Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドのこのリリースでの変更点

『Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド』のこのリリースでの変更点

このリリースで初版となるOracle Data Miningユーザーズ・ガイド

• このガイドは、リリース12cから作成されました。以前のリリースで提供されていた2つのマニュアル(『Oracle Data Mining管理者ガイド』と『Oracle Data Miningアプリケーション開発者ガイド』)は、『Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド』になりました。

• Oracle Data Miningのデータベース管理に関する情報は、「Oracle Data Miningの管理タスク」に統合されました。このガイドの以降の章では、アプリケーション開発について説明します。

• データ・マイニングのサンプル・プログラムに関する情報は、「データ・マイニングのサンプル・プログラム」で説明されています。

Oracle Data Mining 12cリリース2 (12.2)での変更点

『Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド12cリリース2(12.2)』では、次の変更点について説明しています。

12cリリース2の新機能

このリリースの新機能は次のとおりです。

パーティション化されたモデル

• データ・マイニングSQL関数

  新しいデータ・マイニングSQL関数ORA_DM_PARTITION_NAMEは、パーティション化されたモデルに含まれます。この関数は、パーティション化されたモデルのパーティション名を戻します。

  「データ・マイニングSQLスコアリング関数」を参照してください。

  新しいスコアリング関数が提供されています

  「パーティション化されたモデルのスコアリング」を参照してください。

  「GROUPINGヒント」を参照してください。

• パーティション化されたモデルについて

  パーティション化されたモデルの説明が追加されました

  「パーティション化されたモデルについて」を参照してください。

• パーティション化されたモデル内のDDL

  メンテナンス操作のために新たに追加されたパーティションの追加および削除について説明しています。

  パーティション化されたモデルのDDL実装を参照してください。

モデル・ビュー

• 新しいモデル・ディテール・ビューが追加されました。モデル・ディテール・ビューはGET*ファンクションよりも優先されます。

  「モデル・ディテール・ビュー」を参照してください。

  新しいモデル・ディテール・ビュー。「データ・マイニングのデータ・ディクショナリ・ビュー」を参照してください。

明示的セマンティック分析

• 新たに追加されたFEATURE_COMPARE SQL関数

  「データ・マイニングSQLスコアリング関数」を参照してください。

• FEATURE_COMPARE SQL関数

  ESAアルゴリズムを使用する新しいSQL関数FEATURE_COMPAREの例を提供しています。

  「例: WikiデータセットによるESAモデルの構築」を参照してください。

相関ルール集計

• 小売分析データの使用

  相関ルールの拡張および例を追加し、集計の概念を示しています。

  「小売分析データの使用」を参照してください。

  「モデル・ディテール・ビュー」を参照してください。

Rの拡張性

• Rのマイニング・モデル設定

  Rモデルの特性を定義するために、新しいマイニング・モデル設定がRに追加されています。マイニング・モデル設定を、アルゴリズムから独立している一般的な設定とともに使用すると、Rモデルの作成、スコアリングおよび表示を指定できます。

• R用のDBMS_DATA_MINING

  アルゴリズムから独立しているDBMS_DATA_MININGサブプログラムは、分類、クラスタリング、特徴抽出および回帰などのマイニング機能のRモデルで動作できます。

  「DBMS_DATA_MINING」を参照してください。

  「Rモデルのマイニング・モデル設定の指定」を参照してください。

Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)での変更点

『Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド12cリリース1(12.1)』では、次の変更点について説明しています。

新機能

このリリースの新機能は次のとおりです。

• 予測の詳細の拡張

  PREDICTION_DETAILS関数によって、すべての予測アルゴリズムがサポートされ、予測子の詳細が戻されるようになりました。新しい関数のCLUSTER_DETAILSおよびFEATURE_DETAILSが導入されています。

  「予測の詳細」を参照してください。

• 動的スコアリング

  データ・マイニング用のSQL関数によって、事前定義されたモデルなしで動的にデータをスコアリングするための分析句がサポートされるようになりました。

  「動的スコアリング」を参照してください。

• テキスト・マイニングの大幅な拡張

  この拡張によって、入力に非構造化テキストが存在する場合のデータ・マイニング・プロセス(モデルの作成、配置およびスコアリング)が大幅に簡素化されました。

  • テキスト・データの手動での前処理は不要になりました。

  • テキスト索引を作成する必要はありません。

  • CLOB、BLOB、BFILEのデータ型が追加でサポートされています。

  • 文字データを質的な値またはテキストとして指定できます。

  「非構造化テキストのマイニング」を参照してください。

• 新しいクラスタリング・アルゴリズム: 期待値最大化

  次を参照してください。

  • 表4-1

  • 例1-6

  • 例1-7

  • 例1-8

  • 例6-6

  • データ・マイニングのサンプル・プログラムについて

• 新しい特徴抽出アルゴリズム: 特異値分解と主成分分析

  次を参照してください。

  • 表4-1

  • 例6-7

  • データ・マイニングのサンプル・プログラムについて

• 一般化線形モデルは、特徴の選択と作成をサポートするために拡張されました。

  「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。

サポート対象外機能

次の機能は、Oracleではサポートされなくなりました。このリリースでサポート対象外となった機能の詳細は、『Oracle Databaseアップグレード・ガイド』を参照してください。

• Oracle Data Mining Java API

• Adaptive Bayes Network (ABN)アルゴリズム

その他の変更

このリリースでのその他の新機能を次に示します。

• 新しいSQL関数CLUSTER_DISTANCEが導入されました。CLUSTER_DISTANCEは、各行とクラスタの重心との間の行の距離を戻します。

  「スコアリングと配置」を参照してください。

• ネイティブDOUBLEデータ型(BINARY_DOUBLEおよびBINARY_FLOAT)を新しくサポートすることによって、SQLスコアリング関数のパフォーマンスが向上しました。

  「データの準備」を参照

• ディシジョン・ツリー・アルゴリズムが、ネストしたデータをサポートするようになりました。

  「データの準備」を参照