数据挖掘成本

钢铁企业成本分析中，关键工序的消耗分析和控制是生产成本决策中的关键任务。通过工艺路线和企业成本分析项目，对生产成本工序进行了数据仓库维度建模。采用基于抽样的C4.5算法挖掘生产成本工序数据，发现了影响钢铁企业成本的关键工序和分类规则，为成本管理提供了科学依据。

Oracle成本优化基础是一本经典之书，欢迎大家下载。

Oracle性能调优是提高数据库性能的关键。通过优化查询和索引，可以显著改善系统响应速度和资源利用率。

数据中心规模与成本效益 | 项目 | 中型数据中心成本 | 特大型数据中心成本 | 比率 ||---|---|---|---|| 网络 | $95 每 Mb/秒/月 | $13 每 Mb/秒/月 | 7.1 || 存储 | $2.20 每 GB/月 | $0.40 每 GB/月 | 5.7 || 管理 | 每个管理员约管理 140 个服务器 | 每个管理员管理 1000 个服务器以上 | 7.1 | 通过表格可以看出，特大型数据中心在网络、存储和管理方面的成本都显著低于中型数据中心。

深入解读基于成本的Oracle优化法则的核心内容，聚焦第1、5、6、10章，解析优化策略，助力提升数据库性能。

Jonathan Lewis著的《基于成本的Oracle基础》介绍了Oracle数据库中成本管理的基本原理和应用。

驾驭数据洪流：大数据工具赋能成本控制 在大数据时代，企业可以通过构建成本与成本动因之间的回归分析模型，实现对成本的实时监控和精准预测，从而有效防止不合理的成本支出。 案例一：电耗成本预测 通过收集企业每小时电耗数据以及相应的温度、湿度等环境因素数据，可以建立成本回归分析模型： Y = a1 * x1 + a2 * x2 + b 其中： Y：每小时电耗（万度） x1：当月平均温度 x2：当月平均湿度 a1、a2、b：模型参数 该模型可以帮助企业预测未来电耗成本，并根据预测结果优化用电策略，降低成本。 案例二：地铁维修费用分析 香港地铁利用30年积累的维修费用大数据，分析影响地铁维修成本的

接上篇 在上一部分中，我们探讨了Oracle数据库成本优化的基本概念和一些基础策略。本部分将深入探讨更高级的优化技巧，包括索引优化、SQL语句调优以及数据库参数配置等方面。 索引优化 选择合适的索引类型： Oracle提供了多种索引类型，例如B树索引、位图索引、函数索引等。根据数据类型、查询模式和数据分布选择合适的索引类型能够显著提升查询性能。 避免过度索引： 虽然索引可以加速查询，但也会增加数据更新的开销。因此，需要避免创建过多的索引，特别是在数据更新频繁的表上。 使用复合索引： 对于经常一起出现在查询条件中的多列，可以考虑创建复合索引，以减少索引扫描的次数。 SQL语句调优 使用绑定

想要了解企业如何实现低成本备份和恢复策略的朋友可以参考此文档。

图21-36 QUEST节点对话框成本选项卡