1 Oracle Data Miner

Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張です。Oracle Data Minerは、Oracle Databaseの機能である、Oracle Machine Learningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。

データ・アナリストは、直観的なOracle Data Minerグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)を使用して、隠れたパターンや関係を発見したり、データから洞察を得ることができます。Oracle Data Minerでは、あらゆる操作が、高度なビジネス・インテリジェンスに適した、セキュアでスケーラブルな単一プラットフォームであるOracle Databaseで行われます。Oracle Data Minerは、データの移動および重複を排除し、セキュリティを維持し、生データが有益な情報になるまでの待機時間を最小限に抑えます。企業は、データを活用し、分析の質を高めるために、Oracle Data Minerを使用できます。

Oracle Data Minerは、機械学習プロセスで必要になるデータ準備およびモデル構築の実行に役立ちます。

1.1 機械学習プロセスについて

機械学習は、データからパターンおよび傾向を抽出することで、大量のデータから有用な情報を抽出するプロセスです。

機械学習には、データの問題定義、収集およびクレンジングと、モデル構築が必要です。一般的な機械学習プロジェクトで費やされる時間のほとんどが、データの把握および処理に注がれています。

1.2 Oracle Data Minerの概要

Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張です。これは、Oracle Autonomous Databaseの機能である、Oracle Machine Learningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。

  • Oracle Data Minerを使用すると、ユーザーは次の目的で記述モデルおよび予測モデルを構築できます。

    • 顧客行動の予測

    • 最適顧客のターゲット化

    • 顧客のクラスタ、セグメントおよびプロファイルの発見

    • 顧客維持リスクの特定

    • 有望な販売機会の特定

    • 異常な行動の検出

  • Oracle Data Minerには、プログラマがモデルを構築して使用できるようにするためのアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)が備えられています。

  • Oracle Data Minerワークフローは、ユーザーの分析方法を取得して文書化します。これを保存し、他のユーザーと共有して、詳細な分析方法を自動化できます。

  • Oracle Data MinerのGUIは、Oracle SQL Developer 3.0以降の拡張で、データ・アナリストは次のことを実行できます。

    • データベース内のデータの直接操作

    • データのグラフィカルな検索

    • 複数の機械学習モデルの構築および評価

    • 新しいデータへのOracle Data Minerモデルの適用

    • エンタープライズ全体での、Oracle Data Miner予測および洞察の活用

図1-1に、Oracle Data Minerのサンプルのワークフローを示します。

図1-1 サンプルのData Minerワークフロー

図1-1の説明が続きます
「図1-1 サンプルのData Minerワークフロー」の説明

Oracle Data Minerが作成した予測モデルをアプリケーション開発者がアプリケーションに統合して、新たなビジネス・インテリジェンスの予測、パターンおよび発見を自動的に検出し、エンタープライズ全体に配布できます。

1.3 Oracle Data Minerのアーキテクチャ

Oracle Data Minerは、1つのサーバーと1つ以上のクライアントで構成されます。

Oracle Data Minerをインストールする前に、Oracle Data Minerのアーキテクチャを理解する必要があります。

  • Oracle Data Miner (クライアント)は、Oracle SQL Developer 3.0以降の統合機能です。

  • Oracle Database 12cリリース1 (12.2) Enterprise Edition (Oracle Database Personal Editionを含む)またはそれ以前のバージョンのOracle Database Enterprise Editionがサーバーです。データベースの他にも、Oracle Data MinerではData Minerリポジトリ・アカウントのインストールが必要です。このリポジトリは、ODMRSYSという名前のデータベースにある個別のアカウントです。このリポジトリは、Data Minerリポジトリを使用するための適切な権限が付与された、データベース内のすべてのユーザー・アカウントで共有されます。

図1-2に、Oracle Data Minerのコンポーネントを示します。

図1-2 Oracle Data Minerのアーキテクチャ

Oracle Data Minerのアーキテクチャ

Oracle Data Minerは、Oracle Databaseの次の機能を使用します。

  • Oracle Machine Learning: Oracle Data Minerのモデル構築、テストおよびスコアリングの各機能を提供します。

  • Oracle XML DB: ワークフロー仕様の詳細などOracle Data Minerリポジトリ・メタデータを管理するためのサービスを提供します。

  • Oracle Scheduler: Oracle Data Minerワークフローをスケジュールするためのエンジンを提供します。

  • Oracle Text: テキストのマイニングをサポートするために必要なサービスを提供します。

  • Oracle Machine Learning for R: 埋込みRの実行を使用してユーザー定義のR関数を実行します。

ノート:

Oracle Machine Learning for Rを除き、これらの機能はすべてOracle Database Enterprise Editionにデフォルトで含まれています。Oracle Machine Learning for Rには、追加のインストール・ステップが必要です。

1.4 Oracle Data Minerのスニペット

スニペットとは、SQLファンクション、オプティマイザ・ヒント、その他のPL/SQLプログラミング技法などのコード・フラグメントです。

SQL Developerには、PL/SQLプログラムの作成に役立つスニペットが用意されています。スニペットは、構文のみの場合や、例が含まれる場合もあります。SQLワークシートを使用しているとき、またはSQLワークシートやSQL問合せノードを使用してPL/SQLファンクションやプロシージャを作成したり編集しているときに、スニペットを挿入および編集できます。

  • SQLワークシートを開く: SQLワークシートを開くには、SQL Developerの「接続」に移動し、使用する接続を右クリックし、「SQLワークシートを開く」を選択します。

  • スニペットの挿入: SQLワークシート、PL/SQLファンクションまたはPL/SQLプロシージャのコードにスニペットを挿入するには、「スニペット」ウィンドウからスニペットをドラッグしてコードの目的の位置にドロップします。次に、SQL関数が現在のコンテキストで有効になるように構文を編集します。関数名の上にポインタを置くと、SQL関数の簡単な説明がツールチップに表示されます。Oracle Data Minerには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICSEXPLAIN、PREDICTおよびPROFILEプロシージャ、および予測、クラスタリングまたは特徴抽出を使用してデータをスコアリングするための機械学習ファンクション用のスニペットが用意されています。

関連項目:

SQLワークシートの詳細は、SQL Developerのオンライン・ヘルプを参照してください。

1.4.1 予測分析のスニペットの使用

Oracle SQL Developerでは、予測分析のスニペットのリストを表示して、それらを使用できます。

予測分析ファンクションのリストを表示し、スニペットを使用するには:

  1. Oracle SQL Developerを開きます。
  2. Oracle Data Minerに使用している接続を選択します。
  3. SQL Developerメニューから、「表示」に移動し、「スニペット」を選択します。
  4. ドロップダウン・リストから、「予測分析」を選択します。

    スニペットの予測分析グループには、次のスニペットが含まれています。

    • 説明: ターゲット列の説明で属性を影響の順序にランク付けするには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.EXPLAIN()を使用します。

    • 予測: 入力データの値に基づいてターゲット列の値を予測するには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.PREDICT()を使用します。

    • 異常予測ファンクション: 異常顧客を予測するには、異常検出予測問合せを使用します。

    • 予測分類ファンクション: 動的分類を使用して予測を行います。

    • クラスタ予測ファンクション: 顧客が属するクラスタを予測します。

    • 予測機能セット・ファンクション: 機能セットを予測して、基礎となる顧客データの一般的な特性を提供します。

    • 予測回帰ファンクション: アフィニティ・カードを使用する可能性が高い顧客の年齢を予測します。

    • プロファイル: 同じターゲット値を持つレコードを識別するルールを生成するには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.PROFILE()を使用します。

  5. スニペットを使用するには、スニペットをSQLワークシートか、またはPL/SQLプログラムの任意の位置にドラッグします。

    ノート:

    説明、予測、プロファイルの各スニペットでは、1つ以上のDROP文が次のようにコメントアウトされています。

    --DROP TABLE mining_explain_result;

    これらのスニペットのいずれかを複数回実行する場合は、DROP文のコメント文字を削除します。

説明スニペットを「SQLワークシート」にドラッグすると、次のように表示されます。

--Available in Oracle Enterprise DB 10.2 and later

--Ranks attributes in order of influence to explain a target column.

--For more info go to: http://www.oracle.com/pls/db112/vbook_subject?subject=dma

--Remove comment on the Drop statement if you want to rerun this script

--DROP TABLE mining_explain_result;

--Perform EXPLAIN operation

BEGIN

DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.EXPLAIN(

data_table_name => '"CUSTOMERS"',

explain_column_name => '"CUST_GENDER"',

result_table_name => 'mining_explain_result',

data_schema_name => '"SH"');

END;

/

--output first 10 rows from resulting table mining_explain_result

COLUMN ATTRIBUTE_NAME FORMAT A30

COLUMN ATTRIBUTE_SUBNAME FORMAT A30

COLUMN EXPLANATORY_VALUE FORMAT 0D999999

COLUMN RANK FORMAT 999999

select * from mining_explain_result where rownum < 10;

このコードを実行すると、次の結果が表示されます(「スクリプトの出力」内)。

anonymous block completed

ATTRIBUTE_NAME ATTRIBUTE_SUBNAME EXPLANATORY_VALUE RANK

----------------- ------------------------------ ----------------- ------

CUST_LAST_NAME 0.151359 1

CUST_MARITAL_STATUS 0.015043 3

CUST_INCOME_LEVEL 0.002592 4

CUST_CREDIT_LIMIT 0.000195 5

CUST_EMAIL 0.000000 6

CUST_TOTAL 0.000000 6

CUST_TOTAL_ID 0.000000 6

CUST_FIRST_NAME 0.000000 6

9 rows selected

1.5 Oracle Data Minerの使用方法

Oracle Data Minerの使用方法を学習するための様々な方法をリストします。

次の方法でOracle Data Minerの使用方法を学習できます。

  • Oracle By Exampleチュートリアルを使用する

  • サンプル・データを使用して実際に試用する

  • オンライン・ヘルプを使用する

  • Oracle Machine Learningフォーラムで質問する

  • 機械学習全般およびOracle Data Minerの詳細に関する参考情報としてOracle Data Minerのドキュメントを参照する。

1.5.1 Oracle By Example for Oracle Data Miner 4.1

Oracle By Exampleチュートリアルでは、Oracle Data Minerをインストールし、使用する方法を学習できます。

次の方法を学習できます。

  • Oracle Data Miner 4.1の設定: このチュートリアルでは、Oracle Database 12cに接続されているOracle SQL Developer 4.1内でOracle Data Minerを使用するための設定のプロセスについて説明しています。

  • Oracle Data Miner 4.1の使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用してOracle Database 12cで機械学習を実行する方法について説明しています。ここでは、Oracle Data Minerのグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)を使用して、機械学習のビジネス上の問題を探り、解決します。Oracle Data MinerのGUIは、Oracle SQL Developerバージョン4.1の拡張機能として含まれています。

  • GLMと組み合せた機能の選択および生成の使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用して、Oracle Database 12cの一般化線形モデル(GLM)のOracle実装に対する拡張を活用する方法について説明しています。これらの拡張には、機能の選択および生成のサポートが含まれています。

  • 期待値の最大化クラスタリング・モデルを使用したテキスト・マイニングの実行: このチュートリアルでは、クラスタリング・モデルの適用時に、新しいテキスト・マイニングの拡張を活用するためのOracle Data Miner 4.1の使用について説明しています。ここでは、クラスタリング・モデルで期待値の最大化(EM)アルゴリズムを使用する方法を学習します。

  • Oracle Data Miner 4.1での予測問合せの使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用して、機械学習データに対して予測問合せを使用する方法について説明しています。

  • Oracle Data MinerワークフローでのSQL問合せノードの使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1ワークフローで新しいSQL問合せノードを使用する方法について説明しています。

ノート:

チュートリアルは、Oracle Learning LibraryのOracle Data Miner 12c OBE Seriesの下にあります。

1.5.2 サンプル・データ

Oracle Data Minerをインストールすると、サンプル・データが自分のアカウントにロードされます。

ノート:

SHサンプル・スキーマはOracle Database 12.2には付属していません。サンプル・スキーマをインストールするには、DBサンプル・スキーマに移動します。

1.5.3 Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ

Oracle Data Minerに固有のオンライン・ヘルプは、ヘルプ・フォルダOracle Data Minerの概要と使用にあります。

Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプを表示または検索するには、「ヘルプ」をクリックして、「目次」をクリックします。次に、「目次」を展開し、ヘルプ・センターの「目次」タブのOracle Data Minerの概要と使用に移動します。

特定のダイアログ・ボックスに関するヘルプを取得するには、「ヘルプ」ボタンをクリックするか、または[F1]を押します。ワークフローのオブジェクトに関するヘルプを取得するには、そのオブジェクトを選択し、[F1]キーを押します。

オンライン・ヘルプには、参照トピックおよびGUIの仕組みを説明したトピックが含まれています。参照トピックを表示するには、オンライン・ヘルプのヘルプ・コンテンツを展開するか、またはオンライン・ヘルプ内を検索します。

1.5.3.1 オンライン・ヘルプの検索
オンライン・ヘルプを検索するには、ヘルプ・センターの最上部にある検索ボックスを使用します。

検索する1つ以上の単語を検索ボックスに入力し、[Enter]を押します。

検索オプションとして、大文字/小文字を区別するか、指定したすべての単語に基づいてトピックを照合するか、指定したいずれかの単語に基づいて照合するか、ブール式に基づいて照合するか、のいずれかを選択します。

検索では、Oracle Data Minerリリース・ノートを含め、Oracle Data Minerのすべてのオンライン・ヘルプ・トピックを対象にフルテキスト検索が実行されます。

検索を取り消すには、取消しの記号。赤の四角。をクリックします。

1.5.4 Oracle Data Minerのドキュメント

Oracle Data Minerは、データベース内機械学習機能を使用する、SQL Developerを介して使用可能なOracle Machine Learningのグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)です。

Oracle Data Minerのドキュメントは、インストールしたデータベースのバージョン用のOracle Databaseドキュメント・ライブラリに含まれています。ドキュメント・ライブラリは「ドキュメント」サイトの「データベース」セクションにあります。