Adatbányászat vs lekérdező eszközök
A Lekérdező eszközök olyan eszközök, amelyek segítenek az adatbázis elemzésében. Biztosítják a lekérdezés készítését, a lekérdezés szerkesztését, a keresést, a keresést, a jelentést és a funkciók összefoglalását. Az adatbányászat másrészt a számítógépes tudomány területe, amely a korábban ismeretlen és érdekes információk nyers adatokból történő kinyerésével foglalkozik. Az adatbányászati folyamat bemeneteként használt adatokat általában adatbázisokban tárolják. A statisztikákra hajló felhasználók az Adatbányászatot használják. Statisztikai modelleket használnak az adatok rejtett mintáinak keresésére. Az adatbányászok érdeklődnek a különböző adatelemek közötti hasznos kapcsolatok megtalálása iránt, ami végül a vállalkozások számára jövedelmező.
Adatbányászat
Az adatbányászat néven az ismeretek felfedezése az adatokban (KDD) is ismert. Mint fentebb említettük, ez egy informatika olyan területe, amely a korábban ismeretlen és érdekes információk nyers adatokból történő kinyerésével foglalkozik. Az adatok exponenciális növekedése miatt, különösen az olyan területeken, mint például az üzleti élet, az adatbányászat nagyon fontos eszközzé vált, hogy ezt a nagy adatgazdagságot üzleti intelligenciává alakítsa, mivel a minták kézi kinyerése látszólag lehetetlenné vált az elmúlt néhány évtizedben. Például jelenleg különféle alkalmazásokban használják, például közösségi hálózatok elemzésére, csalások felderítésére és marketingre. Az adatbányászat általában a következő négy feladattal foglalkozik: csoportosítás, osztályozás, regresszió és asszociáció. A klaszterezés azonosítja a hasonló csoportokat a nem strukturált adatok alapján. A besorolás olyan tanulási szabályok, amelyek alkalmazhatók új adatokra, és jellemzően a következő lépéseket tartalmazzák: adatok előfeldolgozása, modellezés megtervezése, tanulás / tulajdonságok kiválasztása és kiértékelés / érvényesítés. A regresszió az adatok modellezéséhez minimális hibájú funkciókat keres. Az asszociáció pedig a változók közötti kapcsolatokat keresi. Az adatbányászatot általában olyan kérdések megválaszolására használják, mint például azok a fő termékek, amelyek elősegíthetik a magas profit elérését a következő évben a Wal-Mart-ban?
Lekérdező eszközök
A Lekérdező eszközök olyan eszközök, amelyek segítenek az adatbázis elemzésében. Ezeknek a lekérdező eszközöknek általában GUI felhasználói felülete van, amely kényelmes módon adhatja meg a lekérdezéseket attribútumkészletként. Miután rendelkezésre álltak ezek a bemenetek, az eszköz tényleges lekérdezéseket generál az adatbázis által használt mögöttes lekérdezési nyelvből. Az SQL, T-SQL és PL / SQL a mai népszerű adatbázisokban használt lekérdezési nyelvek példái. Ezután ezeket a generált lekérdezéseket az adatbázisokkal szemben végrehajtják, és a lekérdezések eredményeit szervezett és világos módon bemutatják vagy jelentik a felhasználónak. A Lekérdezés eszköz használatához a felhasználónak általában nem kell tudnia egy adatbázis-specifikus lekérdezési nyelvet. A Lekérdező eszközök fő jellemzői az integrált lekérdezés-készítő és -szerkesztő, az összefoglaló jelentések és adatok, az importálási és exportálási szolgáltatások, valamint a speciális keresési / keresési lehetőségek.
Mi a különbség az adatbányászat és a lekérdező eszközök között??
A lekérdezési eszközök felhasználásával könnyen létrehozhatók és bevihetők a lekérdezések az adatbázisokba. A lekérdező eszközök nagyon egyszerűvé teszik a lekérdezések létrehozását anélkül, hogy meg kellene tanulnunk egy adatbázis-specifikus lekérdezési nyelvet. Másrészt az Adatbányászat egy technika vagy fogalom a számítástechnikában, amely a nyers adatokból hasznos és korábban ismeretlen információk kinyerésével foglalkozik. Ezeket a nyers adatokat legtöbbször nagyon nagy adatbázisokban tárolják. Ezért az adat bányászok felhasználhatják a Query Tools meglévő funkcióit a nyers adatok előzetes feldolgozására az adatbányászási folyamat előtt. Az adatbányászási technikák és a Query eszközök használatának fő különbsége azonban az, hogy a Query eszközök használatához a felhasználóknak pontosan tudniuk kell, mit keresnek, míg az adatbányászatot általában akkor használják, amikor a felhasználónak homályos elképzelése van arról, hogy mit keres.