Eksploracja danych a narzędzia zapytań
Narzędzia zapytań to narzędzia, które pomagają analizować dane w bazie danych. Zapewniają budowanie zapytań, edycję zapytań, wyszukiwanie, znajdowanie, raportowanie i podsumowywanie funkcjonalności. Z drugiej strony Data mining to dziedzina informatyki, która zajmuje się wydobywaniem nieznanych wcześniej i interesujących informacji z surowych danych. Dane wykorzystywane jako dane wejściowe do procesu Data mining zwykle są przechowywane w bazach danych. Użytkownicy skłonni do statystyk korzystają z Data Mining. Wykorzystują modele statystyczne do wyszukiwania ukrytych wzorców w danych. Eksperci danych są zainteresowani znalezieniem użytecznych relacji między różnymi elementami danych, co jest ostatecznie opłacalne dla firm.
Eksploracja danych
Eksploracja danych jest również znana jako odkrywanie wiedzy w danych (KDD). Jak wspomniano powyżej, jest to dziedzina informatyki, która zajmuje się wydobywaniem nieznanych wcześniej i interesujących informacji z surowych danych. Ze względu na wykładniczy wzrost danych, zwłaszcza w obszarach takich jak biznes, eksploracja danych stała się bardzo ważnym narzędziem do przekształcania tego ogromnego bogactwa danych w inteligencję biznesową, ponieważ ręczne wyodrębnianie wzorców stało się pozornie niemożliwe w ciągu ostatnich kilku dekad. Na przykład jest obecnie używany do różnych zastosowań, takich jak analiza sieci społecznościowych, wykrywanie oszustw i marketing. Eksploracja danych zwykle zajmuje się następującymi czterema zadaniami: grupowaniem, klasyfikacją, regresją i asocjacją. Klastrowanie polega na identyfikowaniu podobnych grup na podstawie nieustrukturyzowanych danych. Klasyfikacja to zasady uczenia się, które można zastosować do nowych danych i zazwyczaj obejmuje następujące etapy: wstępne przetwarzanie danych, projektowanie modelowania, uczenie się/wybór funkcji oraz ocena/walidacja. Regresja to znajdowanie funkcji z minimalnym błędem w modelowaniu danych. A asocjacja szuka relacji między zmiennymi. Eksploracja danych jest zwykle wykorzystywana do odpowiadania na pytania, takie jak jakie są główne produkty, które mogą pomóc w osiągnięciu wysokiego zysku w przyszłym roku w Wal-Marcie?
Narzędzia zapytań
Narzędzia zapytań to narzędzia, które pomagają analizować dane w bazie danych. Zazwyczaj te narzędzia do zapytań mają interfejs graficzny z wygodnymi sposobami wprowadzania zapytań jako zestawu atrybutów. Po dostarczeniu tych danych wejściowych narzędzie generuje rzeczywiste zapytania składające się z podstawowego języka zapytań używanego przez bazę danych. SQL, T-SQL i PL/SQL to przykłady języków zapytań używanych w wielu popularnych obecnie bazach danych. Następnie wygenerowane zapytania są wykonywane w bazach danych, a wyniki zapytań są prezentowane lub raportowane użytkownikowi w zorganizowany i przejrzysty sposób. Zazwyczaj użytkownik nie musi znać języka zapytań specyficznego dla bazy danych, aby używać narzędzia zapytań. Kluczowe cechy narzędzi Query to zintegrowany kreator i edytor zapytań, letnie raporty i liczby, funkcje importu i eksportu oraz zaawansowane możliwości wyszukiwania/wyszukiwania.
Jaka jest różnica między eksploracją danych a narzędziami do zapytań?
Narzędzia zapytań mogą być używane do łatwego tworzenia i wprowadzania zapytań do baz danych. Narzędzia do zapytań bardzo ułatwiają tworzenie zapytań bez konieczności uczenia się języka zapytań specyficznego dla bazy danych. Z drugiej strony Data Mining to technika lub koncepcja w informatyce, która zajmuje się wydobywaniem użytecznych i nieznanych wcześniej informacji z surowych danych. W większości przypadków te surowe dane są przechowywane w bardzo dużych bazach danych. Dlatego eksploratorzy danych mogą korzystać z istniejących funkcji Narzędzi do zapytań do wstępnego przetwarzania nieprzetworzonych danych przed procesem eksploracji danych. Jednak główna różnica między technikami Data mining a narzędziami Query polega na tym, że aby korzystać z narzędzi Query, użytkownicy muszą dokładnie wiedzieć, czego szukają, podczas gdy data mining jest stosowany głównie wtedy, gdy użytkownik ma mgliste pojęcie o tym, czego szuka. szukasz.
