5.1 Oracle Machine Learning for Rを使用したデータベースのデータの準備

OML4Rを使用して、データベースで分析用のデータを準備できます。

データ準備については、次の各トピックで説明します。

• データベースでのデータの準備について
  Oracle Machine Learning for Rには、Rを使用して分析用のデータベース・データを準備できる関数が用意されています。
• データの選択
  分析用のデータの準備の一般的なステップは、大規模なデータセットから対象の値を選択またはフィルタ処理することです。
• データの索引付け
  整数ベクターまたは文字列ベクターを使用して、順序付けられたore.frameオブジェクトに索引付けできます。
• データの結合
  merge関数を使用して、データベース表を表すore.frameオブジェクトのデータを結合できます。
• ore.summaryによるデータの集計
  ore.summary関数は、記述統計を計算し、柔軟な行の集計とともに、ore.frame内の列の広範な分析をサポートします。
• データの変換
  分析用のデータの準備での一般的なステップは、データを再フォーマットするか新しい列を導出してデータセットに追加することによってデータを変換することです。
• データのサンプリング
  サンプリングは統計分析の重要な機能です。
• データのパーティション化
  大規模なデータセットの分析での通常の操作は、データセットをランダムにサブセットにパーティション化することです。
• 時系列データの準備
  OML4Rでは、時系列データに対して、データのフィルタ処理、順序付け、変換などの多数のデータの準備操作を実行できます。