KH_ID M51 M246 M111 M112 M107 M108 XEP_LOAI 10201000 A A A A A A A 10203000 A A B B A A B 10310000 A A A A A A A 10317000 A A A A A A A 10505000 C C C C A A D 10602000 A A B A A A B 10609000 B A B B A A C 37313000 A A A A A A A 50306000 A A B B A B C 50321000 A A A A A A A
2.4. Tổng kết chƣơng 2
Chương này trình bày bài toán phân lớp các ngân hàng thương mại và giải pháp. Các n i dung trình bày trong chương này bao gồm: khái niệm về ngân hàng thương mại, hệ thống ch tiêu và tiêu chí xếp loại đối với ngân hàng thương mại, giải pháp phân lớp các ngân hàng thương mại trong đó trình bày thuật toán phân lớp Bayes, thuật toán phân lớp SVM và thuật toán phân lớp cây quyết đinh làm cơ sở cho ứng dụng ở chương tiếp theo, cuối cùng là trình bày mô hình phân lớp các ngân hàng thương mại.
CHƢƠNG 3: CÔNG NGHỆ KHAI PHÁ DỮ LIỆU ORACLE 3.1. Lý do sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu của Oracle 3.1. Lý do sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu của Oracle
Hiện nay có rất nhiều công cụ khai phá dữ liệu thương mại sẵn có trên th trường như IBM's Intelligent Miner, DBMiner, Oracle Data Miner, Microsoft SQL Server Analysis Services, … cung cấp khả n ng khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu quan hệ. Những công cụ trên được phát triển cho những hệ quản tr cơ sở dữ liệu cụ thể và khai phá dữ liệu khá hiệu quả.
Mô hình cơ sở dữ liệu của Bảo hiểm tiền gửi Việt Nam là mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng hệ quản tr cơ sở dữ liệu Oracle. Do vậy việc chọn công cụ khai phá dữ liệu của hãng Oracle là m t l a chọn tất yếu.
Oracle cung cấp các chức n ng khai phá dữ liệu sau: 1) Các chức n ng d đoán: