Andmekaeve vs päringutööriistad
Päringutööriistad on tööriistad, mis aitavad analüüsida andmebaasis olevaid andmeid. Need pakuvad päringute koostamise, päringute redigeerimise, otsimise, leidmise, aruandluse ja kokkuvõtete tegemise funktsioone. Teisest küljest on andmekaeve arvutiteaduse valdkond, mis tegeleb algandmetest seni tundmatu ja huvitava teabe ammutamisega. Andmekaevandamise protsessi sisendina kasutatavad andmed salvestatakse tavaliselt andmebaasidesse. Statistika poole kalduvad kasutajad kasutavad andmekaevet. Nad kasutavad andmetes peidetud mustrite otsimiseks statistilisi mudeleid. Andmekaevurid on huvitatud kasulike seoste leidmisest erinevate andmeelementide vahel, mis on lõppkokkuvõttes ettevõtetele kasumlik.
Andmekaeve
Andmekaeve on tuntud ka kui Knowledge Discovery in Data (KDD). Nagu eelpool mainitud, on tegemist arvutiteaduse valdkonnaga, mis tegeleb algandmetest senitundmatu ja huvitava info ammutamisega. Seoses andmete eksponentsiaalse kasvuga, eriti sellistes valdkondades nagu äri, on andmekaevandamine muutunud väga oluliseks vahendiks selle suure andmehulga ärianalüüsiks teisendamiseks, kuna mustrite käsitsi eraldamine on viimastel aastakümnetel muutunud näiliselt võimatuks. Näiteks kasutatakse seda praegu mitmesuguste rakenduste jaoks, nagu sotsiaalvõrgustike analüüs, pettuste tuvastamine ja turundus. Andmekaevandamine tegeleb tavaliselt nelja järgmise ülesandega: rühmitamine, klassifitseerimine, regressioon ja seostamine. Klasterdamine on sarnaste rühmade tuvastamine struktureerimata andmete põhjal. Klassifikatsioon on õppimisreeglid, mida saab rakendada uutele andmetele ja mis sisaldab tavaliselt järgmisi samme: andmete eeltöötlus, modelleerimise kavandamine, õppimine/funktsioonide valik ja hindamine/valideerimine. Regressioon on minimaalse veaga funktsioonide leidmine andmete modelleerimiseks. Ja assotsiatsioon otsib seoseid muutujate vahel. Andmekaevet kasutatakse tavaliselt sellistele küsimustele vastamiseks, nagu millised on peamised tooted, mis võivad aidata järgmisel aastal Wal-Martis suurt kasumit teenida?
päringutööriistad
Päringutööriistad on tööriistad, mis aitavad analüüsida andmebaasis olevaid andmeid. Tavaliselt on neil päringutööriistadel GUI esiots, mis võimaldab päringuid atribuutide komplektina sisestada. Kui need sisendid on esitatud, genereerib tööriist tegelikud päringud, mis koosnevad andmebaasi kasutatavast päringukeelest. SQL, T-SQL ja PL/SQL on näited päringukeeltest, mida tänapäeval kasutatakse paljudes populaarsetes andmebaasides. Seejärel käivitatakse need genereeritud päringud andmebaasides ja päringute tulemused esitatakse või edastatakse kasutajale organiseeritult ja selgelt. Tavaliselt ei pea kasutaja päringutööriista kasutamiseks teadma andmebaasipõhist päringukeelt. Päringutööriistade põhifunktsioonid on integreeritud päringute koostaja ja redaktor, suvised aruanded ja arvud, impordi- ja ekspordifunktsioonid ning täiustatud otsimis-/otsinguvõimalused.
Mis vahe on andmekaevandamisel ja päringutööriistadel?
Päringutööriistu saab kasutada päringute hõlpsaks koostamiseks ja andmebaasidesse sisestamiseks. Päringutööriistad muudavad päringute koostamise väga lihtsaks, ilma et peaksite isegi andmebaasipõhist päringukeelt õppima. Teisest küljest on andmekaeve tehnika või kontseptsioon arvutiteaduses, mis tegeleb toorandmetest kasuliku ja varem tundmatu teabe eraldamisega. Enamasti salvestatakse need algandmed väga suurtesse andmebaasidesse. Seetõttu saavad andmekaevurid kasutada päringutööriistade olemasolevaid funktsioone toorandmete eeltöötlemiseks enne andmekaeveprotsessi. Peamine erinevus andmekaevetehnikate ja päringutööriistade kasutamise vahel seisneb aga selles, et päringutööriistade kasutamiseks peavad kasutajad täpselt teadma, mida nad otsivad, samas kui andmekaevet kasutatakse enamasti siis, kui kasutajal on ebamäärane ettekujutus sellest, mida nad otsivad. otsivad.
