9 空間分析およびマイニング

この章では、データ・マイニング・アプリケーションで空間データを使用できるようにするOracle Spatialの機能について説明します。

ノート:

この章で説明する機能を使用する場合は、Oracle Advanced Analytics OptionのコンポーネントであるOracle Data Miningのドキュメントに記載されている主な概念および機能を理解しておく必要があります。

空間分析およびSDO_SAMパッケージのマイニングのファンクションおよびプロシージャのリファレンス情報については、「SDO_SAMパッケージ(空間分析およびマイニング)」を参照してください。

ノート:

SDO_SAMサブプログラムは2次元ジオメトリでのみサポートされています。これらは3次元ジオメトリではサポートされていません。

• 空間情報およびデータ・マイニング・アプリケーション
  Oracle Data Miningを使用すると、データベース内の隠れたナレッジを自動的に発見できます。この機能では、異なるデータ属性間の隠れた関連性の発見、一部のサンプルに基づいたデータの分類、およびクラスタ化による固有のパターンの識別が行われます。空間データをマテリアライズして、データ・マイニング・アプリケーションに含めることができます。
• 空間のビニングによる地域パターンの検出
  空間のビニング(空間の区分)とは、位置の値を、地理区域に関連付けられた少数のグループに区分することです。
• 空間相関のマテリアライズ
  空間相関(または近隣の影響)とは、ある地域に存在する特定のオブジェクトの位置が、そのオブジェクトの非空間属性に影響を及ぼす現象です。たとえば、任意の(ジオコード済で、空間属性が指定されている)住所に建っている家の価値(非空間属性)は、近隣の他の家の価値によって大きく左右されます。
• コロケーション・マイニング
  コロケーションとは、同じ位置または非常に近い位置に、複数の空間オブジェクトが存在することです。コロケーション・パターンは、非空間属性に関して空間データ・オブジェクト間の興味深い関連性を示す場合があります。
• 空間のクラスタ化
  空間のクラスタ化を実行すると、データのレイヤーのクラスタ・ジオメトリが戻されます。空間のクラスタ化の例は、犯罪発生場所データのクラスタ化です。
• 位置の予測
  位置の予測を実行するには、テーマ・レイヤーを使用してレイヤーを集計し、集計結果の最大値を持つ位置を選択します。