Dolování dat vs Dotazovací nástroje
Dotazovací nástroje jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Poskytují vytváření dotazů, úpravy dotazů, vyhledávání, hledání, hlášení a sumarizaci funkcí. Na druhé straně je Data mining oborem v počítačové vědě, který se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací ze surových dat. Data použitá jako vstup pro proces dolování dat jsou obvykle uložena v databázích. Uživatelé, kteří inklinují ke statistikám, používají Data Mining. Využívají statistické modely k hledání skrytých vzorů v datech. Těžaři dat mají zájem o nalezení užitečných vztahů mezi různými datovými prvky, což je pro podniky v konečném důsledku výhodné.
Dolování dat
Dolování dat je také známé jako Knowledge Discovery in Data (KDD). Jak již bylo zmíněno výše, jedná se o oblast informatiky, která se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací ze surových dat. Vzhledem k exponenciálnímu růstu dat, zejména v oblastech, jako je podnikání, se těžba dat stala velmi důležitým nástrojem pro převod tohoto velkého množství dat na business intelligence, protože ruční extrakce vzorů je v posledních několika desetiletích zdánlivě nemožná. Například se v současné době používá pro různé aplikace, jako je analýza sociálních sítí, detekce podvodů a marketing. Data mining se obvykle zabývá následujícími čtyřmi úkoly: shlukování, klasifikace, regrese a asociace. Clustering identifikuje podobné skupiny z nestrukturovaných dat. Klasifikace je pravidla učení, která lze použít na nová data a obvykle zahrnují následující kroky: předzpracování dat, návrh modelování, výběr učení / funkce a hodnocení / validace. Regrese je hledání funkcí s minimální chybou modelových dat. Asociace hledá vztahy mezi proměnnými. Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly ve Wal-Martu v příštím roce pomoci dosáhnout vysokého zisku?Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly ve Wal-Martu v příštím roce pomoci dosáhnout vysokého zisku?Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly ve Wal-Martu v příštím roce pomoci dosáhnout vysokého zisku?
Dotazovací nástroje
Dotazovací nástroje jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Obvykle mají tyto nástroje dotazu rozhraní GUI s pohodlnými způsoby zadávání dotazů jako sady atributů. Jakmile jsou tyto vstupy poskytnuty, nástroj generuje skutečné dotazy složené ze základního dotazovacího jazyka používaného databází. SQL, T-SQL a PL / SQL jsou příklady dotazovacích jazyků používaných dnes v mnoha populárních databázích. Poté jsou tyto generované dotazy provedeny proti databázím a výsledky dotazů jsou organizovaně a přehledně prezentovány nebo hlášeny uživateli. Uživatel obvykle nemusí znát dotazovací jazyk specifický pro databázi, aby mohl používat Dotazovací nástroj. Klíčovými funkcemi dotazovacích nástrojů jsou integrovaný tvůrce a editor dotazů, letní zprávy a obrázky, funkce importu a exportu a pokročilé funkce hledání / hledání.
Jaký je rozdíl mezi Data miningem a Dotazovacími nástroji?
Pomocí dotazovacích nástrojů lze snadno vytvářet a zadávat dotazy do databází. Díky dotazovacím nástrojům je velmi snadné vytvářet dotazy, aniž byste se museli učit jazyk dotazu specifického pro databázi. Na druhé straně je dolování dat technikou nebo konceptem v počítačové vědě, který se zabývá získáváním užitečných a dříve neznámých informací ze surových dat. Většinou jsou tato nezpracovaná data uložena ve velmi velkých databázích. Proto mohou těžaři dat využívat stávající funkce Dotazovacích nástrojů k předzpracování nezpracovaných dat před procesem těžby dat. Hlavní rozdíl mezi technikami dolování dat a použitím dotazovacích nástrojů však spočívá v tom, že aby uživatelé mohli používat dotazovací nástroje, potřebují přesně vědět, co hledají, zatímco dolování dat se používá většinou tehdy, když má uživatel nejasnou představu o tom, co hledají.
