功します。

「次へ」を選択します。

10. Oracle Net Configuration Assistantにより、接続構成が成功したことが通知されます。「次へ」をクリックすると、「ようこそ」ページに戻って追加の構成を実行できます。
「終了」をクリックしてOracle Net Configuration Assistantを終了します。

Spreadsheet Add-Inの接続

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analyticsは、Microsoft Excel内で予測分析(1クリック・データ・マイニング)を実装します。Spreadsheet Add-Inを使用すると、ExcelまたはOracleに格納されているデータを分析し、Oracle Databaseとの間でデータ・マイニング・モデルのインポート/エクスポートを実行できます。データがExcelとデータベースのどちらに格納されている場合でも、Spreadsheet Add-Inにはデータベース接続が必要です。

Spreadsheet Add-InはOracle Clientを必要とします。ネット・サービス名を使用してデータベースに接続します。データベースがローカルの場合でも、Oracle Clientとネット・サービス名が必要です。

Oracleに接続するには、次の手順に従います。

1. コンピュータにOracle Clientをインストールします(「Oracle Clientのインストール」を参照)。

2. ネット・サービス名を作成します(「ネット・サービス名の作成」を参照)。

3. 「Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)」の説明に従って、ExcelにAdd-Inを追加します。

4. Add-Inのメニューから、「接続」を選択します。

5. 「接続(Oracle Database)」ダイアログ・ボックスが表示されます。

事前に定義したネット・サービス名のリストから、使用する接続を選択します。ユーザー名とパスワードを入力し、「接続」をクリックしてSpreadsheet Add-Inをアクティブにします。

関連項目:
「Spreadsheet Add–Inのインストール(オプション)」

4 データ・マイニング用のユーザーと権限

この章では、データ・マイニング・ユーザーを作成する方法、データベース権限を使用してマイニング操作を制御する方法を説明します。

関連項目:
Oracle Databaseのセキュリティについては、『Oracle Database 2日でセキュリティ・ガイド』を参照してください。

この章には、次の項が含まれます。

- データベース・ユーザーの作成

- データ・マイニング権限の付与

- データ・マイニングのシステム権限

- マイニング・モデルのオブジェクト権限

データベース・ユーザーの作成

データベース・ユーザーを作成するには、システム管理者としてログインする必要があります。任意のツール、たとえばDatabase Control、SQL*Plus、SQL Developerなどを使用してSQLをデータベースに転送することができます。

例: SQL*Plusでのデータベース・ユーザーの作成

SQL*Plusでデータベース・ユーザーを作成するには、次の手順に従います。

1. Windowsの「スタート」メニューから、ローカル・データベースのOracleホームを選択します。

注意:
n個のデータベースがインストールされている場合には、「スタート」メニューの「Oracle - OraDb11g_homen」に、Oracle - OraDb11g_home1、Oracle - OraDb11g_home2などのように表示されます。
このそれぞれが、別々のORACLE_HOMEです。適切なデータベースを選択してください。

2. 「Application Development」を選択します。

3. 「SQL*Plus」を選択します。

4. システム権限でログインします。

Enter user-name: sys / as sysdba
Enter password: password

5. dmuserというユーザーを作成するには、次のコマンドを入力します。選択したパスワードを指定します。

CREATE USER dmuser IDENTIFIED BY password
DEFAULT TABLESPACE USERS
TEMPORARY TABLESPACE TEMP
QUOTA UNLIMITED ON USERS;
Commit;

USERS表領域とTEMP表領域を指定します。これらの表領域はインストール時に作成される初期データベースに含まれ、通常はデータベースにデフォルトで含まれています。(「Oracle Databaseのインストール」を参照してください。)USERS表領域とTEMP表領域は通常、サンプルとデモンストレーションを生成するユーザーに割り当てられます。

注意:
データ・マイニング・ユーザーの表領域は、システム負荷およびシステム・リソースに応じて、DBAの通例に従い割り当てる必要があります。

6. dmuserとしてログインするには、次を入力します。

CONNECT dmuser
Enter password: password

関連項目:

データベース・ユーザーの作成の詳細は、『Oracle Database 2日でデータベース管理者』を参照してください。

CREATE USER文の完全な構文については、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください。

データ・マイニング権限の付与

データ・マイニングには、一連の基本的な権限が必要です。一部がどのマイニング操作にも必要がない場合もありますが、これらすべてをグループとして付与することをお薦めします。例4-1のGRANT文は、dmuserにこれらの権限を付与します。システム権限でログインすると、SQL*Plusでこれらの文を実行できます。

例4-1 データ・マイニングに必要な権限

GRANT CREATE JOB TO dmuser;
GRANT CREATE MINING MODEL TO dmuser;        -- required for creating models
GRANT CREATE PROCEDURE TO dmuser;
GRANT CREATE SEQUENCE TO dmuser;
GRANT CREATE SESSION TO dmuser;
GRANT CREATE SYNONYM TO dmuser;
GRANT CREATE TABLE TO dmuser;
GRANT CREATE TYPE TO dmuser;
GRANT CREATE VIEW TO dmuser;
GRANT EXECUTE ON ctxsys.ctx_ddl TO dmuser;  -- required for text mining
GRANT SELECT ON data TO dmuser;             -- required for data
that is not in your schema

マイニング・モデルをエクスポートおよびインポートするには、別のアクセス権限が必要です(「マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート」を参照)。

「データ・マイニングのシステム権限」と「マイニング・モデルのオブジェクト権限」で説明されている追加のシステム権限とオブジェクト権限は、特定のマイニング操作を有効化または制限する際に使用できます。

注意:
データ・マイニングのサンプル・プログラム用にユーザーを作成するには、「インストールと設定」で説明されているように、2つの構成スクリプトを実行する必要があります。

データ・マイニングのシステム権限

システム権限は、データベースまたは特定のタイプのスキーマ・オブジェクトに対して特定の操作を実行する権限を制限します。たとえば、表領域を作成したり、データベース内の表の行を削除したりする権限は、システム権限になります。

システム権限を付与するには、ADMIN OPTIONを指定したシステム権限またはGRANT ANY PRIVILEGEシステム権限が必要です。

表4-1に示されているシステム権限は、マイニング・モデルに対する操作を制御します。

表4-1 データ・マイニングのシステム権限

システム権限

許可される操作

CREATE MINING MODEL

ユーザー自身のスキーマへのマイニング・モデルの作成

CREATE ANY MINING MODEL

任意のスキーマへのマイニング・モデルの作成

ALTER ANY MINING MODEL

任意のスキーマ内のマイニング・モデルの名前またはコスト・マトリックスの変更

DROP ANY MINING MODEL

任意のスキーマ内のマイニング・モデルの削除

SELECT ANY MINING MODEL

任意のスキーマ内のマイニング・モデルの適用(スコア)および任意のスキーマ内のモデルの詳細の表示を行う。

COMMENT ANY MINING MODEL

任意のスキーマ内のマイニング・モデルへのコメントの適用(「マイニング・モデルへのコメントの追加」を参照。)

AUDIT ANY

任意のスキーマ内のマイニング・モデル(または任意のオブジェクト)の監査証跡の生成(「マイニング・モデルの監査」を参照してください。)

例: データ・マイニングのシステム権限の付与

次の文は、dmuserによる任意のスキーマ内のモデルのスコアリングおよびモデルの詳細の表示を許可します(SELECTアクセス権がデータに付与されている場合)。ただし、dmuserがモデルを作成できるのはdmuserスキーマ内のみです。

GRANT CREATE MINING MODEL TO dmuser;
GRANT SELECT ANY MINING MODEL TO dmuser;

次の文は、他のスキーマ内のスコアリングまたはモデルの詳細の表示の権限を取り消します。この文が実行されると、dmuserがデータ・マイニング操作を実行できるのはdmuserスキーマ内のみになります。

REVOKE SELECT ANY MINING MODEL FROM dmuser;

マイニング・モデルのオブジェクト権限

オブジェクト権限は、特定のスキーマ・オブジェクトに対して特定のアクションを実行する権限を付与します。たとえば、SH.PRODUCTS表から行を削除する権限はオブジェクト権限になります。

ユーザーには、自身のスキーマに含まれるスキーマ・オブジェクトに対するオブジェクト権限がすべて自動的に付与されています。ユーザーは、自身のスキーマのオブジェクトに対するオブジェクト権限を、他のユーザーまたはロールに付与できます。

表4-2に示されているオブジェクト権限は、特定のマイニング・モデルに対する操作を制御します。

表4-2 マイニング・モデルのオブジェクト権限

オブジェクト権限

許可される操作

ALTER MINING MODEL

特定のマイニング・モデル・オブジェクトの名前またはコスト・マトリックスの変更

SELECT MINING MODEL

指定されたマイニング・モデル・オブジェクトのモデル詳細の適用(スコアリング)と表示

例: マイニング・モデルに対するオブジェクト権限の付与

次の文は、dmuserによるsales表へのモデルtestmodelの適用を許可し、適用ごとに異なるコスト・マトリックスを指定します。ユーザーdmuserは、モデルtestmodelの名前を変更することもできます。testmodelモデルおよびsales表は、dmuserスキーマ内ではなく、shスキーマ内にあります。

GRANT SELECT ON MINING MODEL sh.testmodel TO dmuser;
GRANT ALTER ON MINING MODEL sh.testmodel TO dmuser;
GRANT SELECT ON sh.sales TO dmuser;

この文は、dmuserがtestmodelのコスト・マトリックスの名前の変更またはコスト・マトリックスの変更を行うのを防ぎます。ただし、dmuserは引き続きtestmodelをsales表に適用できます。

REVOKE ALTER ON MINING MODEL sh.testmodel FROM dmuser;

関連項目:
マイニング・モデルのスキーマ・オブジェクトの詳細は、第5章を参照してください。

5 マイニング・モデル・スキーマ・オブジェクトの使用

この章では、データ・ディクショナリからのマイニング・モデルに関する情報の検索方法と、マイニング・モデルに関する各種操作方法について説明します。

関連項目:
第4章「データ・マイニング用のユーザーと権限」

この章には、次の項が含まれます。

- データ・ディクショナリ情報の入手

- マイニング・モデルのデータ定義言語

- マイニング・モデルへのコメントの追加

- マイニング・モデルの監査

- マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート

- PMMLからのインポート

データ・ディクショナリ情報の入手

マイニング・モデルはデータベース・スキーマ・オブジェクトです。マイニング・モデルは、ALL、DBAおよびUSERの各データ・ディクショナリ・ビューで問合せできます。

表5-1に、Oracle Data Miningで作成されるマイニング・モデルについてデータ・ディクショナリ・ビュー別に示します。

表5-1 マイニング・モデルのデータ・ディクショナリ・ビュー

ALLビュー

DBAビュー

USER_ビュー

ALL_MINING_MODELS

DBA_MINING_MODELS

USER_MINING_MODELS

ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTES

DBA_MINING_MODEL_ATTRIBUTES

USER_MINING_MODEL_ATTRIBUTES

ALL_MINING_MODEL_SETTINGS

DBA_MINING_MODEL_SETTINGS

USER_MINING_MODEL_SETTINGS

マイニング・モデルに関する情報の入手

すべてのアクセス可能なマイニング・モデル・オブジェクトに関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODELSデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。

SQL> DESCRIBE all_mining_models
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
OWNER                                     NOT NULL VARCHAR2(30)
MODEL_NAME                                NOT NULL VARCHAR2(30)
MINING_FUNCTION                                    VARCHAR2(30)
ALGORITHM                                          VARCHAR2(30)
CREATION_DATE                             NOT NULL DATE
BUILD_DURATION                                     NUMBER
MODEL_SIZE                                         NUMBER
COMMENTS                                           VARCHAR2(4000)

COMMENTS列の情報は、SQL COMMENT文によって生成されます。コメントは、モデルに関する説明的な情報です。SQL COMMENTによってコメントが生成されなかった場合、COMMENTS列は空になります。「マイニング・モデルへのコメントの追加」を参照してください。

関連項目:

マイニング機能およびマイニング・アルゴリズムについては、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。

ALL_MINING_MODELSの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

マイニング・モデル属性に関する情報の入手

すべてのアクセス可能なマイニング・モデル属性に関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTESデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。

SQL> DESCRIBE all_mining_model_attributes
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
OWNER                                     NOT NULL VARCHAR2(30)
MODEL_NAME                                NOT NULL VARCHAR2(30)
ATTRIBUTE_NAME                            NOT NULL VARCHAR2(30)
ATTRIBUTE_TYPE                                     VARCHAR2(11)
DATA_TYPE                                          VARCHAR2(12)
DATA_LENGTH                                        NUMBER
DATA_PRECISION                                     NUMBER
DATA_SCALE                                         NUMBER
USAGE_TYPE                                         VARCHAR2(8)
TARGET                                             VARCHAR2(3)

注意:
このデータ・ディクショナリ・ビューに表示される属性は、モデルの作成に使用された作成データの物理列です。スコアリングには、これらの列の一部またはすべてが必要です。こうしたデータ属性は、モデルのシグネチャと呼ばれます。
属性という用語は、アルゴリズムによる操作のためにデータ属性から導出された量的および質的な属性を示すために使用するほうが正確です。これらのモデル属性がデータ属性と一致するかどうかは、変換や列のネストの有無によって異なることがあります。モデル属性は、DBMS_DATA_MININGパッケージのGET_MODEL_DETAILSファンクションによって返されるモデル詳細で見ることができます。

関連項目:

属性の詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTESの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

GET_MODEL_DETAILSファンクションの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

マイニング・モデル設定に関する情報の入手

すべてのアクセス可能なマイニング・モデル設定に関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODEL_SETTINGSデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。

SQL> DESCRIBE all_mining_model_settings
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
OWNER                                     NOT NULL VARCHAR2(30)
MODEL_NAME                                NOT NULL VARCHAR2(30)
SETTING_NAME                              NOT NULL VARCHAR2(30)
SETTING_VALUE                                      VARCHAR2(4000)
SETTING_TYPE                                       VARCHAR2(7)

モデル設定は、モデルの作成で使用する設定表で指定します。これらの設定はすべて、デフォルト値を持っています。デフォルト値は、設定表で指定された設定により変更されない場合、または設定表が存在しない場合に使用されます。

関連項目:

モデル設定の詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

ALL_MINING_MODEL_SETTINGSの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

マイニング・モデルのデータ定義言語

マイニング・モデルのDDL操作を、表5-2に示します。この操作は、PL/SQLのDBMS_DATA_MININGパッケージのプロシージャです。

表5-2 マイニング・モデルのDDL

DDL

DBMS_DATA_MINING Procedure

説明

コスト・マトリックスの追加

ADD_COST_MATRIX

分類モデルにコスト・マトリックスを追加します。

逆変換式の変更

ALTER_REVERSE_EXPRESSION

モデルに関連付けられている逆変換式を変更する。

モデルの作成

CREATE_MODEL

モデルを作成します。

モデルの削除

DROP_MODEL

モデルを削除します。

コスト・マトリックスの削除

REMOVE_COST_MATRIX

分類モデルからコスト・マトリックスを削除する。

モデルの名前の変更

RENAME_MODEL

モデルの名前を変更する。

関連項目:
詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

マイニング・モデルへのコメントの追加

コメントは、記述情報をデータベース・オブジェクトに関連付けるために使用できます。SQL COMMENT文を使用して、コメントをマイニング・モデルに関連付けることができます。

COMMENT ON MINING MODEL schema_name.model_name IS string;

注意:
別のスキーマのモデルにコメントを追加するには、COMMENT ANY MODELシステム権限が必要です。
表4-1「データ・マイニングのシステム権限」を参照してください。

コメントを削除するには、コメントを空の''文字列に設定します。

自分のスキーマのモデルDT_SH_CLAS_SAMPLEにコメントを追加するには、次の文を使用します。

SQL> COMMENT ON MINING MODEL dt_sh_clas_sample IS
'Decision Tree model predicts promotion response';

USER_MINING_MODELSカタログ・ビューを問い合せることによって、コメントを表示できます。

SQL> COLUMN comments FORMAT a22
SQL> SELECT model_name, mining_function, algorithm, comments FROM user_mining_models;

MODEL_NAME        MINING_FUNCTION  ALGORITHM      COMMENTS
----------------- ---------------- -------------- -----------------------------------------------
DT_SH_CLAS_SAMPLE CLASSIFICATION   DECISION_TREE  Decision Tree model predicts promotion response

データベースからこのコメントを削除するには、次の文を発行します。

SQL> COMMENT ON MINING MODEL dt_sh_clas_sample '';

マイニング・モデルの監査

SQL監査システムは、本番環境でデータベース・オブジェクトに対する操作を追跡できるDBAツールです。データ・マイニング・モデルは、SQL監査システムで追跡できます。

注意:
別のスキーマのマイニング・モデルを監査するには、AUDIT ANYシステム権限が必要です。
表4-1「データ・マイニングのシステム権限」を参照してください。

データベース内の監査の有効化

データベース管理者は、監査を利用してデータベースにおける活動を監視します。様々なデータベース操作を監視するために、監査レコードを生成できます。それらには、監査対象の操作、その操作を実行したユーザーおよび操作日時などの情報が含まれます。

監査レコードは、データベース監査証跡と呼ばれるデータ・ディクショナリ表、またはオペレーティング・システム監査証跡と呼ばれるオペレーティング・システム・ファイルのいずれかに格納できます。

データベース初期化パラメータAUDIT_TRAILは、データベースの監査機能を制御します。監査を有効にするには、AUDIT_TRAILを次のいずれかに設定します。

DB
DB,EXTENDED
OS
XML
XML,EXTENDED

監査情報が記録されないようにするには、AUDIT_TRAILをNONEに設定します。デフォルトでは、AUDIT_TRAILはDBに設定されています。

関連項目:
AUDIT_TRAIL設定の詳細は、『Oracle Databaseセキュリティ・ガイド』を参照してください。

マイニング・モデルの監査証跡のオープン

データ・マイニング・モデルの監査証跡を開くには、SQLのAUDIT文を使用します。

AUDIT {operation|ALL} ON MINING MODEL schema_name.model_name;

マイニング・モデルに関する次の操作を追跡できます。

監査操作

説明

AUDIT

マイニング・モデルの監査証跡の生成

COMMENT

マイニング・モデルへのコメントの追加

GRANT

ユーザーに対するモデルのアクセス権の付与

RENAME

モデルの名前変更

SELECT

モデルの適用またはモデル・シグネチャの表示

たとえば、次の文は、DMUSERスキーマのモデルNB_SH_CLAS_SAMPLEに関するすべてのGRANT操作の監査証跡を生成します。

SQL> AUDIT GRANT ON MINING MODEL dmuser.nb_sh_clas_sample;

次の文は、同じモデルに関するすべての操作の監査証跡を生成します。

SQL> AUDIT GRANT,AUDIT,COMMENT,RENAME,SELECT
ON MINING MODEL dmuser.nb_sh_clas_sample;

次のセマンティクスを追加することにより監査条件を絞り込むことができます。

AUDIT {operation|ALL} ON MINING MODEL schema_name.model_name
[BY [SESSION|ACCESS]]
[WHENEVER [NOT] SUCCESSFUL]];

監査証跡のクローズ

AUDIT文によって有効にした1つ以上の監査操作を停止するには、NOAUDIT文を使用します。

NOAUDIT {operation| ALL} ON MINING MODEL model_name
[WHENEVER [NOT] SUCCESSFUL]];

監査証跡の表示

Oracle Databaseは、監査操作ごとに次の内容を含む監査レコードを作成します。

- 操作を実行しているユーザーの名前

- 操作のタイプ

- 操作の対象となるオブジェクト

- 操作の日時

一部のデータ・ディクショナリ・ビューは監査情報を表示します。次に例を示します。

- DBA_AUDIT_OBJECTは、データベースのすべてのオブジェクトに関する監査証跡レコードを表示します。

- USER_AUDIT_OBJECTは、現在のユーザーがアクセス可能なすべてのオブジェクトの監査証跡レコードを表示します。

- DBA_OBJ_AUDIT_OPTSは、データベースのすべてのオブジェクトについて監査オプションを示します。

- USER_OBJ_AUDIT_OPTSは、現在のユーザーが所有するすべてのオブジェクトの監査オプションを示します。

注意:
Oracle Database監査システムは、スキーマ・オブジェクトの操作を追跡するための、強力で高度に構成可能なツールです。詳細は、次のマニュアルを参照してください。

- データベース監査全般については、『Oracle Databaseセキュリティ・ガイド』を参照してください。

- AUDIT文およびNOAUDIT文については、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください。

- AUDIT_TRAIL初期化パラメータおよびデータベース監査証跡への問合せに関するデータ・ディクショナリ・ビューについては、『Oracle Databaseリファレンス』を参照してください。

マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート

データ・マイニング・モデルをフラット・ファイルにエクスポートして作業途中の操作をバックアップしたり、Oracle Database Enterprise Editionの別のインスタンスに(たとえば、開発用データベースから本番データベースに)モデルを移動したりできます。モデルをエクスポートおよびインポートする方法は、いずれもOracle Data Pumpのテクノロジに基づいています。

Oracle Data Pumpの使用

Oracle Data Pumpは、2つのコマンドライン・クライアントと2つのPL/SQL APIで構成されています。コマンドライン・クライアントのEXPDPおよびIMPDPにより、データ・ポンプ・エクスポートおよびインポート・ユーティリティに対する使いやすいインタフェースが提供されます。EXPDPとIMPDPは、スキーマまたはデータベース全体をエクスポート/インポートする際に使用できます。

データ・ポンプ・エクスポート・ユーティリティは、マイニング・モデルを構成する表およびメタデータを含むスキーマ・オブジェクトを、ダンプ・ファイル・セットに書き出します。データ・ポンプ・インポート・ユーティリティは、ダンプ・ファイル・セットからモデル表およびメタデータを含むスキーマ・オブジェクトを取得し、それらをターゲット・データベースにリストアします。

EXPDPおよびIMPDPは、個々のマイニング・モデルのエクスポートおよびインポートには使用できません。

関連項目:
Oracle Data Pumpと、expdpおよびimpdpユーティリティの詳細は、『Oracle Databaseユーティリティ』を参照してください。

EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELの使用

DBMS_DATA_MININGパッケージには、個々のマイニング・モデルのエクスポートとインポートを行うためのEXPORT_MODELプロシージャとIMPORT_MODELプロシージャが含まれています。EXPORT_MODELとIMPORT_MODELでは、Oracle Data Pumpのエクスポート機能とインポート機能を使用します。

関連項目:
DBMS_DATA_MININGパッケージに含まれるエクスポートおよびインポート・プロシージャの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージ・プロシージャおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

エクスポート/インポートに必要なデータベース権限

マイニング・モデルのエクスポートとインポートに使用するオプションは、データベースでのアクセス権によって異なります。

- DBAはEXPDPを使用してデータベース全体をエクスポートでき、IMPDPを使用してデータベース全体をインポートできます。エクスポート/インポートには、データベースのすべてのマイニング・モデルが含まれます。

- データベース管理者または個々のユーザーが、EXPDPを使用してスキーマをエクスポートでき、IMPDPを使用してスキーマをインポートできます。エクスポート/インポートには、スキーマのすべてのマイニング・モデルが含まれます。

- データベース管理者または個々のユーザーが、DBMS_DATA_MINING.EXPORT_MODELを使用して個々のモデルをエクスポートでき、DBMS_DATA_MINING.IMPORT_MODELを使用して個々のモデルをインポートできます。これらのプロシージャは、単一のマイニング・モデル、スキーマのすべてのマイニング・モデルまたは特定の基準に一致するマイニング・モデルのエクスポート/インポートを行うことができます。
デフォルトでは、EXPORT_MODELとIMPORT_MODELは同じスキーマ内のエクスポートとインポートをサポートします。モデルを別のスキーマにインポートするために、データベース内の特別な権限が必要になる場合があります。これらの権限は、EXP_FULL_DATABASEロールおよびIMP_FULL_DATABASEロールによって付与され、特権ユーザー(SYSユーザー、またはDBAロールを持つユーザーなど)のみが使用できます。独自のスキーマ内でモデルのエクスポート/インポートを行う場合は、これらのロールは必要ありません。

モデルをインポートするには、ダンプ・ファイル・セットを作成したユーザーと同じデータベース権限を付与されている必要があります。そうでない場合は、完全なシステム権限を持つDBAがモデルのインポートを行います。

EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELのディレクトリ・オブジェクト

EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELは、ディレクトリ・オブジェクトを使用してダンプ・ファイル・セットの場所を特定します。ディレクトリ・オブジェクトとは、ホスト・コンピュータ上の物理ディレクトリのデータベース内での論理名です。

データ・マイニング・モデルをエクスポートするには、ディレクトリ・オブジェクトおよびそれが表すファイル・システム・ディレクトリに対する書込みアクセス権を持っている必要があります。データ・マイニング・モデルをインポートするには、ディレクトリ・オブジェクトおよびファイル・システム・ディレクトリに対する読取りアクセス権を持っている必要があります。また、データベース自体にはファイル・システムのディレクトリに対するアクセス権が必要です。

ディレクトリ・オブジェクトを作成するにはCREATE ANY DIRECTORY権限が必要です。

次のSQLコマンドにより、dmtestというディレクトリ・オブジェクトが作成されます(すでに存在している場合は、再作成されます)。ファイル・システムのディレクトリ(この例ではC:\oracle\product\11.1.0\dmining)がすでに存在し、オペレーティング・システムによって付与される共有読取り/書込みアクセス権限が設定されている必要があります。

CREATE OR REPLACE DIRECTORY dmtest AS 'c:\oracle\product\11.1.0\dmining';

このSQLコマンドを使用して、ユーザーdmuserに対しdmtestへの読取りおよび書込みアクセス権限を付与します。

GRANT READ,WRITE ON DIRECTORY dmtest TO dmuser;

注意:
セキュリティ上の理由から、権限の付与は慎重に行ってください。

関連項目:
CREATE DIRECTORY文の詳細は、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください

IMPORT_MODELの表領域

マイニング・モデルは、マイニング・モデルの所有者のデフォルト表領域か、または所有者がアクセス権を保持する表領域に格納されます。また、この表領域はターゲット・データベースに存在し、ターゲット・ユーザーはその表領域にアクセスできる必要があります。表領域がターゲット・データベースに存在しない場合、モデルをインポートする前に表領域を作成する必要があります。

たとえば、モデルがDMUSERスキーマに作成されており、DMUSERのデフォルト表領域がUSERSである場合、ターゲット・データベースにUSERS表領域が存在している必要があります。次のように、USERS表領域を作成し、適切な表領域割当て制限を指定してターゲット・ユーザーにアクセス権を付与できます。

connect / as sysdba;
create tablespace USERS datafile 'data_file_name' size 200M autoextend on;
alter user target_user quota unlimited on USERS;

EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELによって作成される表

データ・マイニングのエクスポート・ユーティリティとインポート・ユーティリティを使用すると、ユーザーのスキーマに内部用にのみ使用される表が作成されます。

- DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP。エクスポートおよびインポート中に内部用に使用され、ジョブ履歴を提供します。

- DM$P_MODEL_IMPORT_TEMP。インポート中に内部用にのみ使用されます。

- DM$P_MODEL_TABKEY_TEMP。エクスポートおよびインポート中に、内部用にのみ使用されます。

これらの表は変更しないでください。ただし、エクスポート・ジョブまたはインポート・ジョブが実行中でないときは削除できます。ユーティリティによって、次のジョブ用にこれらが再作成されます。

例: マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート

この例では、2つのモデルを含むダンプ・ファイルを作成し、このダンプ・ファイルからモデルをインポートします。

この例は、Linuxシステムで生成されたものです。ディレクトリ・オブジェクトmydirは、パス/scratch/dumpfilesを表します。(「EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELのディレクトリ・オブジェクト」を参照してください。)

DMUSERスキーマからのモデルのエクスポート

この例では、dmuserスキーマには2つのマイニング・モデルが含まれています。

SQL> CONNECT dmuser
Enter password: password

SQL> SELECT model_name FROM user_mining_models;

MODEL_NAME
------------------------------
GLMR_SH_REGR_SAMPLE
SVMC_SH_CLAS_SAMPLE

次のコマンドは、mydirというディレクトリ・オブジェクトを作成し、すべてのモデルをdmuserからmydirにエクスポートします。

SQL> CREATE OR REPLACE DIRECTORY mydir AS '/scratch/dumpfiles';
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.export_model('all_dmuser_models.dmp', 'mydir');

エクスポートまたはインポートの際には、ダンプ・ファイルと同じディレクトリにログ・ファイルが作成されます。現在の出力デバイス(画面など)にエラー・メッセージが返され、ログ・ファイルに追加情報が記録される場合もあります。

このサンプル・エクスポートにより、mydirディレクトリに次の2つのファイルが作成されます。

- ALL_DMUSER_MODELS01.DMPという名前のダンプ・ファイル(2桁の接尾辞が名前に追加される)

- DMUSER_EXP_920.LOGという名前のログ・ファイル

ファイルのデフォルト名の詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

ログ・ファイルは、システム・コマンドまたはシステム・エディタで表示できます。ファイルを見つけるには、物理ディレクトリのパスを知っている必要があります。

DMUSER_EXP_920.LOGには、エクスポートされた2つのマイニング・モデルおよびサポートしているオブジェクトが表示されます。

Starting "DMUSER"."DMUSER_exp_17":  DM_EXPIMP_JOB_ID=17
Estimate in progress using BLOCKS method...
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Total estimation using BLOCKS method: 1.062 MB
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/GRANT/OWNER_GRANT/OBJECT_GRANT
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/POST_INSTANCE/PROCACT_INSTANCE
. . exported "DMUSER"."DM$PIGLMR_SH_REGR_SAMPLE"         7.085 KB      14 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PISVMC_SH_CLAS_SAMPLE"         7.507 KB      17 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PCGLMR_SH_REGR_SAMPLE"         53.27 KB    2278 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PAGLMR_SH_REGR_SAMPLE"         5.796 KB      24 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PBGLMR_SH_REGR_SAMPLE"         15.76 KB      67 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PDGLMR_SH_REGR_SAMPLE"             8 KB      66 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PDSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"         9.023 KB      88 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PFGLMR_SH_REGR_SAMPLE"         5.656 KB      10 rows
. . exported "DMUSER"."DM$POSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"         5.320 KB       8 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PXSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"         7.265 KB      77 rows
. . exported "DMUSER"."DM$PZSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"         6.164 KB       1 rows
. . exported "DMUSER"."DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP"           5.921 KB       2 rows
Master table "DMUSER"."DMUSER_exp_17" successfully loaded/unloaded
******************************************************************************
Dump file set for DMUSER.DMUSER_exp_17 is:
/scratch/dumpfiles/all_dmuser_models01.dmp
Job "DMUSER"."DMUSER_exp_17" successfully completed at 10:30:19

同じスキーマへのモデルのインポート

モデルはエクスポートされた後もDMUSERに存在します。この例では、ダンプ・ファイルからインポートする前にモデルを削除します。インポートにより同じ名前を持つ既存のモデルが上書きされることはありません。

SQL> EXECUTE dbms_data_mining.drop_model('GLMR_SH_REGR_SAMPLE');
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.drop_model('SVMC_SH_CLAS_SAMPLE');

次のコマンドは、ダンプ・ファイルのすべてのモデルをDMUSERスキーマにリストアします。

SQL> EXECUTE dbms_data_mining.import_model('all_dmuser_models01.dmp', 'mydir');

別のスキーマへのモデルのインポート

必要な権限を持つユーザーは、ダンプ・ファイルのモデルを別のスキーマにロードできます。ターゲット・スキーマは、モデルのエクスポート元となったスキーマと同一の表領域へのアクセス権限および同一の権限を持つ必要があります。

CREATE USER dmuser2 IDENTIFIED BY password
default tablespace dmuser
temporary tablespace temp
quota unlimited on dmuser;

@ $ORACLE_HOME/RDBMS/demo/dmshgrants dmuser2

インポート・コマンドをSYSとして実行すると、2つのモデルがDMUSER2スキーマにロードされます。

SQL> EXECUTE dbms_data_mining.import_model('all_dmuser_models01.dmp', 'mydir', null, null, null, 'todmuser2', 'dmuser:dmuser2');

パラメータには、ログ・ファイルの名前としてTODMUSER2.LOGを指定します。名前には、拡張子.LOGが自動的に追加されます。ログ・ファイルには、インポートされたモデルの名前と、サポートするメタデータが示されます。

Master table "SYS"."todmusr2" successfully loaded/unloaded
Starting "SYS"."todmusr4":  DM_EXPIMP_JOB_ID=21
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
. . imported "DMUSER2"."DM$PIGLMR_SH_REGR_SAMPLE"        7.085 KB      14 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PISVMC_SH_CLAS_SAMPLE"        7.507 KB      17 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PCGLMR_SH_REGR_SAMPLE"        53.27 KB    2278 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PAGLMR_SH_REGR_SAMPLE"        5.796 KB      24 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PBGLMR_SH_REGR_SAMPLE"        15.76 KB      67 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PDGLMR_SH_REGR_SAMPLE"            8 KB      66 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PDSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"        9.023 KB      88 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PFGLMR_SH_REGR_SAMPLE"        5.656 KB      10 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$POSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"        5.320 KB       8 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PXSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"        7.265 KB      77 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$PZSVMC_SH_CLAS_SAMPLE"        6.164 KB       1 rows
. . imported "DMUSER2"."DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP"          5.921 KB       2 rows
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/GRANT/OWNER_GRANT/OBJECT_GRANT
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/POST_INSTANCE/PROCACT_INSTANCE
Job "SYS"."todmusr2" successfully completed at 11:15:26

特定モデルのエクスポートおよびインポート

単一のモデル、モデルのリストまたは特定の特性を共有するモデルのグループをエクスポート/インポートできます。たとえば次のコマンドは、ディレクトリ・オブジェクトEXP_OUTで指定されたディレクトリに、NMF_SH_SAMPLEとSVMR_SH_REGR_SAMPLEの2つのモデルをエクスポートします。

SQL>execute dbms_data_mining.export_model ( 'models2_out', 'EXP_OUT',
'name in (''SVMR_SH_REGR_SAMPLE'')');

関連項目:
他の例については、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

PMMLからのインポート

この機能は、Oracle Database 11gリリース2(11.2.0.2)以上のデータ・マイニングで使用できます。

Predictive Model Markup Language(PMML)で表現されたマイニング・モデルをインポートできます。モデルのタイプは、RegressionModel(線形回帰またはバイナリ・ロジスティック回帰)である必要があります。

PMMLは、Data Mining Group(http://www.dmg.org)によって策定されたXMLベースの規格です。PMMLに準拠しているアプリケーションは、任意のベンダーによって作成されたPMML準拠のモデルを配置できます。Oracle Data Miningでは、回帰モデルに対応するPMML 3.1のコア機能をサポートしています。

関連項目:
PMMLインポートの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

6 Oracle Data Miningのアップグレード

この章では、downgrade Oracle Data Mining 11g Release 2 (11.2)をアップグレードまたはダウングレードする方法について説明します。内容は次のとおりです。

- データ・マイニング・アップグレードの概要

- Database Upgrade Assistantを使用したアップグレード

- エクスポート/インポートを使用したアップグレード

- アップグレード後の手順

- Data Miningのダウングレード

データ・マイニング・アップグレードの概要

Oracle Data Miningのアップグレードは、Oracle Databaseのアップグレード・プロセスと完全に統合されています。リリース11.1とリリース10gのどちらからアップグレードする場合でも、データ・マイニング・モデルとメタデータはOracle Databaseのアップグレード中に自動的にアップグレードされます。

データベースのアップグレードには、Database Upgrade Assistant (DBUA)を使用することも、エクスポートおよびインポート・ユーティリティを使用して手動アップグレードを実行することもできます。

関連項目:
データベースの完全なアップグレード手順については、『Oracle Databaseアップグレード・ガイド』を参照してください。

データ・マイニング・モデルのアップグレード

アップグレードされたモデルは、引き続き以前のリリースの場合と同様に機能します。アップグレードされた環境で作成した新しいモデルが、新しいリリースで導入された新しいマイニング機能を利用できます。

注意:
Oracle Data MiningのPL/SQL APIで作成されたモデルは、10.1から11gにアップグレードできます。
Oracle Data MiningのJava APIで作成されたモデルは、10.1から11gにアップグレードできません。Java APIの10.1バージョンは、Oracle Data Mining 10.2ではサポートされなくなりました。

リリース9.2からリリース11gへのモデルのアップグレードはサポートされていません。

10gからのアップグレード

Oracle Data Mining 10gでは、データ・マイニング・メタデータおよびPL/SQLパッケージはDMSYSスキーマに格納されます。Oracle Data Mining 11gにはDMSYSが存在せず、データ・マイニング・メタデータ・オブジェクトはSYSに格納されます。

10gから11gへのアップグレード中には、Data Miningのすべてのメタデータ・オブジェクトとPL/SQLパッケージがDMSYSからSYSに移行されます。アップグレード後に、ダウングレードの必要がないと確定したときには、初期化パラメータCOMPATIBLEを11.2に設定し、DMSYSスキーマとそれに関連するオブジェクトを、次のようにしてアップグレード後のデータベースから削除します。

SQL> CONNECT / AS sysdba;
SQL> DROP USER dmsys CASCADE;
SQL> DELETE FROM sys.exppkgact$ WHERE schema = 'DMSYS';
SQL> SELECT COUNT(*) FROM dba_synonyms WHERE table_owner = 'DMSYS';

結果がゼロ以外の行になる場合は、次のようにSQLスクリプトを作成して実行します。

SQL> set head off
SQL> spool directory_path/drop_dmsys_synonyms.sql
SQL> SELECT 'Drop public synonym ' ||'"'||SYNONYM_NAME||'";'
FROM DBA_SYNONYMS WHERE TABLE_OWNER = 'DMSYS';
SQL> spool off
SQL> @directory_path/drop_dmsys_synonyms.sql

DMSYSを削除すると、Oracle Data MiningはSYS.DBA_REGISTRYにコンポーネントとして表示されなくなります。

11gへのアップグレード後は、Data Mining Scoring Engine (DMSE)に切り替えられなくなります。スコアリング・エンジンは11gでは存在しません。

関連項目:
「Oracle Database 11gリリース1のOracle Data Miningの新機能」

11.1からのアップグレード

リリース11.1から11.2にアップグレードする場合は、DMSYSがあるかどうかを確認します。データベースを以前に10gからアップグレードした場合には、DMSYSがまだ残っている可能性があります。まだDMSYSがデータベースに存在する場合は、削除する必要があります。

Database Upgrade Assistantを使用したアップグレード

Oracle Database Upgrade Assistantには、アップグレード・プロセスをインタラクティブに順を追って説明するグラフィカル・ユーザー・インタフェースが用意されています。Upgrade Assistantを起動するには、次の手順に従います。

1. Windowsの「スタート」メニューから、Oracleホーム・ディレクトリを選択します。

2. 「コンフィグレーションおよび移行ツール」メニューを選択します。

3. Upgrade Assistantを起動します。

Linuxプラットフォームでは、DBUAユーティリティを実行してOracle Databaseをアップグレードします。

エクスポート/インポートを使用したアップグレード

必要に応じて、Oracle Data Miningを手動でアップグレードすることも可能です。以前のバージョンのOracle Databaseで作成されたモデルをエクスポートし、新しい11gリリース2 (11.2)データベースにインポートできます。

リリース11.1のデータ・マイニング・モデルのエクスポートとインポート

モデルを11.1データベースからダンプ・ファイルへエクスポートして11.2データベースにインポートするには、「マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート」の手順に従います。

リリース10gのデータ・マイニング・モデルのエクスポートとインポート

モデルを10gデータベースからダンプ・ファイルへエクスポートするには、「マイニング・モデルのエクスポートおよびインポート」の手順に従います。10.1のJava APIで作成したモデルがある場合は、エクスポートに含めないでください。11gではサポートされていません。

ダンプ・ファイルからモデルをインポートする前に、DMEIDMSYSスクリプトを実行して、11gデータベースにDMSYSスキーマを作成します。

SQL>CONNECT / as sysdba;
SQL>@ORACLE_HOME\RDBMS\admin\dmeidmsys.sql
SQL>EXIT;

注意:
TEMP表領域がすでに11gデータベースに存在している必要があります。DMEIDMSYSスクリプトは、TEMP表領域およびSYSAUX表領域を使用してDMSYSスキーマを作成します。

ダンプ・ファイルをデータベースにインポートするには、次のコマンドを発行します。

%ORACLE_HOME\bin\impdp system\<password>
dumpfile=<dumpfile_name>
directory=<directory_name>
logfile=<logfile_name> .....
SQL>CONNECT / as sysdba;
SQL>EXECUTE dmp_sys.upgrade_models('11.0.0');
SQL>ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
SQL>EXIT;

アップグレードされたマイニング・モデルで操作を実行する前にデータベースを停止する場合、共有プールがフラッシュされます。

インポートが完了したら、データベースからDMSYSスキーマを削除する必要があります。

アップグレード後の手順

データベースのアップグレード後、アップグレード・ログ・ファイルおよびSYS.DBA_REGISTRYビューをチェックして、アップグレード・プロセスが正常に完了したことを確認します。アップグレードしたデータベースのDBA_MINING_MODELSビューも確認します。新しくアップグレードされたマイニング・モデルが、このビューに表示されます。

アップグレードを検証し、ダウングレードの必要がないことを確認した後は、初期化パラメータCOMPATIBLEを11.2に設定する必要があります。

重要:
Oracle 11gでは、データ・マイニングのユーザー・アカウントにCREATE MINING MODEL権限を付与する必要があります。この権限は、11gでデータ・マイニング・モデルを作成する際に必要です。詳細は、第4章「データ・マイニング用のユーザーと権限」を参照してください。

Data Miningのダウングレード

データベースを以前のバージョンにダウングレードする前に、アップグレードしたデータベースで11gリリース2 (11.2)のマイニング・モデルが作成されていないことを確認します。確認には、SYSで次のSQL文を発行します。

SQL>SELECT o.name FROM sys.model$ m, sys.obj$ o
WHERE m.obj#=o.obj# AND m.version=2;

データベースに11gリリース2 (11.2)のマイニング・モデルがある場合、データベースをダウングレードする前に、DBMS_DATA_MINING.DROP_MODELルーチンを使用して手動で削除します。削除しないと、データベースのダウングレード・プロセスは異常終了します。DROP_MODELを呼び出す構文の詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

7 データ・マイニングのサンプル・プログラム

Data Miningのサンプル・プログラムから、Oracle Data Mining APIについて多くを学ぶことができます。これらのプログラムは、データの準備、アルゴリズムの選択、アルゴリズムのチューニング、テストおよびスコアリングを行うための一般的な方法を示しています。各プログラムで、データベースにマイニング・モデルが作成されます。すべてのプログラムには、コードの理解に役立つインライン・コメントが多数含まれています。

関連項目:
Data Mining APIの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

注意:
Oracle Data Mining Java APIは、このリリースでは非推奨です。
Javaサンプル・プログラムは今も公開されていますが、新しいアプリケーションではOracle Data Mining Java APIを使用しないことをお薦めします。推奨されない機能は、下位互換性を維持する目的のみでサポートされています。

この章には、次の項が含まれます。

- インストールと設定

- PL/SQLプログラム

- Javaプログラム

- サンプル・データ

インストールと設定

Data Miningのサンプル・プログラムは、Oracle Database Examplesとともにインストールされます。Oracle Technology Networkからもダウンロードできます。

プログラムでは、サンプル・スキーマを含んでいるデータベースへのアクセスが必要です。プログラムを実行する前に、2つの構成スクリプトを実行してデータを構成し、必要な権限をユーザーIDに割り当てる必要があります。

サンプル・プログラムのインストール

次の手順に従って、サンプル・プログラムをインストールします。

1. サンプル・スキーマを含めてOracle Databaseをインストールするか、サンプル・スキーマを含むデータベースへのアクセス権を取得します。

- 「Oracle Databaseのインストール」の手順に従った場合、サンプル・スキーマは自動的に初期データベースにインストールされています。必ずSHスキーマのロックを解除してください。

- データベースにサンプル・スキーマが含まれていない場合は、Oracle Database Configuration Assistantを使用して、または手動でインストールすることができます。手順は、Oracle Databaseのサンプル・スキーマを参照してください。

2. Database ExamplesがOracle Databaseにインストールされたかどうかを確認します。Database Examplesには、Oracle Data Miningを含めてOracle Databaseの様々な機能を説明する一連のサンプル・プログラムが収録されています。プログラムは、OracleホームのRDBMS/demoサブディレクトリにロードされます。
Database Examplesがインストールされていない場合は、「Oracle Database Examplesのインストール(オプション)」の手順に従ってインストールを実行できます。あるいは、Oracle Technology NetworkからData Miningのサンプル・プログラムをダウンロードすることもできます。

http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/index.html

構成スクリプトの実行

次の手順を実行してサンプル・データを構成し、必要な権限をデータ・マイニング・ユーザーのIDに付与します。

1. システム権限を使用してSQL*Plusにログインします。

Enter user-name: sys / as sysdba
Enter password: password

2. データ・マイニング操作に必要なユーザーIDがない場合は、「例: SQL*Plusでのデータベース・ユーザーの作成」の手順に従ってユーザーIDを作成できます。

3. dmshgrants.sqlを実行して、データ・マイニング権限とSHアクセス権をユーザーIDに付与します。SHにあるいくつかの表を、データ・マイニングのサンプル・プログラムで使用します。 データ・マイニングのユーザー名をパラメータとして指定します。Oracleホーム・ディレクトリのフルパスを指定します。

@ ORACLE_HOME\RDBMS\demo\dmshgrants dmuser

4. データ・マイニング・ユーザーとしてデータベースにアクセスします。

CONNECT dmuser
Enter password: password

5. dmsh.sqlを実行して、サンプル・プログラムに必要な表やビューなどのオブジェクトをデータ・マイニング・ユーザーのスキーマに移入します。Oracleホーム・ディレクトリのフルパスを指定します。

@ ORACLE_HOME\RDBMS\demo\dmsh
COMMIT;

サンプル・プログラムの参照

この項では、Database Examplesとともにインストールされている場合にサンプル・プログラムを参照する方法について説明します。

PL/SQLプログラムを参照するには、親ディレクトリに移動し、dmで始まり.sqlで終わるファイルを検索します。

たとえば、Database ExamplesがC:\app\demotest\product\11.2.0\db_1\というOracleホームにインストールされている場合は、C:\app\demotest\product\11.2.0\db_1\RDBMS\demo\に移動し、Windowsの検索機能を使用してdm*.sqlという名前のファイルを検索します。図7-1に示すように、Windowsの検索でData MiningのPL/SQLプログラムのリストが返されます。

図7-1 Data MiningのサンプルPL/SQLプログラム

注意:
図7-1にリストされているファイルには、Data MiningのすべてのPL/SQLプログラムが含まれています。ただし、ファイルのうちdmhpdemo.sqlは、Data Miningプログラムではありません。

Windowsの検索機能を使用して、同じディレクトリでdm*.javaという名前のファイルを検索します。図7-2に示すように、Windowsの検索でData MiningのJavaプログラムが返されます。

図7-2 Data MiningのサンプルJavaプログラム

サンプル・プログラムの実行

サンプル・プログラムは、必要に応じて何回でも実行できます。前回の実行結果の削除後に、新規に実行されます。

プログラムを実行すると、プログラム・コードとプログラム出力が表示されます。

PL/SQLサンプル・プログラムの実行

PL/SQLプログラムを実行するには、次の手順に従います。

1. SQL*Plusを起動し、データ・マイニング・ユーザーとしてログインします。

Enter user-name: dmuser
Enter password: password

2. アットマーク(@)の後にプログラムの完全修飾パスを指定してプログラムを実行します。次の例で、ORACLE_HOMEはOracleホーム・ディレクトリのパスに置き換えてください。

SQL>@ ORACLE_HOME\RDBMS\demo\dmnbdemo

この例では、Naive Bayesモデルを作成するプログラムdmnbdemo.sqlを実行しています。

Javaプログラムの実行準備

Javaプログラムを実行する際は、事前にJava環境を設定してプログラムをコンパイルしておく必要があります。

1. 使用しているJavaのバージョンが1.5以上であることを確認します。コマンド・ウィンドウに次のように入力すると、Javaのバージョンを確認できます。

>java -version

2. PATH変数に、ORACLE_HOME\jdk\bin\を他のどのJavaバージョンのパスよりも前に追加します。ORACLE_HOMEは、Oracleホーム・ディレクトリのフルパスです。

3. WindowsのCLASSPATHに次のデータ・マイニングJARファイルを追加します。

ORACLE_HOME\RDBMS\jlib\jdm.jar
ORACLE_HOME\RDBMS\jlib\ojdm_api.jar
ORACLE_HOME\RDBMS\jlib\xdb.jar
ORACLE_HOME\jdbc\lib\ojdbc5.jar
ORACLE_HOME\oc4j\j2ee\home\lib\connector.jar
ORACLE_HOME\jlib\orai18n.jar
ORACLE_HOME\jlib\orai18n-mapping.jar
ORACLE_HOME\lib\xmlparserv2.jar

4. 図7-2のプログラムをコンパイルします。JAVAC実行可能ファイルを使用するには、コマンド・ウィンドウを開いてOracleホームの\RDBMS\demoに移動します。

>javac program_name.java

次に例を示します。

>javac dmnbdemo.java

JAVACが見つからない場合は、PATH変数の値を確認します。

Javaプログラムの実行

Javaプログラムは、次のようなコマンドを使用して、オペレーティング・システムのプロンプトから実行できます。

>java program_name host_name:port_number:database_identifier user password

サンプル・モデルのリスト

サンプル・プログラムによって作成されたマイニング・モデルは、例7-1に示すような問合せで表示できます。

例7-1 サンプルのデータ・マイニング・モデル

SQL> SELECT model_name, mining_function, algorithm FROM user_mining_models
ORDER BY model_name;

MODEL_NAME                     MINING_FUNCTION                ALGORITHM
------------------------------ ------------------------------ ------------------------------
ABNMODEL_JDM                   CLASSIFICATION                 ADAPTIVE_BAYES_NETWORK
ABN_SH_CLAS_SAMPLE             CLASSIFICATION                 ADAPTIVE_BAYES_NETWORK
AIMODEL_JDM                    ATTRIBUTE_IMPORTANCE           MINIMUM_DESCRIPTION_LENGTH
AI_SH_SAMPLE                   ATTRIBUTE_IMPORTANCE           MINIMUM_DESCRIPTION_LENGTH
APMODEL_JDM                    CLASSIFICATION                 NAIVE_BAYES
ARMODEL_JDM                    ASSOCIATION_RULES              APRIORI_ASSOCIATION_RULES
AR_SH_SAMPLE                   ASSOCIATION_RULES              APRIORI_ASSOCIATION_RULES
AR_SH_SAMPLE_STR_XNAL          ASSOCIATION_RULES              APRIORI_ASSOCIATION_RULES
AR_SH_SAMPLE_XNAL_SVAL         ASSOCIATION_RULES              APRIORI_ASSOCIATION_RULES
DT_SH_CLAS_SAMPLE              CLASSIFICATION                 DECISION_TREE
GLMCMODEL_JDM                  CLASSIFICATION                 GENERALIZED_LINEAR_MODEL
GLMC_SH_CLAS_SAMPLE            CLASSIFICATION                 GENERALIZED_LINEAR_MODEL
GLMRMODEL_JDM                  REGRESSION                     GENERALIZED_LINEAR_MODEL
GLMR_SH_REGR_SAMPLE            REGRESSION                     GENERALIZED_LINEAR_MODEL
KMMODEL_JDM                    CLUSTERING                     KMEANS
KM_SH_CLUS_SAMPLE              CLUSTERING                     KMEANS
NBEXPIMPMODEL_JDM              CLASSIFICATION                 NAIVE_BAYES
NBMODEL_JDM                    CLASSIFICATION                 NAIVE_BAYES
NB_SH_CLAS_SAMPLE              CLASSIFICATION                 NAIVE_BAYES
NMFMODEL_JDM                   FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
NMF_SH_SAMPLE                  FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
OCMODEL_JDM                    CLUSTERING                     O_CLUSTER
OC_SH_CLUS_SAMPLE              CLUSTERING                     O_CLUSTER
SVMCMODEL_JDM                  CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES
SVMC_SH_CLAS_SAMPLE            CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES
SVMOMODEL_JDM                  CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES
SVMO_SH_CLAS_SAMPLE            CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES
SVMRMODEL_JDM                  REGRESSION                     SUPPORT_VECTOR_MACHINES
SVMR_SH_REGR_SAMPLE            REGRESSION                     SUPPORT_VECTOR_MACHINES
TREEMODEL_JDM                  CLASSIFICATION                 DECISION_TREE
TXTNMFMODEL_JDM                FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
TXTSVMMODEL_JDM                CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES
T_NMF_SAMPLE                   FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
T_SVM_CLAS_SAMPLE              CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES

Javaプログラムによって作成されたモデルと、PL/SQLプログラムによって作成されたモデルは、モデル名で区別できます。Javaプログラムによって作成されたモデルは、名前に「_JDM」が付いています。

PL/SQLプログラム

PL/SQLサンプル・プログラムでは、モデル作成用のDBMS_DATA_MININGパッケージおよびマイニング・データ変換用のDBMS_DATA_MINING_TRANSFORMパッケージの使用例を示します。

関連項目:

- PL/SQL APIの構文については、『Oracle Database PL/SQLパッケージ・プロシージャおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。

- APIの使用方法については、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

- モデル・スコアリング用のSQL関数の構文については、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください。

PL/SQLプログラムのアルゴリズム

表7-1では、PL/SQLプログラムをアルゴリズム別に示しています。

表7-1 PL/SQLサンプル・プログラムのアルゴリズム

プログラム・ファイル

アルゴリズム

マイニング機能またはタスク

dmaidemo.sql

最小記述長

属性評価

dmardemo.sql

Apriori

相関

dmdtdemo.sql

ディシジョン・ツリー

分類

dmdtxvlddemo.sql

ディシジョン・ツリー(クロス・バリデーション)

分類

dmglcdem.sql

2項ロジスティック回帰(GLM)

分類

dmglrdem.sql

多変量線形回帰(GLM)

回帰

dmkmdemo.sql

k-Means

クラスタリング

dmnbdemo.sql

Naive Bayes

分類

dmnmdemo.sql

Non-Negative Matrix Factorization

特徴抽出

dmocdemo.sql

O-Cluster

クラスタリング

dmsvcdem.sql

サポート・ベクター・マシン

分類

dmsvodem.sql

サポート・ベクター・マシン

異常検出

dmsvrdem.sql

サポート・ベクター・マシン

回帰

dmtxtfe.sql

Oracle Textを使用した用語抽出

マイニング用のテキスト変換

dmtxtnmf.sql

Non-Negative Matrix Factorization

NMFを使用したテキスト・マイニング

dmtxtsvm.sql

サポート・ベクター・マシン

SVMを使用したテキスト・マイニング

PL/SQLプログラム: マイニング機能

表7-2では、PL/SQLサンプル・プログラムをマイニング機能別に示しています。各サンプル・プログラムの詳細は、ソース・コード中のコメントを参照してください。

表7-2 PL/SQLサンプル・プログラムのマイニング機能

マイニング機能

説明

分類

分類プログラムでは、様々な前処理手法を示し、次の手順が実行される。

- トレーニング・データを使用して分類モデルを作成する。

- モデルの詳細および設定を表示する。

- テスト・データにモデルを適用し、モデルをテストする。

- 混同マトリックス、リフト、ROCなどのテスト・メトリックを計算する。

- スコアリング・データにモデルを適用する。

- 適用結果を表示する。

- コスト・マトリックスの影響を受けた、ランク付けされた適用結果を表示する。

dmnbdemo.sqlはNaive Bayesを説明する。

dmdtdemo.sqlはディシジョン・ツリーを説明する。

dmsvcdem.sqlはSVM分類を説明する。

dmglcdem.sqlはGLM分類(2項ロジスティック回帰)を説明する。

dmdtxvlddemo.sqlプログラムでは、ディシジョン・ツリー・ベースの分類にクロス・バリデーション法を使用する。このプログラムのごく一部を変更すると、別のモデル/アルゴリズムを使用するクロス・バリデーションを実行できる。

回帰

dmsvrdem.sqlでは、使用するテスト・メトリックは異なるが、分類プログラムとほとんど同じ処理を行う。入力データの選択された属性は前処理(正規化)される。

注意: dmsvrdem.sqlは、自動データ準備の使用方法を示しています。

dmglrdem.sqlはGLM回帰(多変量線形回帰)を説明する。

異常検出

dmsvodem.sqlは1クラスSVMを説明する。

相関

dmardemo.sqlは、相関モデルを作成し、高頻度項目セットおよび相関ルールを出力する。

クラスタリング

dmkmdemo.sql(k-Means)およびdmocdemo.sql(O-Cluster)は、クラスタリング・モデルを作成し、クラスタの詳細(各クラスタのルール、重心、ヒストグラムなど)を出力する。モデルがスコアリングされ、各クラスタに関連する確率が出力として戻される。入力データの選択された属性は前処理される。

注意: dmkmdemo.sqlは、自動データ準備の使用例を示しています。

特徴抽出

dmnmdemo.sqlは、特徴抽出モデルを作成し、モデルの詳細を出力する。モデルがスコアリングされ、各特徴IDと確率が関連付けられる。入力データの選択された属性は前処理(正規化)される。

属性評価

dmaidemo.sqlは、属性評価モデルを作成し、モデルの詳細として重要な属性のリストを出力する。入力データの選択された属性は前処理(ビニング)される。

PL/SQLテキスト・マイニング・プログラム

3つのサンプル・プログラムで、PL/SQLを使用するテキスト・マイニングのプロセスを示します。1つのプログラムでは、マイニングするテキストの変換に必要な前処理が行われます。あとの2つでは、変換されたテキストを使用するモデルが作成されます。

関連項目:

- Oracle Data Miningによるテキスト・マイニングの詳細は、Oracle Data Mining概要を参照してください。

- PL/SQLでのテキスト変換の詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

PL/SQLテキスト・マイニングのサンプル・プログラムは、次のとおりです。

- dmtxtfe.sql - マイニングするテキストを準備する用語抽出のプロセスを示します。

- dmtxtnmf.sql - Non-Negative Matrix Factorizationアルゴリズムを使用するテキスト・マイニング・モデルを作成します。

- dmtxtsvm.sql - SVM分類を使用するテキスト・マイニング・モデルを作成します。

Javaプログラム

Javaのデモでは、Oracle Data Mining Java APIの特徴を説明しています。これは、Java Data Mining (JDM) 1.0.1.1標準に対するオラクル固有の機能拡張が実装されたAPIです。サンプルJavaプログラムでは、Data Miningのすべてのアルゴリズムと、データ変換技術、予測分析、エクスポート/インポートおよびテキスト・マイニングについてデモを示します。

注意:
Oracle Data Mining Java APIは、このリリースでは非推奨です。
新しいアプリケーションでは、非推奨となった機能を使用しないことをお薦めします。推奨されない機能は、下位互換性を維持する目的のみでサポートされています。

関連項目:

- Oracle Data Mining Java APIの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

- 『Oracle Data Mining Java API Reference』(Javadoc)

Javaプログラムのアルゴリズム

表7-3では、Javaプログラムをアルゴリズム別に示しています。

表7-3 Javaサンプル・プログラムのアルゴリズム

プログラム・ファイル

アルゴリズム

マイニング機能またはタスク

dmaidemo.java

最小記述長

属性評価

dmapplydemo.java

Naive Bayes

スコアリング方法

dmardemo.java

Apriori

相関

dmexpimpdemo.java

エクスポート/インポート

モデルのエクスポート/インポート

dmglcdemo.java

2項ロジスティック回帰(GLM)

分類

dmglrdemo.java

多変量線形回帰(GLM)

回帰

dmkmdemo.java

k-Means

クラスタリング

dmnbdemo.java

Naive Bayes

分類

dmnmdemo.java

Non-Negative Matrix Factorization

特徴抽出

dmocdemo.java

O-Cluster

クラスタリング

dmpademo.java

自動化された予測および説明

予測分析

dmsvcdemo.java

サポート・ベクター・マシン

分類

dmsvodemo.java

サポート・ベクター・マシン(1クラス)

分類

dmsvrdemo.java

サポート・ベクター・マシン

回帰

dmtreedemo.java

ディシジョン・ツリー

分類

dmtxtnmfdemo.java

Non-Negative Matrix Factorization

NMFによるテキスト・マイニング

dmtxtsvmdemo.java

サポート・ベクター・マシン

SVM分類によるテキスト・マイニング

dmxfdemo.java

ビニング、クリッピングおよび正規化

データ変換

Javaプログラムのマイニング機能

表7-4では、Javaサンプル・プログラムをマイニング機能別に示しています。各サンプル・プログラムの詳細は、ソース・コード中のコメントを参照してください。

表7-4 Javaサンプル・プログラムのマイニング機能

マイニング機能またはタスク

説明

分類

分類プログラムでは、様々な前処理手法を示し、次の手順が実行される。

- トレーニング・データを使用して分類モデルを作成する。

- モデルの詳細および設定を表示する。

- テスト・データにモデルを適用し、モデルをテストする。

- 混同マトリックス、リフト、ROCなどのテスト・メトリックを計算する。

- スコアリング・データにモデルを適用する。

- 適用結果を表示する。

- コスト・マトリックスの影響を受けた、ランク付けされた適用結果を表示する。

dmapplydemo.javaプログラムでは、Naive Bayesモデルの適用方法をいくつか示す。

dmglcdemo.javaはGLM分類(2項ロジスティック回帰)を説明する。

回帰

dmsvrdemo.javaでは、使用するテスト・メトリックは異なるが、分類プログラムとほとんど同じ処理を行う。入力データの選択された属性は前処理(正規化)される。

dmglrdemo.javaはGLM回帰(多変量線形回帰)を説明する。

相関

dmardemo.javaは、相関モデルを作成し、高頻度項目セットおよび相関ルールを出力する。入力データの選択された属性は前処理(ビニング)される。

クラスタリング

dmkmdemo.java(k-Means)およびdmocdemo.java(O-Cluster)は、クラスタリング・モデルを作成し、クラスタの詳細(各クラスタのルール、重心、ヒストグラムなど)を出力する。モデルがスコアリングされ、各クラスタに関連する確率が出力として戻される。入力データの選択された属性は前処理(正規化)される。

特徴抽出

dmnmdemo.javaは、特徴抽出モデルを作成し、モデルの詳細を出力する。モデルがスコアリングされ、各特徴IDと確率が関連付けられる。入力データの選択された属性は前処理(正規化)される。

属性評価

dmaidemo.javaは、属性評価モデルを作成し、モデルの詳細として重要な属性のリストを出力する。入力データの選択された属性は前処理(ビニング)される。

データ変換

dmxfdemo.javaでは、ビニング、クリッピングおよび正規化変換の実行例を示す。

予測分析

dmpademo.javaのデモでは、PREDICT、EXPLAIN、PROFILEの各機能を示します。

モデルのインポート/エクスポート

dmexpimpdemo.javaは、Naive Bayesモデルを作成し、そのモデルをダンプ・ファイルにエクスポートした後、そのダンプ・ファイルからモデルをインポートする。

Javaテキスト・マイニング・プログラム

2つのJavaサンプル・プログラムで、テキスト・マイニングのプロセスを示します。一方は特徴抽出モデルを作成し、もう一方は分類モデルを作成します。

関連項目:

- Oracle Data Miningによるテキスト・マイニングの詳細は、Oracle Data Mining概要を参照してください。

- Javaでのテキスト変換の詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

どちらのJavaテキスト・マイニング・プログラムも、マイニングするテキストを変換するdmtxtnmfdemo.javaインタフェースを使用しています。プログラムは次のとおりです。

- dmtxtnmf.sql - Non-Negative Matrix Factorizationアルゴリズムを使用するテキスト・マイニング・モデルを作成します。

- dmtxtsvmdemo.java - SVM分類を使用するテキスト・マイニング・モデルを作成します。

サンプル・データ

dmsh.sqlスクリプトは、ユーザーのスキーマにビュー、表および索引を作成します。ビューにより、SHスキーマにある表の顧客データの列が定義されます。このデータは、データ・マイニングのサンプル・プログラムで使用されます。表もSHの同じ列を参照しますが、この表にはテキスト・マイニング用の特別なCOMMENTS列が含まれます。索引は、COMMENTS列のテキストから用語を抽出し、ネストした表列を作成するために使用されます。

データ・マイニング用の顧客データ

データ・マイニング・ユーザーのスキーマ内のビューにより、SHスキーマ内のCUSTOMERS、SALES、PRODUCTS、COUNTRIESおよびSUPPLEMENTARY_DEMOGRAPHICSの各表のデータの列が定義されます。次のSQL文を使用して、これらのビューをリスト表示できます。

SQL>CONNECT dmuser
Enter password: password
SQL>SELECT view_name FROM user_views;

これらのビューを表7-5に示します。

表7-5 データ・マイニングのサンプル・プログラムで使用されるビュー

ビュー名

説明

MINING_DATA_APPLY_STR_V

O-cluster用スコアリング・データ

MINING_DATA_BUILD_STR_V

O-cluster用トレーニング・データ

MINING_DATA_APPLY_V

データ・マイニング(テキスト・マイニング以外)用スコアリング・データ

MINING_DATA_BUILD_V

データ・マイニング(テキスト・マイニング以外)用トレーニング・データ

MINING_DATA_TEST_V

データ・マイニング(テキスト・マイニング以外)用テスト・データ

MARKET_BASKET_V

相関ルール用データ

MINING_DATA_ONE_CLASS_V

1クラスSVM用データ

ビューの定義をリスト表示すると、SH内の表への参照がわかります。ビューMINING_DATA_BUILD_Vの定義は次のとおりです。

SQL> set long 1000000
SQL> set longc 100000
SQL> set pagesize 100
SQL> SELECT text FROM all_views WHERE
owner='dmuser3'AND view_name='mining_data_build_v';

SELECT a.CUST_ID, a.CUST_GENDER, 2003-a.CUST_YEAR_OF_BIRTH AGE,
a.CUST_MARITAL_STATUS, c.COUNTRY_NAME, a.CUST_INCOME_LEVEL,
b.EDUCATION, b.OCCUPATION, b.HOUSEHOLD_SIZE, b.YRS_RESIDENCE,
b.AFFINITY_CARD, b.BULK_PACK_DISKETTES, b.FLAT_PANEL_MONITOR,
b.HOME_THEATER_PACKAGE, b.BOOKKEEPING_APPLICATION,
b.PRINTER_SUPPLIES, b.Y_BOX_GAMES, b.OS_DOC_SET_KANJI
FROM  sh.customers a,
sh.supplementary_demographics b,
sh.countries c
WHERE a.CUST_ID = b.CUST_ID AND a.country_id = c.country_id
AND a.cust_id between 101501 and 103000

ビューは、サンプル・モデルの作成、テストおよびスコアリングに使用します。それぞれのビューに、CUSTOMER_ID列(ケースID)およびAFFINITY_CARD列(予測モデルで使用されるターゲット)があります。大部分のビューには、1,500人分の顧客データ(1,500の行)があります。1クラスSVMモデルで使用されるビューには、940人分の顧客データが含まれています。

MINING_DATA_BUILD_Vビューのトレーニング・データの列は次のとおりです。

SQL> DESCRIBE mining_data_build_v

CUST_ID                    NOT NULL            NUMBER
CUST_GENDER                NOT NULL            CHAR(1)
AGE                                            NUMBER
CUST_MARITAL_STATUS                            VARCHAR2(20)
COUNTRY_NAME               NOT NULL            VARCHAR2(40)
CUST_INCOME_LEVEL                              VARCHAR2(30)
EDUCATION                                      VARCHAR2(21)
OCCUPATION                                     VARCHAR2(21)
HOUSEHOLD_SIZE                                 VARCHAR2(21)
YRS_RESIDENCE                                  NUMBER
AFFINITY_CARD                                  NUMBER(10)
BULK_PACK_DISKETTES                            NUMBER(10)
FLAT_PANEL_MONITOR                             NUMBER(10)
HOME_THEATER_PACKAGE                           NUMBER(10)
BOOKKEEPING_APPLICATION                        NUMBER(10)
PRINTER_SUPPLIES                               NUMBER(10)
Y_BOX_GAMES                                    NUMBER(10)
OS_DOC_SET_KANJI                               NUMBER(10)

相関ルール用マーケット・バスケット・データ

相関のデモでは、MARKET_BASKET_Vデータ・セットを使用します。このデータ・セットには、SHにおけるPRODUCTS表からの製品の列と、CUSTOMERS表からのCUSTOMER_ID列が含まれています。MARKET_BASKET_Vビューの列は、次のとおりです。

SQL> DESCRIBE market_basket_v

CUST_ID                     NOT NULL         NUMBER
EXTENSION_CABLE                              NUMBER
FLAT_PANEL_MONITOR                           NUMBER
CD_RW_HIGH_SPEED_5_PACK                      NUMBER
ENVOY_256MB_40GB                             NUMBER
ENVOY_AMBASSADOR                             NUMBER
EXTERNAL_8X_CD_ROM                           NUMBER
KEYBOARD_WRIST_REST                          NUMBER
SM26273_BLACK_INK_CARTRIDGE                  NUMBER
MOUSE_PAD                                    NUMBER
MULTIMEDIA_SPEAKERS_3INCH                    NUMBER
OS_DOC_SET_ENGLISH                           NUMBER
SIMM_16MB_PCMCIAII_CARD                      NUMBER
STANDARD_MOUSE                               NUMBER

テキスト・マイニング用の顧客データ

テキスト・マイニングのデモでは、SH内の表の同じ顧客データを使用しますが、追加のテキスト列またはコレクション型列のいずれかが含まれます。このコレクション型は、型DM_NESTED_NUMERICALSのネストした表です。

ヒント:
テキスト列から、ネストした表列に用語を抽出するプロセスは、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

次のSQL文を使用すると、これらの表をリスト表示できます。

SQL>CONNECT dmuser
Enter password: password
SQL>SELECT table_name FROM user_tables WHERE table_name LIKE '%MINING%';

これらのテキスト・マイニングの表を表7-6に示します。

表7-6 テキスト・マイニング・サンプル・プログラムで使用される表

表名

説明

MINING_APPLY_NESTED_TEXT

DM_NESTED_NUMERICALSのCOMMENTS列を持つ適用表

MINING_BUILD_NESTED_TEXT

DM_NESTED_NUMERICALSのCOMMENTS列を持つ作成表

MINING_TEST_NESTED_TEXT

DM_NESTED_NUMERICALSのCOMMENTS列を持つテスト表

MINING_APPLY_TEXT

VARCHAR2(4000)のCOMMENTS列を持つ適用表

MINING_BUILD_TEXT

VARCHAR2(4000)のCOMMENTS列を持つ作成表

MINING_TEST_TEXT

VARCHAR2(4000)のCOMMENTS列を持つテスト表

MINING_BUILD_TEXT、MINING_TEST_TEXTおよびMINING_APPLY_TEXTの各表のCOMMENTS列の型はVARCHAR2(4000)です。

SQL> DESCRIBE mining_build_text
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
CUST_ID                                   NOT NULL NUMBER
CUST_GENDER                               NOT NULL CHAR(1)
AGE                                                NUMBER
CUST_MARITAL_STATUS                                VARCHAR2(20)
COUNTRY_NAME                              NOT NULL VARCHAR2(40)
CUST_INCOME_LEVEL                                  VARCHAR2(30)
EDUCATION                                          VARCHAR2(21)
OCCUPATION                                         VARCHAR2(21)
HOUSEHOLD_SIZE                                     VARCHAR2(21)
YRS_RESIDENCE                                      NUMBER
AFFINITY_CARD                                      NUMBER(10)
BULK_PACK_DISKETTES                                NUMBER(10)
FLAT_PANEL_MONITOR                                 NUMBER(10)
HOME_THEATER_PACKAGE                               NUMBER(10)
BOOKKEEPING_APPLICATION                            NUMBER(10)
PRINTER_SUPPLIES                                   NUMBER(10)
Y_BOX_GAMES                                        NUMBER(10)
OS_DOC_SET_KANJI                                   NUMBER(10)
COMMENTS                                           VARCHAR2(4000)

MINING_*_NESTED_TEXT表のCOMMENTS列の型はDM_NESTED_NUMERICALSです。

SQL> DESCRIBE mining_build_nested_text
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
CUST_ID                                   NOT NULL NUMBER
CUST_GENDER                               NOT NULL CHAR(1)
AGE                                                NUMBER
CUST_MARITAL_STATUS                                VARCHAR2(20)
COUNTRY_NAME                              NOT NULL VARCHAR2(40)
CUST_INCOME_LEVEL                                  VARCHAR2(30)
EDUCATION                                          VARCHAR2(21)
OCCUPATION                                         VARCHAR2(21)
HOUSEHOLD_SIZE                                     VARCHAR2(21)
YRS_RESIDENCE                                      NUMBER
AFFINITY_CARD                                      NUMBER(10)
BULK_PACK_DISKETTES                                NUMBER(10)
FLAT_PANEL_MONITOR                                 NUMBER(10)
HOME_THEATER_PACKAGE                               NUMBER(10)
BOOKKEEPING_APPLICATION                            NUMBER(10)
PRINTER_SUPPLIES                                   NUMBER(10)
Y_BOX_GAMES                                        NUMBER(10)
OS_DOC_SET_KANJI                                   NUMBER(10)
COMMENTS                                           DM_NESTED_NUMERICALS

A Data Miningのインストールの確認

この付録では、データ・マイニングの基本機能がデータベースに存在するかどうかをテストする一連のSQLおよびPL/SQLコマンドについて説明します。これらのコマンドは、追加のソフトウェアをダウンロードまたはインストールせずにデータベースで直接実行できます。

注意:
これらのコマンドでは、いくつかのデータ・マイニング・モデルの作成およびスコアリングを行います。これらのモデルで、意味のあるデータ・マイニングは実行しません。モデルの作成およびスコアリング操作が適切に機能しているかどうかを示すだけです。

内容は次のとおりです。

- データベースへの接続

- 個々のスクリプトの作成またはコマンドの実行

- コマンドの出力

データベースへの接続

SQL*PlusまたはSQL Developerで、システム・ユーザーとしてデータベースに接続します。これらのツールの起動方法がわからない場合には、「アプリケーション開発ツールの接続」を参照してください。

CONNECT sys / as sysdba
Enter password: <sys_password>

USERS表領域およびTEMP表領域がデータベースに存在することを確認します。これらの表領域は通常、デフォルトで含まれており、インストール時に作成される初期データベースに常に含まれます(「Oracle Databaseのインストール」を参照)。単純な問合せで確認ができます。

select tablespace_name from dba_tablespaces;

個々のスクリプトの作成またはコマンドの実行

例A-1のコマンドをテキスト・ファイルにコピーし、.SQLという拡張子で保存するとスクリプトを作成でき、スクリプトはSQLコマンドラインから実行します。

SQL> @ script_name.SQL

あるいは、例A-1からSQLコマンドラインに各コマンドをコピーし、個々に実行することもできます。

例A-1 Data Miningのインストールを確認するコマンド

--------------------------------------------------------
-- create a data mining user
--------------------------------------------------------
CREATE USER dm IDENTIFIED BY <dm_password>
DEFAULT TABLESPACE users
TEMPORARY TABLESPACE temp
QUOTA 20M ON users;

-- grant minimum privileges
GRANT create mining model TO dm;
GRANT create table TO dm;
GRANT create view TO dm;
GRANT create session TO dm;

--------------------------------------------------------
-- create a simple table for mining
--------------------------------------------------------
CONNECT dm/dm;
CREATE TABLE mt (p NUMBER, t NUMBER);
INSERT INTO mt VALUES (1,1);
INSERT INTO mt VALUES (2,2);
COMMIT;

--------------------------------------------------------
-- create models
--------------------------------------------------------
EXEC dbms_data_mining.create_model('MAI','ATTRIBUTE_IMPORTANCE','MT',null,'T');
EXEC dbms_data_mining.create_model('MAR','ASSOCIATION','MT','T');
EXEC dbms_data_mining.create_model('MNB','CLASSIFICATION','MT',null,'T');
EXEC dbms_data_mining.create_model('MSVM','REGRESSION','MT',null,'T');
EXEC dbms_data_mining.create_model('MKM','CLUSTERING','MT',null);
EXEC dbms_data_mining.create_model('MNMF','FEATURE_EXTRACTION','MT',null);

-- check the models
SELECT model_name, algorithm FROM user_mining_models;

--------------------------------------------------------
-- score models
--------------------------------------------------------
SELECT p,t,PREDICTION(MNB USING *) pred_nb,
p,t,prediction(MSVM USING *) pred_svm,
p,t,cluster_id(MKM USING *) clus,
p,t,feature_id(MNMF USING *) feat
FROM mt;

--------------------------------------------------------
-- drop the models and data
--------------------------------------------------------
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MAI');
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MAR');
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MNB');
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MSVM');
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MKM');
EXEC dbms_data_mining.drop_model('MNMF');

DROP TABLE mt PURGE;

コマンドの出力

例A-1のコマンドの出力は、次のとおりです。

User created.

Grant succeeded.

Grant succeeded.

Grant succeeded.

Grant succeeded.

Connected.

Table created.

1 row created.

1 row created.

Commit complete.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

MODEL_NAME                     ALGORITHM
------------------------------ ------------------------------
MAI                            MINIMUM_DESCRIPTION_LENGTH
MAR                            APRIORI_ASSOCIATION_RULES
MKM                            KMEANS
MNB                            NAIVE_BAYES
MNMF                           NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
MSVM                           SUPPORT_VECTOR_MACHINES

6 rows selected.

P          T    PRED_NB          P          T   PRED_SVM          P
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
T       CLUS          P          T       FEAT
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1          1          1          1          1 1.48008198          1
1          3          1          1          1

2          2          2          2          2 1.51991802          2
2          2          2          2          1

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

PL/SQL procedure successfully completed.

Table dropped.

索引
A  B  C  D  E  F  G  I  J  K  L  M  N  O  P  R  S  T  U

A

ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTES, はじめに, 5.1

ALL_MINING_MODEL_SETTINGS, はじめに, 5.1, 5.1.3

ALL_MINING_MODELS, はじめに, 5.1, 5.1.1

ALL_OBJECTS, はじめに

ALTER ANY MINING MODEL, 4.3

ALTER MINING MODEL, 4.4

異常検出, 7.2.1, 7.2.2

Apriori, 7.2.1, 7.3.1

相関, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.2, 7.4.2

属性評価, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.2

属性, 5.1.2

監査, 4.3, 5.4

AUDIT_TRAILパラメータ, 5.4.1

自動データ準備, 7.2.2

B

ビニング, 7.3.1, 7.3.2

C

カタログ・ビュー, はじめに, 5.1

choptユーティリティ, 2.3

分類, 7.2.1, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.2

CLASSPATH, 7.1.4.2

クリップ, 7.3.1, 7.3.2

クラスタリング, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.2

COMMENT, 4.3, 5.1.1, 5.4.2

COMMENT ANY MINING MODEL, 4.3

COMMENT ANY MODEL, 5.3

COMPATIBLEパラメータ, 6.4

接続名, 3.3

コスト・マトリックス, 4.4

CREATE ANY DIRECTORY, 5.5.4

CREATE ANY MINING MODEL, 4.3

CREATE MINING MODEL, 1.3, 4.2, 4.3

D

データ・ディクショナリ・ビュー, はじめに, 5.1

データ・マイニング・オプション, 2.1

有効化または無効化, 2.3

データ・マイニング・ユーザー, 2.1, 2.6.1, 3.2, 4 Database Companion

「Database Examples」を参照

Database Configuration Assistant, はじめに, 1.1, 7.1.1 データベースの例

インストール, 2.4

サンプル・プログラム, 7.1

データベース・ファイルの場所, 2.1 データベース・チューニング, はじめに Database Upgrade Assistant, 6.2, 6.2 DBA

データベース・チューニング, はじめに

本番データベース, はじめに, 2

DBA_AUDIT_OBJECT, 5.4.4 DBA_MINING_MODEL_ATTRIBUTES, 5.1 DBA_MINING_MODEL_SETTINGS, 5.1 DBA_MINING_MODELS, 5.1, 6.4 DBA_OBJ_AUDIT_OPTS, 5.4.4 DBA_OBJECTS, はじめに DBA_REGISTRY, 6.4 DBMS_DATA_MINING, 5.1.2, 7.2 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM, 7.2 DBMS_DATA_MINING.DROP_MODEL, 6.5 ディシジョン・ツリー, 7.2.1, 7.3.1 デモ・プログラム

「サンプル・プログラム」を参照

DHCP, 2.1 ディレクトリ・オブジェクト, 5.5.4 DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP表, 5.5.6 DM$P_MODEL_IMPORT_TEMP表, 5.5.6 DM$P_MODEL_TABKEY_TEMP表, 5.5.6 DMEIDMSYS, 6.3.2 dmshgrants.sql, 1.6, 5.5.7.3, 7.1.2, 7.1.2 dmsh.sql, 7.1.2, 7.4 DMSYS, Preface, 6.3.2 ダウングレード, 6, 6.5, 6.5 DROP ANY MINING MODEL, 4.3

E

Enterprise Edition, 2.1, 2.1

EXPDP, 5.5.1

EXPLAIN, 2.6, 2.6.3, 7.3.2

エクスポート, 2.6.3, 4.2, 5.5, 6.3, 7.3.1, 7.3.2

F

特徴抽出, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.2

G

一般化線形モデル, 7.2.1, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.2

GET_MODEL_DETAILS, 5.1.2

GLM

「一般化線形モデル」を参照

グローバル・データベース名:, 2.1, 3.3

I

IMPDP, 5.5.1

インポート, 2.6.3, 4.2, 5.5, 6.3, 7.3.1, 7.3.2

INIT.ORA, はじめに

インストール

データ・マイニングのサンプル・プログラム, 7.1

Oracle Client, 3.5.1

Oracle Data Miner, 2.5

Oracle Database, 2.1

Oracle Databaseの例, 2.4

Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analytics, 2.6

J

Java API, Preface, 6.1.1, 7, 7.3

Java APIサンプル・プログラム, 7.3

Java APIテキスト・マイニング, 7.3.3

JDM 1.0標準, 7.3

JSR-73 specification, 7.3

K

k-Means, 7.2.1, 7.3.1

L

線形回帰, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1

ロジスティック回帰, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1

ループバック・アダプタ, 2.1

M

マーケット・バスケット・データ, 7.4.2

メモリー・チューニング・パラメータ, はじめに

Microsoft Excel, 1.5, 2.6, 2.6.2, 3.6

Microsoft Windows, 2

最小記述長, 7.2.1, 7.3.1

マイニング・モデル

概要, 5

コメントの追加, 5.3

適用, 4.4

監査, 5.4

名前の変更, 4.4

表示, 5.1

オブジェクト権限, 4.4

「スコアリング」も参照

設定, 5.1.3, 5.1.3

アップグレード, 6.1

表示, 4.4

モデルの詳細, 5.1.2 モデルのシグネチャ, 5.1.2

N

Naive Bayes, 7.2.1, 7.3.1, 7.3.1

Net Configuration Assistant, 2.6.1, 3.5.1

ネット・サービス名, 2.6.1, 3.5.2

新機能, はじめに

NMF

「Non-Negative Matrix Factorization」を参照

Non-Negative Matrix Factorization, 7.2.1, 7.2.1, 7.2.3, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.3 正規化, 7.3.1, 7.3.2

O

オブジェクト権限, 4.4

O-Cluster, 7.2.1, 7.3.1

1クラスSVM, 7.2.1

Oracleベース・ディレクトリ, 2.1, 2.4

Oracle Client

接続, 3.5

インストール, 3.5.1

Spreadsheet Add-Inに必要, 2.6.1

Oracle Data Miner, Preface, 3.1, 3.4 Oracle Data Pump, 5.5 Oracle Database

Enterprise Edition, 2.1, 2.1

インストール, 2.1

ローカル, 3.3

リモート, 3.5

Oracleホーム・ディレクトリ, 2.1, 2.4, 2.4, 2.6.3, 3.5.1, 7.1.2, 7.1.2, 7.1.4.1, 7.1.4.2 Oracle Net, 3.5 Oracle Objects for OLE, 2.6.1 Oracleサービス, 2.1 Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analytics

インストール, 2.6.2

ネット・サービス名, 3.5, 3.5.2

起動, 2.6.3

Oracle Text, 7.2.1 ORACLE_BASE, 2.1 ORACLE_HOME, Preface

P

パラレル実行, はじめに

PGA_AGGREGATE_TARGET, はじめに

PL/SQL API, 3.1, 6.1.1

PL/SQLサンプル・プログラム, 7.2

PL/SQLテキスト・マイニング, 7.2.3

PMML, 5.6

ポート番号, 3.3

PREDICT, 2.6, 2.6.3, 7.3.2

予測分析, 2.6, 3.5, 7.3, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.1, 7.3.2

データ・マイニングに必須な権限, 2.1, 3.2, 4, 4, 5.5.3, 7.1

エクスポートおよびインポートの権限, 5.5.3

サンプル・プログラムの実行に必要な権限, 7.1, 7.1.2

本番データベース, はじめに, 2

PROFILE, 2.6, 2.6.3, 7.3.2

R

回帰, 7.2.1, 7.2.1, 7.2.2, 7.3.1, 7.3.2

S

サンプル・マイニング・モデル, 7.1.5

サンプル・プログラム, 2.4, 7

構成スクリプト, 4.2, 7.1, 7.1.2

使用されるデータ, 7.4

検索, 7.1.3

インストール, 7.1.1

Java, 7.1.4.2, 7.3

PL/SQL, 7.2

実行, 7.1.4, 7.1.4.3

ユーザー, 4.2, 7.1

サンプル・スキーマ, 7.1 スコアリング

Javaプログラム, 7.3.1

モデルのシグネチャ, 5.1.2

権限, 4.3.1

スコアリング・エンジン, 6.1.2 セキュリティ, 4 SELECT ANY MINING MODEL, 4.3 SELECT MINING MODEL, 4.4 SGA_TARGET, はじめに SHスキーマ, 7.1.1, 7.1.2, 7.4 共有カーソル, はじめに SID, 3.3 ソフトウェアの場所

「 Oracleホーム・ディレクトリ」を参照

Spreadsheet Add-In

「Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive Analytics」を参照

起動, 2.6.3

SQL AUDIT, 5.4 SQL COMMENT, 5.3 SQL Developer, 3.1, 3.3 SQL*Plus, 3.1, 3.2 初期データベース, 2.1 サポート・ベクター・マシン, 7.2.1, 7.2.3, 7.3.1, 7.3.3 SVM

「1クラスSVM」も参照

「サポート・ベクター・マシン」を参照

SYS, はじめに, 2.1 システム権限, 4.3

T

用語抽出, 7.2.1, 7.2.3

テキスト・マイニング, 7.2.1, 7.2.1, 7.2.3, 7.3.1, 7.3.3, 7.4.3

変換, 7.3.1

U

アップグレード, 6.1

USER_AUDIT_OBJECT, 5.4.4

USER_MINING_MODEL_ATTRIBUTES, 5.1

USER_MINING_MODEL_SETTINGS, 5.1

USER_MINING_MODELS, 5.1

USER_OBJ_AUDIT_OPTS, 5.4.4

ユーザー, 2.1, 3.3, 5.5.3, 5.5.3, 7.1, 7.1.2

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