oracle数据模型-oracle预测模型(2-16-28)

Oracle本文目录一览：

• 1、Oracle认证基本知识介绍
• 2、密码学中的game和oracle是什么意思
• 3、oracle财务系统难吗
• 4、使用Oracle数据挖掘API方法详解
• 5、数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

Oracle认证基本知识介绍

因此，能够熟练掌握这个系统的某些方面及适应这个系统的不断更新的专业工程师必然是各界急需的人才，有着良好的就业前景。事实上，oracle公司也认识到了这一点，这就是oracle认证专家——ocp（oracle certified professional）的由来。

首先是最基础的认证OCA，全称是Oracle认证管理员，你只要通过了047和042的考试，就可以获得这个证书，无需培训。

Oracle认证是国际权威认证，拥有很高的价值和含金量。

从事IT行业的朋友对于oracle认证考试一定不陌生，本篇为大家详细介绍一下oracle认证。

密码学中的game和oracle是什么意思

个人认为应该是“语法集”的意思。即符合加密或验证语法规则的全部符号空间。如定义Public-Key-Request-Oracle为128位的二进制消息，则表示用公钥加密的请求信息的Oracle为长度为128位符合格式要求的比特集合。

这段英文中的 oracle 特指 “oracle数据库” 这款数据库软件。看到oracle这个单词，我首先想到这款产品，然后才会想到有这么一家公司。好比你每天打开百度网页，才会想起还有一个叫“百度”的公司。

CS是指computer science计算机科学；EE是指electronic engineering电子工程。传统的电气工程定义为用于创造产生电气与电子系统的有关学科的总和。

一个密码算法或者协议的起点可以没有假设，也可以有一个或者多个假设，但是不基于任何假设的密码算法或者协议一般都非常低效。在现实中，人们为了追求更高的效率，通常愿意做出妥协，接受一些假设。

oracle财务系统难吗

如果没有充分、及时、准确的业务数据，财务管理也很难实现。ORACLE财务系统的会计核算功能，可以满足这些条件。ORACLE财务系统包括总账、应收账款、应付账款、固定资产、现金管理等常规模块，还包括项目管理等模块。

关键在于连接数据库上，VB最容易连接和操作数据库，其次是DELPHI；而JAVA和.net开发重视健壮性，并不是在意成本和开发周期，因为ERP更需要稳定性。

Oracle功能多但也复杂，实施难度大，周期较长。同SAP一样，象Oracle这样的ERP软件，价位一般都在数百上千万元以上，这样的系统适合业务需求纷繁复杂、并有充足预算的大型企业集团。

使用Oracle数据挖掘API方法详解

使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法。首先，连接至 Oracle 数据库。

在where中没有办法直接使用聚合函数，即sum avg等无法使用，所以引用了having，在having中可以使用这些函数。order by 表示排序，后跟列名和排序方式。如果什么都不加默认为升序。ASC表示升序，DESC表示降序。

方法一：在开始菜单中，找到oracle11g-应用程序开发-SQL PLUS。双击SQL PLUS。弹出的SQL Plus框中，输入数据库实例的用户名和密码，按enter键。

我们可以使用addbatch（）和executebatch（）方法选择标准的jdbc批处理，或者通过利用preparedstatement对象的setexecutebatch（）方法和标准的executeupdate（）方法选择速度更快的oracle专有的方法。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

1、在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。

2、CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。

3、数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。

4、数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。

5、IDC报告指出，大数据应用在2013年已经开始融入传统行业，加速其数据化转型，而随着数据挖掘技术日益成熟，CRM软件不断推广，CRM在这一进程中扮演了至关重要的角色，带动商业智能分析和应用市场的快速成长。

6、一）、客户数据寻找以及辨别 想要进行客户数据挖掘，不可缺少的就是客户数据。