具体描述
●1.1 本书的目标 3
●1.2 Oracle Advanced Analytics选件 4
●1.3 Oracle R Enterprise(Oracle R企业版) 5
●1.4 利用Oracle R Enterprise易于部署R 7
●1.5 Oracle的R技术 9
●1.6 客户如何使用Oracle R Enterprise和Oracle Advanced Analytics 10
●1.7 小结 11
●第2章 安装Oracle R Enterprise 13
●2.1 安装的先决条件 13
●2.2 设置Oracle Database 14
●2.3 安装Oracle R Enterprise 15
●2.3.1 Oracle R Enterprise的软件包 15
●2.3.2 安装前的要求 16
●2.3.3 在Oracle Database Server上的安装 17
●2.3.4 安装客户端 22
●2.4 验证ORE的安装 25
●2.5 安装RStudio 26
●2.6 使用Oracle的预制应用 27
●2.6.1 预制应用Oracle Database Developer 27
●部分目录
内容简介
熟练使用Oracle R Enterprise大数据功能《精通Oracle R Enterprise大数据 在Oracle数据库中充分利用R的强大功能》指导你高效管理企业大数据，顺畅运行复杂流程。本书简明实用，分步讲解如何创建和执行大规模预测性分析并保持很好性能。通过本书的学习，你将能分析和准备数据、准确建立业务流程模型、生成精密图形、编写和部署功能强大的脚本，并能将Oracle R Enterprise功能有效地运用于APEX应用程序、OBIEE仪表板以及Apache Hadoop系统。 (美)布兰登·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著；张骏温 译 布兰登·蒂尔尼（Brendan Tierney），是Oracle ACE总监，是都柏林理工学院的数据科学、数据库和大数据讲师，也是一位独立咨询师（Oralytics）。Brendan曾在多个国家的项目中工作，在数据挖掘、数据科学、大数据和数据仓库领域拥有逾24年的工作经验，是认可的专家。Brendan是UKOUG Oracle Scene杂志的编辑，定期在优选技术会议上发表演讲；也是一位活跃的博客写手，曾为OTN、Oracle Scene、IOUG SELECTJournal、ODTUG Technical Jou等用户评价
坦白说，这本书的阅读体验更像是在参加一场高水平的闭门技术研讨会，作者的表达方式充满了对“最佳实践”的执着追求。它没有采用那种为了吸引眼球而夸张的标题或过于简化的流程图，而是直接切入核心——如何利用Oracle R Enterprise在海量非结构化数据中挖掘出具有商业价值的洞察。书中对于并行计算框架的详尽阐述，尤其是在处理海量文本数据的情感分析任务时，其代码示例的优雅和效率令人印象深刻。阅读过程中，我时常需要停下来，去对照自己公司现有的数据处理流程，然后感叹：“原来可以这样优化！”这种能够即时引发行动和反思的阅读体验，是很多其他技术书籍难以企及的。它迫使读者走出舒适区，去拥抱更高效、更可靠的数据处理范式。
这本《精通Oracle R Enterprise大数据》的阅读体验简直是一场知识的深度探险，作者的叙述方式极其严谨且富有逻辑性，仿佛一位经验丰富的向导，带领我们穿梭在Oracle数据库的复杂世界与R语言的强大统计能力交汇的迷宫之中。书中对大数据处理架构的剖析细致入微，特别是对于如何利用Oracle的内置工具集（如In-Memory Column Store或ADW的Advanced Analytics功能）来加速R代码的执行效率，提供了大量可操作的实践案例。我特别欣赏它在理论讲解与实际应用之间的精准平衡，没有过多地陷入空泛的概念炒作，而是聚焦于如何通过这些技术栈来解决企业级数据分析中的实际痛点，比如大规模时间序列的预测模型构建、高维数据的降维处理以及机器学习模型的并行训练。读完后，我感觉自己对如何构建一个端到端的企业级数据科学流水线有了全新的认识，不再是孤立地看待数据库管理和数据建模，而是将它们视为一个高度整合的智能系统。
初次翻开这本书时，我带着对新兴数据科学工具集的好奇心，但很快就被其深邃的理论基础和前瞻性的视角所吸引。这本书的叙述风格带着一种冷静的、近乎学术研究的严谨性，它不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探讨了“为什么这样做是最高效的”背后的算法原理和系统优化哲学。其中关于向量化操作在Oracle环境下的性能瓶颈分析与规避策略的章节，对我冲击极大，它揭示了许多初级用户在使用R进行数据操作时常犯的效率误区。更难得的是，作者似乎拥有对未来技术趋势的敏锐洞察力，书中对云原生数据库架构下R与Oracle的协同工作模式的探讨，即便是在当前环境下也显得颇具远见。对于那些已经具备一定数据库或统计基础，渴望达到“专家级”应用水平的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的、可以反复研读的工具书，它将枯燥的技术手册转化为富有启发性的技术蓝图。
我对技术书籍的要求一向很高，希望它们能提供清晰的、可复制的步骤，同时又不失对底层机制的透彻解读。这本书在这方面做得非常出色，它的结构安排极具匠心，仿佛在为一本未来的行业标准教材奠定基础。特别是在涉及复杂的数据安全和合规性问题时，书中对于如何在保证数据隐私的前提下利用R进行敏感数据分析的讨论，展示了作者对企业级应用场景的深刻理解。它的语言风格非常平实，但逻辑线条却极为锋利，没有一句废话。我尤其喜欢它在描述每一个新特性时，都会附带一个精心设计的“陷阱警示”部分，提前指出读者可能遇到的坑点，这种细致入微的关怀，让学习过程中的挫败感大大降低。这是一本真正为一线架构师和资深数据科学家量身定做的深度手册，而非面向入门者的导览图。
这本书的魅力在于它的“厚重感”和“实用性”的完美结合。它的排版和组织结构非常有利于快速定位信息，但其内容的广度和深度又要求读者必须投入足够的时间去消化。我欣赏作者对细节的偏执——例如，对于不同R数据结构在Oracle内存中的具体映射机制，书中都有清晰的示意图和性能对比数据。这使得技术决策不再是基于模糊的经验判断，而是建立在坚实的数据和性能分析基础之上。对于那些希望将R从一个纯粹的统计工具提升为企业级数据平台核心组件的工程师来说，这本书提供了一张清晰的路线图，它不仅教你如何配置环境，更重要的是，它阐述了背后的设计哲学，确保你构建的系统是面向未来、健壮可靠的。读完后，我感觉自己对整个企业级数据生态系统的掌控力提升了一个台阶。