索引

A

ADP 5.2.3.2
Advanced Analyticsオプション 8.1.1, A.2
アルゴリズム 5.1, 5.2.2
- パラレル実行 8.1.3
アルゴリズム
- アルゴリズム・メタデータの登録とは 5.3.5.8
- アルゴリズム・メタデータの登録 5.3.5.8
ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTES 2.2
ALL_MINING_MODEL_SETTINGS 2.2, 5.3.4
ALL_MINING_MODEL_VIEWS 2.2
ALL_MINING_MODEL_XFORMS 2.2
ALL_MINING_MODELS 2.2
異常検出 2.1, 3.1.3, 5.2.1, 5.2.2, 6.7
APPLY 6.1
Apriori 3.4, 4.3.3, 5.2.2
- 例: 集計の計算 3.5.1
相関ルール 5.2.1, 5.2.2
相関ルール 5.4.1
属性評価 2.1, 5.2.1, 5.2.2
属性 3.1.1, 3.2, 7.4
- 質的 3.2.3, 7.1
- データ属性 3.2.1
- データ・ディクショナリ 2.2
- モデル属性 3.2.1, 3.2.3
- ネスト 3.1.1
- 量的 3.2.3, 7.1
- サブ名 3.2.5
- ターゲット 3.2.2
- テキスト 3.2.3
- 非構造化テキスト 7.2
属性指定 4.4.1, 7.6
AUDIT 8.4.2, 8.5.2
自動データ準備 1.1, 3.1.3, 4.3

B

ビニング 4.3.1
- 等幅 4.4.4.1
- 分位 4.4.4.1
- 教師あり 4.3.1, 4.4.4.1
- 上位N個の最頻出 4.4.4.1
作成データ 3.1.2

C

ケースID 3.1, 3.1.1, 3.2.4, 6.7
ケース表 3.1, 4.2
質的属性 7.1
choptユーティリティ 8.1.2
分類 2.1, 3.1.2, 3.1.3, 3.2.2, 5.2.1, 5.2.2
分類アルゴリズム 5.4.5
クラスの重み 5.3.3
クリッピング 4.4.4.3
CLUSTER_DETAILS 1.4, 2.4
CLUSTER_DISTANCE 2.4
CLUSTER_ID 1.4, 2.4
CLUSTER_PROBABILITY 2.4
CLUSTER_SET 1.4, 2.4
クラスタリング 1.4, 2.1, 3.1.3, 5.2.2
COMMENT 8.4.2
コスト・マトリックス 5.3.1, 6.6, 8.4.3
コスト重視の予測 6.6
CUR分解 5.2.2
CURマトリックス分解 5.2.1

D

データ
- 質的 3.2.3
- ディメンション 3.3.2
- サンプル・プログラム A.3
- マーケット・バスケット 3.4
- 欠損値 3.6
- 複数レコード・ケース 3.3.2
- ネスト 3.1.1
- 量的 3.2.3
- 準備 4
- READアクセス 8.4.1.1
- SELECTアクセス 8.4.1.1
- 単一レコード・ケース 3.1
- スパース 3.6
- トランザクション 3.4
- 非構造化テキスト 3.2.3
Database Upgrade Assistant 8.2.2.1
データ・マイニング
- アプリケーション 1.1
- データベース・チューニング 8.1.3
- 権限 8.1.1, 8.4.1, A.2
- サンプル・プログラム A
- スコアリング 5.2.1, 6
SQLによるデータ・マイニング
- FEATURE_COMPARE
  - ESA 1.5
データ準備
- モデル・ビュー
  - テキストの特徴 7.3
データ型 3.1.1, 4.2.2
- ネスト 3.3
DBMS_DATA_MINING 2.3, 5.2.1
DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM 2.3, 2.3.2
DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS 1.3, 2.3, 2.3.3
ディシジョン・ツリー 4.3.3, 5.2.1, 5.2.2, 6.4
サポート対象外機能
- Java API 8.2.1
ディレクトリ・オブジェクト 8.3.3
DMEIDMSYS 8.2.2.2.1
ダウングレード 8.2.4

E

F

FEATURE_COMPARE 2.4
FEATURE_DETAILS 2.4
FEATURE_ID 2.4
FEATURE_SET 2.4
FEATURE_VALUE 2.4
特徴抽出 2.1, 3.1.3, 5.2.1, 5.2.2
高頻度項目セット 5.4.2

G

一般化線形モデル 4.3.3
GLM 5.2.2
グラフィカル・ユーザー・インタフェース 1.1

I

インポート 8.2.2.2, 8.3
インストール
- Oracle Database 8.1.1, A.2
- Oracle Databaseの例 A.2
- データ・マイニングのサンプル・プログラム A.2
- サンプル・スキーマ A.2

K

k-Means 4.3.3, 5.2.1, 5.2.2

L

線形回帰 2.4, 5.2.1
ロジスティック回帰 2.4, 5.2.1

M

マーケット・バスケット・データ 3.4
MDL 4.3.3
メモリー 8.1.3
最小記述長 4.3.3, 5.2.2, 5.4.20
マイニング機能 2.1, 5.1, 5.2.1
- 教師あり 5.2.1
- 教師なし 5.2.1
マイニング・モデル
- コメントの追加 2.1, 8.5, 8.5.1
- 適用 8.4.3
- 監査 2.1, 8.5.2
- 名前の変更 8.4.3
- サンプル・プログラムによる作成 A.1
- データ・ディクショナリ 2.2
- オブジェクト権限 8.4.3
- 権限 2.1
- アップグレード 8.2.2
- モデルの詳細の表示 8.4.3
欠損値の処理 3.6.2
モデル属性
- 質的 3.2.3
- ネストした列からの導出 3.2.5
- 量的 3.2.3
- 名前の詳細 3.2.5
- テキスト 3.2.3
モデルの詳細 3.2.6
モデルの詳細
- ビニング 5.4.21
モデルの詳細ビュー
- モデル・ビュー 5.4.1, 5.4.2, 5.4.3, 5.4.4, 5.4.9, 5.4.17, 5.4.18
  - クラスタリング・アルゴリズム 5.4.13
  - CURマトリックス分解 5.4.6
  - ESM 5.4.24
  - 指数平滑法 5.4.24
  - グローバル 5.4.22
  - MDL 5.4.5
  - ニューラル・ネットワーク 5.4.10
  - ランダム・フォレスト 5.4.11
モデル・ディテール・ビュー 5.4
- モデル・ビュー
  - ディシジョン・ツリー 5.4.7
  - EM 5.4.14
  - GLM 5.4.8
  - KM 5.4.15
  - MDL 5.4.20
  - OC 5.4.16
  - SVD 5.4.19
  - SVM 5.4.12
モデル
- アルゴリズム 5.2.2
- サンプル・プログラムによる作成 A.1
- デプロイ 6.1
- パーティション 2.2
- 権限 8.4.1.1
- 設定 2.2, 5.3.4
- テスト 3.1.2
- トレーニング 3.1.2
- 透過性 1.1
- XFORMS 2.2
モデルのシグネチャ 3.2.4

N

Naive Bayes 4.3.3, 5.2.1, 5.2.2, 5.4.9
ネストしたデータ 3.3, 7.4
ニューラル・ネットワーク 5.2.1, 5.2.2
NMF 5.2.2
Non-Negative Matrix Factorization 4.3.3, 5.2.1, 5.4.18
正規化 4.3.2
- min-max 4.4.4.2
- スケール 4.4.4.2
- Z-スコア 4.4.4.2
正規化ビュー
- モデル・ビュー
  - 欠損値の処理 5.4.23
量的属性 7.1

O

オブジェクト権限 8.4.3
O-Cluster 3.3, 4.3.3, 5.2.1, 5.2.2
1クラスSVM 5.2.1
ORA_DM_PARTITION_NAME ORA 2.4
Oracle Data Miner 1.1, 8.2.1, 8.2.1.2
Oracle Data Miner Classic 8.2.1
Oracle Data Pump 8.3
Oracle Text 7.2
外れ値 4.4.4.3, 4.4.4.4

P

パラレル実行 6.1, 8.1.3
パーティション化モデル 5.2.4
- パーティション化されたモデルのスコアリング 5.2.4.3
パーティション化されたモデル
- パーティションの追加 5.2.4.2.2
- DDL実装 5.2.4.2
- モデルの削除 5.2.4.2.1
- パーティションの削除 5.2.4.2.1
- パーティション化されたモデルの作成 5.2.4.1
パーティション
- データ・ディクショナリ 2.2
PGA 8.1.3
PL/SQLパッケージ2.3
PMML 8.3.6
PREDICTION 1.2, 1.3, 2.4, 6.5
- GROUPINGヒント 6.3.4
PREDICTION_BOUNDS 2.4
PREDICTION_COST 2.4
PREDICTION_DETAILS 2.4, 6.5
PREDICTION_PROBABILITY 1.3, 2.4, 6.4
PREDICTION_SET 2.4
予測分析 1.1, 1.3, 2.1
データの準備
- 小売分析データの使用
  - 集計 3.5
事前確率 5.3.2
事前確率表 5.3.2
権限 8.3.2, 8.4.1, 8.4.1.1
- マイニング・モデルの作成 8.2.3
- データ・マイニング 8.1.1, 8.3.2
- データ・マイニングのサンプル・プログラム A.2
- エクスポートおよびインポート 8.3.2
- データ・マイニングに必須 8.4.1.1

R

ランダム・フォレスト 5.2.1, 5.2.2
回帰 2.1, 3.1.2, 3.1.3, 3.2.2, 5.2.1, 5.2.2
逆変換 3.2.6
Rの拡張性 5.2.2
Rマイニング・モデル
- 設定 5.3.5

S

サンプル・プログラム 1.1, A.1
- 構成スクリプト 8.4.1
- 使用されるデータ A.3
- ディレクトリ・リスティング A.1
- インストール A.2
- 作成されたモデル A.1
- Oracle Databaseの例 A.2
- 要件 A.2
- サンプル・スキーマ A.2
スコアリング 1.1, 2.1, 6, 8.1.3, 8.4.3
- データ 3.1.2
- 動的 1.3, 2.1, 6.5
- パラレル実行 6.1
- 権限 8.4.2
- 要件 3.1.3
- SQL関数 2.4
- 透過性 1.1
スコアリング・エンジン 8.2.2.1.1
設定
- データ・ディクショナリ 2.2
- 表の指定 5.1
SGA 8.1.3
特異値分解 4.3.3, 5.4.19
スパース・データ 3.6
SQL AUDIT 2.1, 8.5.2
SQL COMMENT 2.1, 8.5.1
SQLデータ・マイニング関数 2.4
SQL Developer 1.1
STACK 2.3.2.1, 4.4.2.2
静的ディクショナリ・ビュー
- ALL_MINING_MODEL_VIEWS 2.2.5
サポート・ベクター・マシン 4.3.3, 5.2.1, 5.2.2
SVD 5.2.2
システム権限 8.4.2, A.2

T

ターゲット 3.2.2, 3.2.3, 3.2.4, 7.4
テスト・データ 3.1.2, 5.1
テキスト属性 7.4, 7.6
テキスト・マイニング 2.3.2.1, 7
テキスト・ポリシー 7.5
テキスト用語 7.2
時系列 5.2.1, 5.2.2
トレーニング・データ 5.1
トランザクショナル・データ 3.1, 3.3.2, 3.4
トランザクショナル項目セット 5.4.3
トランザクショナル・ルール 5.4.4
変換 2.3.2, 3.1.3, 3.2.1, 3.2.6, 5.1, 5.2.3
- 属性固有 2.3.2, 2.3.2.1
- 組込み 2.3.2, 2.3.2.1, 3.1.3, 4
- ユーザー指定 3.1.3
透過性 3.2.6
トリミング 4.4.4.4

U

アップグレード 8.2.2
- エクスポートとインポート 8.2.2.2
- リリース10gからの 8.2.2.1.1
- リリース11gからの 8.2.2.1.2
- アップグレード前のステップ 8.2.1
- Database Upgrade Assistantの使用 8.2.2.1
使用方法のスクリプト 5.3.5.7
ユーザー 8.1.1, 8.3.2, A.2
- データ・マイニング権限の割当て 8.4.1.1
- 作成 8.4.1
- データ・マイニング用の権限 8.2.3, 8.4.1

W

重み 5.3.3
ウィンザライズ 4.4.4.4

X

XFORM 2.3.2.1
XFORMS
- データ・ディクショナリ 2.2