Data Mining vs Query Tools
Orodja za poizvedbe so orodja, ki pomagajo analizirati podatke v zbirki podatkov. Omogočajo gradnjo poizvedb, urejanje poizvedb, iskanje, iskanje, poročanje in povzemanje funkcionalnosti. Po drugi strani pa 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 podatkovnih bazah. 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.
Podatkovno rudarjenje
Podatkovno rudarjenje je znano tudi kot Odkrivanje znanja v podatkih (KDD). Kot smo že omenili, gre za področje računalništva, 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 pripomogli k visokemu dobičku prihodnje leto v Wal-Martu?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?
Orodja za poizvedbe
Orodja za poizvedbe so orodja, ki pomagajo analizirati podatke v zbirki podatkov. Običajno imajo ta orodja za poizvedbe vmesnik GUI s priročnimi načini za vnos poizvedb kot nabora atributov. Ko so ti vnosi zagotovljeni, orodje ustvari dejanske poizvedbe, sestavljene iz osnovnega jezika poizvedb, ki ga uporablja baza podatkov. SQL, T-SQL in PL / SQL so primeri poizvedbenih jezikov, ki se danes uporabljajo v številnih priljubljenih zbirkah podatkov. Nato se te generirane poizvedbe izvedejo v zbirkah podatkov, rezultati poizvedb pa se organizirajo in poročajo uporabniku na organiziran in jasen način. Običajno uporabniku ni treba poznati jezika poizvedb, specifičnega za bazo podatkov, da bi lahko uporabljal orodje za poizvedbe. Ključne značilnosti orodij Query so vgrajeni ustvarjalec in urejevalnik poizvedb, poletna poročila in številke, funkcije uvoza in izvoza ter napredne funkcije iskanja / iskanja.
Kakšna je razlika med Data mining in Query Tools?
Orodja za poizvedbe lahko uporabite za enostavno gradnjo in vnos poizvedb v zbirke podatkov. Orodja za poizvedbe omogočajo zelo enostavno gradnjo poizvedb, ne da bi se morali učiti jezik poizvedb, specifičen za bazo podatkov. Po drugi strani 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 lahko rudarji podatkov uporabljajo obstoječe funkcije orodij za poizvedbe za predhodno obdelavo neobdelanih podatkov pred postopkom rudarjenja podatkov. Vendar je glavna razlika med tehnikami podatkovnega rudarjenja in uporabo orodij Query v tem, da morajo uporabniki za uporabo orodij Query natančno vedeti, kaj iščejo, medtem ko se rudarjenje podatkov uporablja večinoma takrat, ko ima uporabnik nejasno predstavo o tem, kaj iščejo.
