Razlika Med DBMS In Data Mining

Razlika Med DBMS In Data Mining
Razlika Med DBMS In Data Mining

Video: Razlika Med DBMS In Data Mining

Video: Razlika Med DBMS In Data Mining
Video: KTU | MCA | RLMCA205-DBMS | Data Mining 2024, Maj
Anonim

DBMS vs Data Mining

DBMS (Database Management System) je celovit sistem, ki se uporablja za upravljanje digitalnih baz podatkov in omogoča shranjevanje vsebine baze podatkov, ustvarjanje / vzdrževanje podatkov, iskanje in druge funkcije. Po drugi strani je Data Mining področje računalništva, ki se ukvarja z pridobivanjem prej neznanih in zanimivih informacij iz surovih podatkov. Podatki, ki se uporabljajo kot vhodni podatki za postopek rudarjenja podatkov, so običajno shranjeni v zbirkah podatkov. Uporabniki, ki so nagnjeni k statistiki, uporabljajo Data Mining. Za iskanje skritih vzorcev v podatkih uporabljajo statistične modele. Podatkovne rudarje zanima iskanje koristnih odnosov med različnimi podatkovnimi elementi, kar je na koncu donosno za podjetja.

DBMS

DBMS, včasih imenovan tudi upravitelj baz podatkov, je zbirka računalniških programov, ki je namenjena za upravljanje (tj. Organizacijo, shranjevanje in iskanje) vseh zbirk podatkov, ki so nameščene v sistem (tj. Trdi disk ali omrežje). V svetu obstajajo različne vrste sistemov za upravljanje z bazami podatkov, nekateri pa so zasnovani za pravilno upravljanje zbirk podatkov, konfiguriranih za posebne namene. Najbolj priljubljeni komercialni sistemi za upravljanje baz podatkov so Oracle, DB2 in Microsoft Access. Vsi ti izdelki zagotavljajo sredstva za dodeljevanje različnih ravni privilegijev za različne uporabnike, kar omogoča, da DBMS centralno nadzoruje en sam skrbnik ali da se dodeli več različnim osebam. V katerem koli sistemu za upravljanje baz podatkov so štirje pomembni elementi. So jezik za modeliranje,podatkovne strukture, jezik poizvedb in mehanizem za transakcije. Jezik modeliranja določa jezik vsake baze podatkov, ki gostuje v DBMS. Trenutno je v praksi več priljubljenih pristopov, kot so hierarhalni, omrežni, relacijski in objektni. Podatkovne strukture pomagajo organizirati podatke, kot so posamezni zapisi, datoteke, polja in njihove definicije ter predmeti, kot so vizualni mediji. Jezik podatkovnih poizvedb ohranja varnost baze podatkov s spremljanjem prijavnih podatkov, pravic dostopa do različnih uporabnikov in protokolov za dodajanje podatkov v sistem. SQL je priljubljen poizvedbeni jezik, ki se uporablja v sistemih za upravljanje relacijskih baz podatkov. Nazadnje, mehanizem, ki omogoča transakcije, pomaga sočasnosti in večkratnosti. Ta mehanizem bo zagotovil, da istega zapisa ne bo spreminjalo več uporabnikov hkrati,s tem ohranja integriteto podatkov v taktnosti. Poleg tega DBMS nudi tudi varnostne kopije in druge pripomočke.

Podatkovno rudarjenje

Podatkovno rudarjenje je znano tudi kot Odkrivanje znanja v podatkih (KDD). Kot smo že omenili, gre za računalniško znanost, ki se ukvarja z pridobivanjem prej neznanih in zanimivih informacij iz surovih podatkov. Zaradi eksponentne rasti podatkov, zlasti na področjih, kot je poslovanje, je pridobivanje podatkov postalo zelo pomembno orodje za pretvorbo tega velikega števila podatkov v poslovno inteligenco, saj je ročno pridobivanje vzorcev v zadnjih nekaj desetletjih postalo na videz nemogoče. Na primer, trenutno se uporablja za različne aplikacije, kot so analiza socialnih omrežij, odkrivanje prevar in trženje. Podatkovno rudarjenje se običajno ukvarja z naslednjimi štirimi nalogami: združevanje v skupine, klasifikacija, regresija in povezovanje. Grozdenje je prepoznavanje podobnih skupin iz nestrukturiranih podatkov. Klasifikacija je učna pravila, ki se lahko uporabijo za nove podatke in običajno vključujejo naslednje korake: predobdelava podatkov, oblikovanje modeliranja, učenje / izbira lastnosti in vrednotenje / potrjevanje. Regresija je iskanje funkcij z minimalno napako pri modeliranju podatkov. In združenje išče razmerja med spremenljivkami. Podatkovno rudarjenje se običajno uporablja za odgovore na vprašanja, na primer kateri so glavni proizvodi, ki bi lahko v Wal-Martu prihodnje leto pomagali doseči visok dobiček?Podatkovno rudarjenje se običajno uporablja za odgovore na vprašanja, na primer kateri so glavni proizvodi, ki bi lahko v Wal-Martu prihodnje leto pomagali doseči visok dobiček?Podatkovno rudarjenje se običajno uporablja za odgovore na vprašanja, na primer kateri so glavni proizvodi, ki bi lahko v Wal-Martu prihodnje leto pomagali doseči visok dobiček?

Kakšna je razlika med DBMS in Data mining?

DBMS je polnopravni sistem za namestitev in upravljanje nabora digitalnih baz podatkov. Vendar je Data Mining tehnika ali koncept v računalništvu, ki se ukvarja z pridobivanjem koristnih in prej neznanih informacij iz surovih podatkov. V večini primerov so ti neobdelani podatki shranjeni v zelo velikih zbirkah podatkov. Zato rudarji podatkov uporabljajo obstoječe funkcije DBMS za obdelavo, upravljanje in celo predhodno obdelavo neobdelanih podatkov pred in med postopkom rudarjenja podatkov. Vendar samo sistema DBMS ni mogoče uporabiti za analizo podatkov. Toda nekateri DBMS imajo trenutno vgrajena orodja ali zmogljivosti za analizo podatkov.

Priporočena: