Andmekaevandamine vs päringutööriistad
Päringutööriistad on tööriistad, mis aitavad andmebaasis olevaid andmeid analüüsida. Need pakuvad päringute koostamist, päringute redigeerimist, otsimist, leidmist, aruandlust ja kokkuvõtteid. Teiselt poolt on andmekaevandamine arvutiteaduse valdkond, mis tegeleb varem tundmatu ja huvitava teabe väljavõtmisega algandmetest. Andmed, mida kasutatakse andmekaevandamise protsessi sisendina, salvestatakse tavaliselt andmebaasidesse. Statistika poole kalduvad kasutajad kasutavad andmekaevandust. Nad kasutavad statistilisi mudeleid andmete varjatud mustrite otsimiseks. Andmekaevurid on huvitatud erinevate andmeelementide vahel kasulike seoste leidmisest, mis on ettevõtetele lõpuks kasumlik.
Andmete kaevandamine
Andmekaevandust tuntakse ka kui teadmiste avastamist andmetes (KDD). Nagu eespool mainitud, on tegemist arvutiteaduse valdkonnaga, mis tegeleb seni tundmatu ja huvitava teabe väljavõtmisega algandmetest. Andmete hüppelise kasvu tõttu, eriti sellistes valdkondades nagu ettevõtlus, on andmekaevandamine muutunud väga oluliseks vahendiks selle suure hulga andmete teisendamiseks ärianalüüsiks, kuna mustrite käsitsi väljavõtmine on viimase paarikümne aasta jooksul muutunud näiliselt võimatuks. Näiteks kasutatakse seda praegu mitmesuguste rakenduste jaoks, näiteks sotsiaalvõrgustike analüüs, pettuste avastamine ja turustamine. Andmekaevanduses käsitletakse tavaliselt nelja ülesannet: klasterdamine, klassifitseerimine, regressioon ja assotsieerumine. Klasterdamine on sarnaste rühmade tuvastamine struktureerimata andmete põhjal. Klassifikatsioon on õppereeglid, mida saab uutele andmetele rakendada ja mis sisaldavad tavaliselt järgmisi samme: andmete eeltöötlus, modelleerimise kavandamine, õppimine / funktsioonide valik ja hindamine / valideerimine. Regressioon on andmete modelleerimiseks minimaalse veaga funktsioonide leidmine. Ja assotsiatsioon otsib muutujate vahelisi seoseid. Andmekaevandust kasutatakse tavaliselt selliste küsimustele vastamiseks nagu millised on peamised tooted, mis võivad aidata järgmisel aastal Wal-Martis suurt kasumit saada?Andmekaevandust kasutatakse tavaliselt selliste küsimustele vastamiseks nagu millised on peamised tooted, mis võivad aidata järgmisel aastal Wal-Martis suurt kasumit saada?Andmekaevandust kasutatakse tavaliselt selliste küsimustele vastamiseks nagu millised on peamised tooted, mis võivad aidata järgmisel aastal Wal-Martis suurt kasumit saada?
Päringu tööriistad
Päringutööriistad on tööriistad, mis aitavad andmebaasis olevaid andmeid analüüsida. Tavaliselt on nendel päringuvahenditel GUI kasutajaliides koos mugavate viisidega päringute atribuutide kogumina sisestamiseks. Kui need sisendid on esitatud, genereerib tööriist tegelikud päringud, mis koosnevad andmebaasi aluseks olevast päringukeelest. SQL, T-SQL ja PL / SQL on näited päringukeeltest, mida tänapäeval kasutatakse paljudes populaarsetes andmebaasides. Seejärel täidetakse need genereeritud päringud andmebaaside alusel ja päringute tulemused esitatakse või edastatakse kasutajale organiseeritud ja selgel viisil. Tavaliselt ei pea kasutaja päringu tööriista kasutamiseks teadma andmebaasispetsiifilist päringukeelt. Päringutööriistade põhijooned on integreeritud päringute koostaja ja toimetaja, suvised aruanded ja arvandmed, impordi- ja ekspordifunktsioonid ning täpsemad otsimis- ja otsimisvõimalused.
Mis vahe on andmekaevandusel ja päringutööriistadel?
Päringutööriistu saab kasutada päringute hõlpsaks koostamiseks ja andmebaasidesse sisestamiseks. Päringutööriistade abil on päringute koostamine väga lihtne, ilma et peaksite õppima isegi andmebaasispetsiifilist päringukeelt. Teiselt poolt on andmekaevandamine tehnika või mõiste arvutiteaduses, mis tegeleb kasuliku ja seni tundmatu teabe ammutamisega algandmetest. Enamasti hoitakse neid algandmeid väga suurtes andmebaasides. Seetõttu saavad andmekaevurid kasutada päringuriistade olemasolevaid funktsioone toorandmete eeltöötlemiseks enne andmekaevandamise protsessi. Peamine erinevus andmekaevandustehnikate ja päringutööriistade vahel seisneb selles, et päringutööriistade kasutamiseks peavad kasutajad teadma täpselt, mida nad otsivad, samas kui andmekaevandust kasutatakse enamasti siis, kui kasutajal on ebamäärane ettekujutus sellest, mida otsivad.
