Autonomous Database ML ハンズオン / ADB ML HOL

by oracle4engineer

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Autonomous 2020 3 SQL

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 5 Oracle Advanced Analytics (Classification) (Decision Tree) (Naïve Bayes) (GLM) (Random Forest) (SVM) (ESA) (Clustering) (EM) k (k-means) (O-Cluster) (Time Series) Holt-Winters Regular & Irregular, with and w/o trends & seasonal (Feature Extraction) (ESA) Non-Negative Matrix Factorization (NMF) Singular Value Decomposition (SVD) (PCA) Unsupervised Pair-wise KL Div (Predictive Queries) (Statistical Functions) t F (ANOVA) SQL A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 (Regression) (LM) (GLM) (SVM) (Neural NW) (Abnormally Detection) 1 SVM (Association Rules) Apriori/ market basket (Attribute Importance) (Minimum Description Length) CUR KL

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 18 LIQUID 4,898 ID FIXED_AC IDITY VOLATI LE_ACID ITY CITRIC_AC ID RESIDU AL_SUG AR CHLORIDES FREE_SUL FUR_DIOX IDE TOTAL_S ULFUR_D IOXIDE DENSITY PH SULPHATE S ALCOHO L QUALITY 1 3.8 0.31 0.02 11.1 0.036 20 114 0.9925 3.75 0.44 12.4 1 2 3.9 0.225 0.4 4.2 0.03 29 118 0.989 3.57 0.36 12.8 1 3 4.2 0.17 0.36 1.8 0.029 93 161 0.99 3.65 0.89 12 1 4 4.2 0.215 0.23 5.1 0.041 64 157 0.9969 3.42 0.44 8 0 • Primary Key (PK ) • CASE_ID • (1= , 0= ) • TARGET_ID • pH 11 QUALITY ※ P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties. In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553, 2009.

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 26 TRAIN TEST or or or or TEST TEST TEST TEST TEST TRAIN TEST TEST TEST TEST TEST TRAIN TRAIN TEST TRAIN TRAIN TEST TRAIN TEST TRAIN TEST ※1 ※1 N 1 1 TEST N-1 TRAIN 2 1 TEST N-1 TRAIN N 1 2 3 4 5

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 35 v_accuracy dbms_data_mining.compute_confusion_matrix OUT DBMS_DATA_MINING.COMPUTE_CONFUSION_MATRIX ( accuracy OUT NUMBER, apply_result_table_name IN VARCHAR2, target_table_name IN VARCHAR2, case_id_column_name IN VARCHAR2, target_column_name IN VARCHAR2, confusion_matrix_table_name IN VARCHAR2, score_column_name IN VARCHAR2 DEFAULT 'PREDICTION', ….. score_criterion_type IN VARCHAR2 DEFAULT 'PROBABILITY');

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 44 select id, -- prediction( LQ_MODEL_RF using *) as prediction, -- prediction_probability( LQ_MODEL_RF , '1' using *) as probability -- 1 from ; LQ_TEST SQL SQL

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 47 • データの中から関連が強い事象の組合せ（アソシエーション・ルール）を抽出する分析 • POSデータ（レジ精算データ）から「どの商品とどの商品が一緒に買われるか」という法則性（アソシエーションルール）を調べる目的で、米IBM社が開発した手法 • Apriori (アプリオリ) は、アソシエーションルールを効率的に見つけ出すアルゴリズムの名称 • 同時に購入されやすい商品を見つけるマーケットバスケット分析がよく知られるが、「Aが起きればBも起きる」場面に広く適用されている

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 48 業種／業態分析活用により得られる効果（例）総合スーパーマーケットコンビニエンスストア等流通小売業全般同時購入商品の組み合わせ上記の店舗間比較店舗内での商品陳列の最適化、購買動機の把握、店舗間での顧客嗜好の比較、新規出店時の地理的特徴の把握 Eコマース・デジタルコンテンツ産業テレビショッピングチャンネル等 IDに紐づく過去の累積購買履歴サイト内のページ閲覧履歴顧客ごとにカスタマイズされたメールマガジン、インターネット広告、トップページによるコンバージョン率の向上通信サービス ITサービス工業製品通信業、製造業全般製品本体とオプション製品／サービスの組み合わせオプション製品／サービス同士の組み合わせ携帯電話、プロバイダの料金プラン、不可オプションサービスの提案、オプション商品同士のセット販売による顧客インセンティブ外食産業トッピングメニューの組み合わせ食べ物、飲み物、サイドメニューの組み合わせ追加オーダーのリコメンド、新商品、セットメニューの考案、（時系列比較による）顧客動向の調査銀行、証券会社、保険会社等金融全般金融商品の購入状況投資対象銘柄の提案、顧客の嗜好、選択基準の把握 ※参考データアナリティクス実践講座アクセンチュアアナリティクス著工藤卓哉、保科学世監修

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 50 ORDER_ITEMS 29,363 ORDER_ID CATEGORY (カテゴリー) ITEM (商品名称) CNT O_00001 ミネラルウォーター富士山のおいしい水1L 1 O_00001 卵卵6個パック 1 O_00001 牛乳搾りたて牛乳１L 1 O_00002 ミネラルウォーター特選水 500ml 1 O_00002 ヨーグルトヨーグルトいちご味 1 ORDER_ID • CASE_ID • CATEGORY • ※ORDER_ID, CATEGORY

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 51 (CSV Object Storage ) Autonomous Data Warehouse Object Storage Autonomous Data Warehouse クラウド環境 Oracle Database Oracle exp CSV Object Storage DBMS_CLOUD

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 52 (CSV Object Storage ) Autonomous Data Warehouse OBJ_STORE_CRED DBMS_CLOUD.COPY_DATA CSV Autonomous Data Warehouse Cloud https://speakerdeck.com/oracle4engineer/autonomous-data-warehouse-cloud-yang-nadetarodogaido Cloud

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 69 / Autonomous Database Autonomous Database • 導入、運用コストの削減 • 安定運用、高可用性 • 高セキュリティ • 高性能、高可用性を探求し、唯一無二の存在へ • 圧倒的なシェアを誇り、数多くのMission Criticalなシステムにて稼働実績有り • 途方もない研究開発費を投入し、他社に追いつけないコア技術を確立 • お客様の要件を満たす改善、新規機能を実装 • 自動化機能を実装し、扱いやすい製品へと進化 Cloud の選択肢最適なプラットフォーム 40年以上の継続開発 Oracle Database + Oracle Exadata + Oracle Cloud Autonomous Database

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 71 Autonomous Database *Source: Oracle TCO report 2018. 50% savings calculated based on 16 CPU config w/BYOL from on-premises Oracle Database 管理コストを最大80%、TCOを3年間で最大50％削減ファシリティ管理サーバー管理 OSインストール/パッチ適用 DBインストール/パッチ適用バックアップ/リストア HA/DR DB最適化/スケール AP最適化 AP管理ファシリティ管理サーバー管理 OSインストール/パッチ適用 DBインストール/パッチ適用バックアップ/リストア HA/DR DB最適化/スケール AP最適化 AP管理オンプレミス Autonomous Database 全てお客様管理お客様管理オラクル管理

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 72 Autonomous Data Warehouse 6 67 安全性の高い環境を人手をかけずに Creates a Highly Secure Labor Free Environment 安全に手作業による運用面でのリスクをなしに 2-3 手作業での週次パッチ当てがなしに投資変革に向け Copyright © 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Watch Video

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Copyright © 2020, Oracle and/or its affiliates 78 Autonomous Data Warehouse https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/autonomous-data-warehouse-cloud/books.html Oracle Machine Learning Oracle Database 19c https://docs.oracle.com/cd/F19136_01/books.html Data Mining Data Mining Data Mining API Database PL/SQL

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