Base de datos II Facultad de Ingeniería.

Escuela de computación.

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.

Introducción

Pág

Contenido ----------------------------------------------------------------------------------------- 5

Objetivos ------------------------------------------------------------------------------------------ 5

Materiales y equipos ----------------------------------------------------------------------------- 5

Introducción. -------------------------------------------------------------------------------------- 5

Procedimiento. ------------------------------------------------------------------------------------ 7

Investigación -------------------------------------------------------------------------------------- 14

Bibliografía --------------------------------------------------------------------------------------- 14

Facultad: Ingeniería.

Escuela: Computación.

Asignatura: Base de datos II.

Tabla de Contenido

Guía 10. Minería de Datos

Guía 6

a 1

Tema: MINERIA DE DATOS

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.

Desarrollar flujos de minería de datos con las herramientas provistas por Oracle.

Instalador de Oracle

SQL Developer.

Virtual de Windows 2003 server.

Instalador de Jdk.

¿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.

Objetivo Específico

Materiales y Equipo

Introducción Teórica

Contenidos

¿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.

Prerrequisitos.

1. Verificar si en el servidor virtual se encuentra instalado el JDK7.

2. Transferir al servidor virtual el ejecutable de SQLDeveloper 4.

Creación de conexión a BD

1. Crear la conexión a la BD ORCL

2. Ingresar la siguiente información

3. Dar click en Guardar.

Procedimiento

Bibliografía

Guía 1

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.

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:

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”:

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:

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:

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:

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

______________________________________________________________________

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¿Qué Función Cumple una clasificación en Oracle Data Miner?.

¿Qué es un Modelo de Oracle Data Miner?.

ORACLE 11g. Curso práctico. Teaching Soft Group.

ORACLE 9i. Manual del administrador. Técnicas de gestión de datos Oracle robustas y de alto rendimiento. Kevin Loney/ Marlene Thenault.

Investigación Complementaria

Guía 3

Guía 4

fía

Bibliografía

Guía 3

Guía 4

fía