系统win7 64位旗舰版，安装oracle 11g，用sqlsl server登陆时database下拉框没有选项

你好，64位的oracle和32位的PLSql不兼容，需要下载oracle客户端，将客户端拷贝到oracle安装目录下，比如“C:\app\”然后在客户端的文件夹里新建两层目录“C:\app\instantclient_11_2\NETWORK\ADMIN”在admin下新建tnsnamesora文件，在文件里写下如下代码然后保存：

ORACLE =

(DESCRIPTION =

(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = localhost)(PORT = 1521))

(CONNECT_DATA =

(SERVER = DEDICATED)

(SERVICE_NAME = ORACLE)

)

)

LISTENER_ORACLE =

(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = localhost)(PORT = 1521))

ORACLR_CONNECTION_DATA =

(DESCRIPTION =

(ADDRESS_LIST =

(ADDRESS = (PROTOCOL = IPC)(KEY = EXTPROC1521))

)

(CONNECT_DATA =

(SID = CLRExtProc)

(PRESENTATION = RO)

)

)

保存完成之后打开安装好的PLSql客户端，不进行登录，进入客户端之后点击首选项进行主目录配置，此时会有下拉列表了。配置完成后重启PLSql，这时候你会发现可以用了。

需要知道数据库主机的IP地址，数据库端口号，服务名称，数据库账户及密码才可以连接。

1、首先在本地oracle的安装目录下找到找到tnsnamesora文件。一般路径为：~\oracle\product\1020\db_1\network\ADMIN

2、用文本方式打开此路径下的tnsnamesora文件，并添加以下内容：

本地实例名（可自定义应为+数字） =

  (DESCRIPTION =

    (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = IP地址)(PORT = 数据库端口号))

    (CONNECT_DATA =

      (SERVER = DEDICATED)

      (SERVICE_NAME = 数据库服务名)

    )

  )

3、保存上述内容，然后打开第三方工具，如plsql。就会在数据库的下拉列表中找到刚添加的数据库实例。

4、用正确的账户名及密码登录，就可以连接成功。

本地oracle中toad怎么配置

第一步：安装Oracle数据库

安装Oracle数据库的时候，需要注意以下几点：

1)直接点击安装包最外面的那个小图标setupexe即可。（不是李XX所说的那样，不能点击这个安装）

2) 不用“创建启动数据库（附加720MB）”，同样，与该选项对应的全局数据库名、数据库口令都可以取消，直接跳过，不选。这样可以为本机CPU减轻负担。当然，如果需要在本机利用本地数据库做一些 *** 作练习，还是需要创建启动数据库的。在这里，仅仅是想连接远程数据库，所以不需要创建本地数据库。

第二步：安装Toad

安装Toad for Oracle 95。破解码如下：

第三步：配置TNSNAMES（网络配置）

此时，打开Toad，database下拉列表中还是空，需要配置tnsnamesora文件才可以用：

E:\oracle\product\1020\db_1\NETWORK\ADMIN\tnsnamesora。注意：刚开始，此目录下的tnsnamesora文件时不存在的，需要经过配置

第四步：打开Toad，连接数据库

此时，注意以下几点：

1) User/Schema——远程数据库在创建的时候已经指定的方案名

2) PassWord——远程数据库在创建的时候已经指定的密码

3) TNS标签的Database列表中，就是前面配置的最后一步指定的名称ohMyGod。

如果有多个数据库需要远程访问，依照上面的步骤，就可以了。

目的

本教程介绍如何使用 Oracle Data Mining 解决业务问题

所需时间

大约 个小时

主题

本教程包括下列主题:

概述

情景

前提条件

启动 Oracle Data Miner

为数据挖掘准备数据

使用挖掘活动指南

总结

注意:此外 您还可以在下列步骤中将鼠标放在每个单独的图标上 从而仅加载和查看与该步骤相关的屏幕截图 您可以单击单个屏幕截图将其隐藏

概述

数据挖掘有时称为知识发现 — 其目的是提供其他方法无法找到可执行 (actionable) 信息 该信息可以改进您业务的运作 例如 假设一个营销活动产生 % 的积极响应 如果数据挖掘有助于使该活动专门针对最可能响应的人 从而产生 % 的响应 则该业务将增加 % 的利润

可以把数据挖掘分为两类 学习

监管的学习目的是预测描述某个行为的特定特征或属性的值 预测的属性称为 目标属性

无监管的学习目的是发现关系和模式而非确定具体的值 这种情形下 没有 目标属性

Oracle Data Mining 是 Oracle 数据库中内嵌的强大的数据挖掘软件 它使您能够揭示隐藏在数据中的新洞察 Oracle Data Mining 能够帮助企业瞄准最佳客户 发现和防止欺诈 发现对关键绩效指标 (KPI) 最有影响的属性 以及发现隐藏在数据中的有价值的新信息 Oracle Data Mining 帮助技术专家找出数据中的模式 识别关键属性 发现新的集群和关联 并揭示有价值的洞察

Oracle Data Mining 使公司能够:

了解更多信息利用您的数据并发现以前隐藏的有价值的新信息和见解

进行更多 *** 作 构建自动提取和传播新信息和见解的的应用程序

花费更少 Oracle Data Mining 比传统方法要便宜得多 作为您在 Oracle 技术中投资的一部分 它可以显著降低您的总拥有成本

Oracle Data Mining 超越了标准查询和报表工具以及联机分析处理 (OLAP) 工具 查询和报表工具以及 OLAP 工具可以告诉您谁是您的重要客户 哪些产品卖的最多 以及哪些方面的成本最高 使用 Oracle Data Mining 您可以实施策略来:

预测和防止客户流失

获得新客户并识别最能带来收益的客户

识别会成功的交叉销售机会

洞察违规的和欺诈性的活动

发现新的集群或片断

开发客户概要文件

识别药物发明中的可能目标和有希望的线索

找出同时出现的项目和/或事件的关联关系

挖掘非结构化数据 即文本

传统商务智能 (BI) 工具(例如 报表工具 交互式查询和报表工具以及联机分析处理 (OLAP) 工具)只报告过去发生的事情 而 Oracle Data Mining (ODM) 使您能够超越传统 BI 和报表工具 使您可以挖掘您的数据以及构建高级数据挖掘应用程序 ODM 使您能够发现新见解 片断和关联 进行更准确的预测 找到最能影响您业务的变量 而且通常从您的数据提取更多信息 例如 通过分析您最佳客户的个人信息 ODM 使您能够构建数据挖掘模型和集成的应用程序 来识别将来可能成为您最佳客户的客户 这些客户可能不表现为您目前最有价值的客户 但可能与您当前最佳客户的有相似的个人信息 此外 使用 ODM 您可以进行更多 *** 作并将预测模型实现为一个定期运行的生产应用程序 该应用程序在每个周一早上将您最有希望的客户列表分发到您的销售团队 了解您客户的战略价值(哪些可能成为将来能带来收益的客户或者相反) 或者预测哪些客户可能热衷或响应营销策略 而且将该信息集成到您的运营中对于积极管理业务来说是至关重要的

使用 Oracle Data Mining 解决业务问题的阶段如下所示:

就数据挖掘和业务目标而言的问题定义

数据获取和准备

构建和评估模型

部署

注意:本教程并不打算完整介绍 Oracle Data Mining 它只是介绍了进行某些常见数据挖掘 *** 作所需的技术 如果您需要有关其中某些主题的更多背景信息 请参阅《Oracle Data Mining 概念指南》

情景

一个电子产品连锁店想为客户发打折卡 但只想发给那些预期将因为此卡而增加购买量(从而使公司增收)的客户 因此根据在一部分客户中开展了一个试验性的促销活动 并将结果汇总到一个表中 其中包含客户人口统计信息 采购模式以及每个客户所带来收入的测算

然后使用一个描述试验性促销活动中的客户和结果的数据集创建可以应用于所有客户的模型 以便预测使用打折卡的每个客户的预期收入级别 — 将预测的目标属性为 AFFINITY_CARD 它的值可以是 (低利润)或 (高利润) 不同的目标值(在本例中为 或 )有时称为目标类 因此预测每个客户的目标值称为 分类

前提条件

开始本教程之前 您应该:

完成了教程在 Windows 上安装 Oracle 数据库 g

完成教程:安装 Oracle Data Miner g 第 版

返回主题列表

启动 Oracle Data Miner

要启动 Oracle Data Miner 执行以下 *** 作

双击 \bin\odminerw exe

要以 dmuser 连接 单击 OK

您可能想在您的用户架构中确认示例表和视图 展开 Data Sources > dmuser

这将显示表和视图 单击 Tables 查看表;单击 Views 获取视图列表

为数据挖掘准备数据

Data Mining 过程中使用的数据通常必须从不同位置收集 此外 准备数据进行 Data Mining *** 作可能需要对数据进行某种变换 Oracle Data Mining 有很多强大的实用程序 可用于取样 记录 离散和创建新变换的属性

在本部分中 您将执行以下任务:

显示数据和统计信息

使用数据变换向导

显示数据和统计信息

执行以下步骤:

可以显示表或视图的结构 单击 MINING_DATA_BUILD_V

单击 Data 选项卡查看内容示例

滚到窗口右侧查看完整的详细信息

注意:默认显示记录数为 ;在 Fetch Size 窗口中输入不同的数 然后单击 Refresh 更新显示的大小 此外 可以单击 Fetch Next 增加显示的行

右击 MINING_DATA_BUILD_V 显示具有更多选项的菜单 可以使用 Transformation 向导和其他工具进行数据发掘

要查看统计汇总 可以根据数据格式类型单击两个选项之一 单击 Show Summary Single Record

您的输出应该如以下图像所示:

对于每个数值性属性 显示了 Maximum 和 Minimum 值以及平均值和变量 这些统计信息基于示例计算而来 本例中的示例大小是 可以通过调整 ODM Preferences(位于 Tools 下拉菜单)来更改示例大小

对于任何突出显示的属性 可以查看值的分类

a 突出显示 AFFINITY_CARD

b 单击 Histogram

默认 bin 最多为 ;可通过单击 Preferences 更改该数字

数值性属性分为最小和最大之间等宽的指定 bin 数 这些 bin 以属性值的升序显示 分类属性使用 Top N 方法(N 是 bin 的数量)划分 bin 出现频率最多的 N 值有自己的 bin 其他值放入一个标记为 Other 的 bin 中 这些 bin 以 bin 大小的降序显示

当检查完时 单击 OK 然后关闭 Data Summarization Viewer 窗口

使用数据变换向导

Mining Activity Guides 帮助您将不同源中的数据汇总到一个视图或表中 此外 它们执行特定算法所需的变换 但是 使用以下数据变换向导通常可以单独完成某些转换

筛选器

重新编码

派生字段

在本教程中 您将学习如何使用 Filter Single Record Transformation 向导

假设您只想关注 岁到 岁之间的客户 则可以筛选数据从而只包括那些人 Oracle Data Miner 提供筛选变换来基于属性值定义数据子集 执行以下步骤:

单击 Data > Transform > Filter Single Record

在 Wele 页面中单击 Next

识别输入数据并单击 Next 本例中使用的视图是 MINING_DATA_BUILD_V

注意:如果通过您右击该表或视图名访问该向导 则会因该数据是已知的而跳过该步骤

为所得视图输入名称 然后单击 Next

在 Filter 文本框中输入筛选条件 此外 要在对话框中构造条件 单击 Filter 域右边的图标

在 Expression Editor 页面中 执行以下步骤:

a 双击属性名 AGE

b 单击 >= 按钮并键入 构造所显示条件的第一部分

c 单击 AND 继续定义完整条件 双击 AGE

d 单击 <= 按钮并键入

e 单击 Validate 按钮查看是否有源数据子集满足该条件

f 单击 OK 在 Filter 窗口中显示该条件

单击 Next

单击 Finish 完成该变换

您的输出应该如以下图像所示:

使用挖掘活动指南

当定义了数据挖掘问题并识别源数据时 数据挖掘过程还剩两个阶段:构建/评估模型并显示结果 Oracle Data Miner 包含活动指南 其目的在尽量减少这些阶段的所需的干预 此外 Build 活动中使用的隐式和显式选择和设置可以无缝地传递给 Apply 活动 因此 隐藏或消除了很多通常需要的 *** 作

Build Activity Wizard 允许您:

识别要添加到事例表(基本的源数据)中的补充数据

选择数据挖掘功能和算法

手动调整 Activity 设置 而非接受自动设置

该示例在处理高利润或低利润客户的个人信息时 使用 决策树分类 算法创建 计算和应用预测模型分类客户 您需要执行下列任务:

使用一种挖掘活动生成一个预测模型

使用 Mining 活动应用一个预测模型

使用一种挖掘活动生成一个预测模型

对于该主题 使用原始视图而非刚创建的视图 单击左导航器中的 MINING_DATA_BUILD_V

要启动 Activity Build Wizard 单击 Activity > Build

显示 New Activity Wizard Wele 页面 单击 Next

在 Select Mining Type 页面上 接受默认的 Classification Function Type 以及 Decision Tree Algorithm 单击 Next

要选择将从示例表或视图挖掘的所有数据 确保未选中 Join additional data with case table 框 如果选中该框 可以指定要与该事例表联接的其他表和架构的数据 该示例假设在本例中所有必需的数据均位于事例表 MINING_DATA_BUILD_V 中 从 Unique Identifier 下拉列表选择 CUST_ID 然后单击 Next

您可以针对数据挖掘问题指定要预测的属性 单击 AFFINITY_CARD 单选按钮指示目标 然后单击 Next

注意:本教程中要预测的目标属性为 AFFINITY_CARD

一些评估结果取决于您选的 Preferred Target Value 在本例中 您要识别高利润客户 (Target Value = ) 选择 作为 Preferred Target Value 并单击 Next

为活动输入描述性的名称并单击 Next

显示 Activity Wizard 的最后一步 您可以在 Activity 中显示这些设置 单击 Advanced Settings

这些参数的默认设置即可确保好的结果 Build 参数确定如何构造决策树的分支 单击 OK

确保选中 Run upon finish 复选框 单击 Finish

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16618

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