Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.

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1 Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.

2 Introducción Este manual ha sido elaborado para orientar al estudiante de Bases de datos II en el desarrollo de sus prácticas de laboratorios, haciendo uso de este antes, durante y después de la práctica, de tal forma que ofrece un método facilitador en su proceso de enseñanza/aprendizaje durante esta asignatura. En el desarrollo de esta asignatura se ha designado realizar las prácticas en 16 sesiones semanales de laboratorios, los que incluyen 11 prácticas, dos parciales y un proyecto final durante los cuales, el estudiante aplicará los conceptos y las técnicas fundamentalmente necesarias para el dominio de programas para el uso, configuración y administración de ORACLE. Todas las guías de laboratorio están estructuradas de la siguiente forma: - Objetivos - Materiales y equipos - Introducción teórica - Procedimiento - Bibliografía - Hoja de evaluación( En caso de que la actividad sea evaluada ) La asignatura Base de Datos II,está dividida en cinco unidades durante el ciclo. La unidad 1 Administración avanzada de bases de datos tendrá 3 laboratorios prácticos, la unidad 2 Arquitectura de bases de datos tendrá 2 laboratorios prácticos y la unidad 3 Diseño de un Datawarehuse tendrá 4 laboratorios prácticos. La unidad 4 Minería de datos tendrá 3 laboratorios prácticos. Y finalmente la Unidad 5 Calidad de datos y auditoria de bases de datos tendrá 3 laboratorios prácticos.

3 Facultad: Ingeniería. Escuela: Computación. Asignatura: Base de datos II. Tabla de Contenido Pág Guía 10. Minería de Datos Guía 6 Contenido a 1 Objetivos Materiales y equipos Introducción Procedimiento Investigación Bibliografía

4 Tema: MINERIA DE DATOS Contenidos En la presente guía se utilizaran las herramientas que provee Oracle para la minería de datos y así mismo se utilizaran los ejemplos preinstalados en el DBMS, para ejemplificar los conceptos. Objetivo Específico Desarrollar flujos de minería de datos con las herramientas provistas por Oracle. Materiales y Equipo Instalador de Oracle SQL Developer. Virtual de Windows 2003 server. Instalador de Jdk. Introducción Teórica Qué es la minería de datos?. La minería de datos es la tarea no trivial de extraer información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de bases de datos, este proceso permite descubrir conocimiento interesante de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses u otro repositorio de información. A pesar de la poca homogeneidad de las herramientas de minería de datos, estos flujos cumplen las siguientes fases generales: 1. Preparación de datos. 2. Análisis y clasificación. 3. Adquisición de conocimiento. 4. Predicción.

5 Qué es Oracle Data Mining (ODM)? Oracle Data Mining (ODM) provee potentes funcionalidades de minería de datos, así como funciones de SQL. Permite a los usuarios la visualización de conocimientos ocultos en los datos y apalancar la inversión en tecnología. Por medio de esta herramienta se puede construir y aplicar modelos predictivos que permitan enfocarse en los mejores nichos de mercado, desarrollar perfiles detallados de clientes y prevenir fraude. ODM es un componente de las opciones avanzadas de análisis de Oracle que ayuda a las compañías a crear análisis competitivos. ODM provee una GUI por medio de la herramienta Oracle Data Miner, la cual es una extensión de SQL Developer, el cual permite a los analistas explorar datos, construir y evaluar modelos, aplicarlos a nuevos datos, guardarlos y compartirlos por medio de metodologías de análisis. SQL Developer. Herramienta gráfica proporcionada de forma libre por Oracle, para que no sea mandatorio la utilización de herramientas de terceros proveedores para el desarrollo, o ejecución de consultas o scripts SQL, tanto DML como DDL, sobre bases de datos Oracle. Esta herramienta tiene una apariencia y funcionalidad similar a la de otras herramientas de la misma clase. Además en las últimas versiones ha incorporado mejoras como permitir conectar con bases de datos no Oracle, como SQLServer, MySQL o Access. Permite la conexión con MySQL o SQLServer la cual se realiza a través de JDBC, y de manera sencilla. Una vez establecida la conexión se pueden explorar objetos de las bases de datos como si se tratara de una de Oracle, y ejecutar sobre ellas sentencias SQL, aunque en cuanto a funcionalidades más avanzadas como la creación de estructuras este tipo de conexión estará mucho más limitada.

6 Procedimiento Prerrequisitos. Bibliografía 1. Verificar si en el servidor virtual se encuentra instalado el JDK7. 2. Transferir al servidor virtual el ejecutable de SQLDeveloper 4. Guía 1 Creación de conexión a BD 1. Crear la conexión a la BD ORCL 2. Ingresar la siguiente información 3. Dar click en Guardar.

7 Creación de usuario para análisis. 1. Ingresar a la base de datos, por medio de la conexión creada en los pasos anteriores. 2. Proveer la información de conexión. 3. Ejecutar el siguiente script de creación de usuario de consulta de data mining: 4. Crear una conexión proveyendo los siguientes datos, con el usuario creado en el paso anterior.

8 Instalación de los repositorios de ODM. 1. Ir al menú ver>data Miner>Conexiones de Dataminer : 2. Crear una nueva conexión en el navegador de conexiones de dataminer: 3. Seleccionar la conexión dmuser creada en los pasos anteriores: 4. Conectarse a la base de datos dando doble click a la conexión dmuser, en el navegador de conexiones de dataminer. Se le solicitará instalar el repositorio, dar clic en la opción SI 5. Ingresar la información de sys:

9 6. Indicar la información siguiente: 7. Dar clic en iniciar : 8. Se instalaran los datos de demostración de minería de datos que provee oracle (este proceso tardara unos minutos): Creación de proyecto de data miner. 1. Luego de instalado, seleccionar la conexión dataminer dmuser, clic derecho y seleccionar Nuevo proyecto :

10 2. Proveer la siguiente información: 3. Luego de creado dar clic derecho sobre el nuevo proyecto creado y seleccionar Nuevo flujo de trabajo : 4. Proveer la siguiente información: 5. En la sección de componentes, expandir la sub sección de datos y arrastrar el componente de Origen de datos al lienzo y elegir en la ventana emergente la tabla CUST_INSUR_LTV_SAMPL y dar clic en finalizar:

11 6. Como resultado en el lienzo obtendrá la siguiente imagen: 7. Oracle provee como herramienta opcional en los flujos de data mining, la exploración de los datos en busca de tendencias y datos estadísticos. Esta opción no es mandatoria. Seleccionar en la sección de componentes>datos el elemento Exploración de datos y arrastrarlo al lienzo: 8. El flujo le quedará de la siguiente forma:

12 9. Dar clic derecho sobre el elemento INSUR_CUST_LTV_SAMPLE y elegir la opción conectar, le habilitará un puntero para conectar elementos, dar clic sobre el elemento Exploración de datos de la forma siguiente: 10. Dar doble clic sobre el elemento de exploración de datos y seleccione las opciones siguientes de la ventana que le aparecerá, luego de aceptar: 11. Seleccionar el elemento de exploración de datos y luego ejecutar la exploración de datos dando clic en el botón que esta en la pantalla principal del lienzo del flujo. Luego sobre el mismo elemento dar clic derecho y seleccionar la opción Ver datos y se le mostrará la siguiente pantalla:

13 12. A qué conclusiones puede llegar de la información presentada?

14 Investigación Complementaria Qué Función Cumple una clasificación en Oracle Data Miner?. Guía Qué 3 es un Modelo de Oracle Data Miner?. Guía Bibliografía 4 ORACLE 11g. Curso práctico. Teaching Soft Group. fía Guía ORACLE 3 9i. Manual del administrador. Técnicas de gestión de datos Oracle robustas y de alto rendimiento. Kevin Loney/ Marlene Thenault. Guía 4 fía

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