3 データの準備

モデルの構築に使用できるデータにアクセスし、処理する方法を学習します。

• データ要件
  Oracle Machine Learningのデータの格納方法と表示方法について理解しましょう。
• 属性について
  属性は、機械学習で使用されるデータの項目です。属性は、変数、フィールドまたは予測子ともいいます。
• ネストしたデータの使用
  1対多の関係の表間の結合は、ネストされた列によって表されます。
• マーケット・バスケット・データの使用
  マーケット・バスケット分析での相関とAprioriの使用について理解しましょう。
• 小売データの分析への使用
  小売分析では、多くの場合、相関ルールおよび相関モデルが使用されます。
• 欠損値の処理
  スパース・データおよび欠損値について理解しましょう。
• 変換について
  自動データ準備(ADP)および組込みデータ変換の使用によるデータの変換方法について理解しましょう。
• ケース表の準備
  機械学習のデータの準備における最初のステップは、ケース表の作成です。