Datan louhinta vs kyselytyökalut
Kyselytyökalut ovat työkaluja, jotka auttavat analysoimaan tietokannan tietoja. Ne tarjoavat kyselyn rakentamis-, kyselyn muokkaus-, haku-, etsimis-, raportointi- ja yhteenvetotoimintoja. Toisa alta Data Mining on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee aiemmin tuntemattoman ja mielenkiintoisen tiedon poimimista raakadatasta. Tiedonlouhintaprosessin syötteenä käytettävä data tallennetaan yleensä tietokantoihin. Käyttäjät, jotka ovat taipuvaisia tilastoihin, käyttävät tiedon louhintaa. He käyttävät tilastollisia malleja etsiessään tiedosta piilotettuja malleja. Tiedonkaivostyöntekijät ovat kiinnostuneita löytämään hyödyllisiä suhteita eri tietoelementtien välille, mikä on viime kädessä kannattavaa yrityksille.
tiedonlouhinta
Tietojen louhinta tunnetaan myös nimellä Knowledge Discovery in Data (KDD). Kuten edellä mainittiin, se on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee aiemmin tuntemattoman ja mielenkiintoisen tiedon poimimista raakatiedoista. Datan räjähdysmäisen kasvun vuoksi erityisesti liiketoiminnan k altaisilla alueilla tiedon louhinnasta on tullut erittäin tärkeä työkalu tämän suuren tietomäärän muuntamiseksi liiketoimintatiedoksi, koska kuvioiden manuaalinen poimiminen on käynyt näennäisesti mahdottomaksi viime vuosikymmeninä. Sitä käytetään tällä hetkellä esimerkiksi erilaisissa sovelluksissa, kuten sosiaalisten verkostojen analysoinnissa, petosten havaitsemisessa ja markkinoinnissa. Tiedonlouhinta käsittelee yleensä seuraavia neljää tehtävää: klusterointi, luokittelu, regressio ja assosiaatio. Klusterointi on samanlaisten ryhmien tunnistamista strukturoimattomasta tiedosta. Luokittelu on oppimissääntöjä, joita voidaan soveltaa uuteen dataan ja joka sisältää tyypillisesti seuraavat vaiheet: tietojen esikäsittely, mallinnuksen suunnittelu, oppiminen/ominaisuuksien valinta ja arviointi/validointi. Regressio on sellaisten funktioiden löytämistä, joissa on mahdollisimman vähän virhettä mallintamaan tietoja. Ja assosiaatio etsii suhteita muuttujien välillä. Tiedonlouhintaa käytetään yleensä vastaamaan kysymyksiin, kuten mitkä ovat tärkeimmät tuotteet, jotka voivat auttaa saavuttamaan suuren voiton ensi vuonna Wal-Martissa?
Kyselytyökalut
Kyselytyökalut ovat työkaluja, jotka auttavat analysoimaan tietokannan tietoja. Yleensä näissä kyselytyökaluissa on GUI-käyttöliittymä, jossa on käteviä tapoja syöttää kyselyjä attribuuttijoukona. Kun nämä syötteet on annettu, työkalu luo todelliset kyselyt, jotka koostuvat tietokannan käyttämästä taustalla olevasta kyselykielestä. SQL, T-SQL ja PL/SQL ovat esimerkkejä kyselykielistä, joita käytetään nykyään monissa suosituissa tietokannoissa. Sitten nämä luodut kyselyt suoritetaan tietokantoihin ja kyselyjen tulokset esitetään tai raportoidaan käyttäjälle järjestelmällisesti ja selkeästi. Tyypillisesti käyttäjän ei tarvitse tietää tietokantakohtaista kyselykieltä käyttääkseen kyselytyökalua. Kyselytyökalujen tärkeimmät ominaisuudet ovat integroitu kyselyn rakentaja ja muokkaus, kesäiset raportit ja luvut, tuonti- ja vientiominaisuudet sekä edistyneet etsintä-/hakuominaisuudet.
Mitä eroa on tiedon louhinnalla ja kyselytyökaluilla?
Kyselytyökaluja voidaan käyttää kyselyjen luomiseen ja syöttämiseen tietokantoihin helposti. Kyselytyökalujen avulla on erittäin helppoa luoda kyselyitä ilman, että sinun tarvitsee edes opetella tietokantakohtaista kyselykieltä. Toisa alta Data Mining on tietojenkäsittelytieteen tekniikka tai konsepti, joka käsittelee hyödyllisen ja aiemmin tuntemattoman tiedon poimimista raakatiedoista. Useimmiten nämä raakatiedot on tallennettu erittäin suuriin tietokantoihin. Siksi tiedon louhintatyöntekijät voivat käyttää kyselytyökalujen olemassa olevia toimintoja raakadatan esikäsittelyyn ennen tiedonlouhintaprosessia. Suurin ero tiedonlouhintatekniikoiden ja kyselytyökalujen välillä on kuitenkin se, että kyselytyökalujen käyttämiseksi käyttäjien on tiedettävä tarkalleen, mitä he etsivät, kun taas tiedonlouhintaa käytetään useimmiten silloin, kun käyttäjällä on epämääräinen käsitys siitä, mitä he etsivät. etsivät.
