Razlika između alata za vađenje podataka i upita

Data Mining vs Alati za upite

Alati upita su alati koji pomažu u analiziranju podataka u bazi podataka. Pružaju izgradnju upita, uređivanje upita, pretraživanje, pronalaženje, izvještavanje i sažimanje funkcionalnosti. S druge strane, Data mining je polje u računalnoj znanosti koje se bavi izvlačenjem dosad nepoznatih i zanimljivih podataka iz sirovih podataka. Podaci koji se koriste kao ulaz za proces vađenja podataka obično se pohranjuju u baze podataka. Korisnici koji su skloni statistikama koriste Data Mining. Oni koriste statističke modele za traženje skrivenih obrazaca u podacima. Rudari podataka zainteresirani su za pronalaženje korisnih odnosa između različitih elemenata podataka, što je naposljetku isplativo za poduzeća.

Iskopavanje podataka

Iskopavanje podataka poznato je i kao Otkrivanje znanja u podacima (KDD). Kao što je gore spomenuto, radi se o području informatike, koje se bavi izvlačenjem do tada nepoznatih i zanimljivih podataka iz sirovih podataka. Zbog eksponencijalnog rasta podataka, posebno na područjima kao što je poslovanje, vađenje podataka postalo je vrlo važan alat za pretvorbu ovog velikog bogatstva podataka u poslovnu inteligenciju, jer je ručno vađenje uzoraka postalo naizgled nemoguće u posljednjih nekoliko desetljeća. Na primjer, trenutno se koristi za razne aplikacije kao što su analiza društvenih mreža, otkrivanje prijevara i marketing. Iskopavanje podataka obično se bavi sljedeća četiri zadatka: grupiranje, klasifikacija, regresija i udruživanje. Klasteriranje identificira slične skupine iz nestrukturiranih podataka. Klasifikacija je pravila učenja koja se mogu primijeniti na nove podatke i obično uključuju sljedeće korake: unaprijed obrađivanje podataka, dizajniranje modeliranja, odabir učenja / obilježja i evaluacija / validacija. Regresija je pronalaženje funkcija s minimalnom pogreškom za modeliranje podataka. A povezanost traži odnose između varijabli. Iskopavanje podataka obično se koristi za odgovor na pitanja kao što su glavni proizvodi koji bi mogli pomoći ostvarenju velike dobiti sljedeće godine u Wal-Martu?

Alati za upite

Alati upita su alati koji pomažu u analiziranju podataka u bazi podataka. Ti alati za upite obično imaju prednji kraj GUI s prikladnim načinima unošenja upita kao skupa atributa. Jednom kada su ovi ulazi dostupni, alat generira stvarne upite sastavljene od temeljnog jezika upita koji koristi baza podataka. SQL, T-SQL i PL / SQL primjeri su jezika upita koji se danas koriste u mnogim popularnim bazama podataka. Zatim se generirani upiti izvršavaju nad bazama podataka, a rezultati upita se prezentiraju ili izvještavaju korisniku na organiziran i jasan način. Korisnik obično ne mora znati jezik upita za bazu podataka da bi se koristio alat za upite. Ključne značajke alata za upite su integrirani program za izradu i uređivanje upita, ljetna izvješća i brojke, značajke uvoza i izvoza i napredne mogućnosti pronalaženja / pretraživanja.

Koja je razlika između pretraživanja podataka i alata za upite?

Alat za upite može se koristiti za jednostavnu izradu i unošenje upita u baze podataka. Alati za upite olakšavaju izradu upita bez da čak morate učiti jezik upita specifičan za bazu podataka. S druge strane, Data Mining je tehnika ili koncept u računalnoj znanosti, koji se bavi izvlačenjem korisnih i do sada nepoznatih podataka iz neobrađenih podataka. Ti se neobrađeni podaci uglavnom pohranjuju u vrlo velikim bazama podataka. Stoga rudari podataka mogu koristiti postojeće funkcionalnosti Alata za upite za prethodnu obradu neobrađenih podataka prije postupka iskopavanja podataka. Međutim, glavna razlika između tehnika iskopavanja podataka i korištenja upita alata je u tome što, kako bi se koristili Alati za upite, korisnici trebaju točno znati što traže, dok se data mining koristi uglavnom kada korisnik ima nejasnu ideju o tome što rade traže.