Datu ieguve vs vaicājumu rīki
Vaicājumu rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datus datu bāzē. Tie nodrošina vaicājumu veidošanu, vaicājumu rediģēšanu, meklēšanu, atrašanu, ziņošanu un apkopošanas funkcijas. No otras puses, datu ieguve ir joma datorzinātnēs, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Dati, ko izmanto kā datu ieguves procesa ievadi, parasti tiek glabāti datu bāzēs. Lietotāji, kuri ir tendēti uz statistiku, izmanto datu ieguvi. Viņi izmanto statistikas modeļus, lai meklētu slēptos modeļus datos. Datu ieguvēji ir ieinteresēti atrast noderīgas attiecības starp dažādiem datu elementiem, kas galu galā ir izdevīgi uzņēmumiem.
Datu ieguve
Datu ieguve ir pazīstama arī kā zināšanu atklāšana datos (KDD). Kā minēts iepriekš, tā ir datorzinātņu joma, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Sakarā ar datu eksponenciālo pieaugumu, īpaši tādās jomās kā uzņēmējdarbība, datu ieguve ir kļuvusi par ļoti svarīgu instrumentu, lai šo lielo datu bagātību pārveidotu biznesa inteliģencē, jo pēdējās desmitgadēs modeļu manuāla iegūšana ir šķietami neiespējama. Piemēram, pašlaik to izmanto dažādām lietojumprogrammām, piemēram, sociālo tīklu analīzei, krāpšanas atklāšanai un mārketingam. Datu iegūšana parasti attiecas uz šādiem četriem uzdevumiem: kopu veidošana, klasifikācija, regresija un asociācija. Klasterizācija ir līdzīgu grupu identificēšana no nestrukturētiem datiem. Klasifikācija ir mācību noteikumi, kurus var piemērot jauniem datiem, un parasti tie ietver šādas darbības: datu pirmapstrāde, modelēšanas izstrāde, mācīšanās / funkciju izvēle un novērtēšana / validēšana. Regresija ir funkciju atrašana ar minimālu kļūdu, lai modelētu datus. Asociācija meklē attiecības starp mainīgajiem. Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?
Vaicājumu rīki
Vaicājumu rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datus datu bāzē. Parasti šiem vaicājumu rīkiem ir GUI priekšgals ar ērtiem veidiem, kā vaicājumus ievadīt kā atribūtu kopu. Kad šie dati ir iesniegti, rīks ģenerē faktiskos vaicājumus, kas sastāv no pamata vaicājuma valodas, kuru izmanto datu bāze. SQL, T-SQL un PL / SQL ir daudzu mūsdienās populāru datu bāzu izmantoto vaicājumu valodu piemēri. Tad šie ģenerētie vaicājumi tiek izpildīti datu bāzēs, un vaicājumu rezultāti tiek organizēti un skaidri parādīti vai ziņoti lietotājam. Parasti lietotājam nav jāzina datu bāzei specifiska vaicājuma valoda, lai izmantotu vaicājumu rīku. Galvenās vaicājumu rīku funkcijas ir integrēts vaicājumu veidotājs un redaktors, vasarīgi pārskati un skaitļi, importa un eksporta funkcijas un uzlabotas meklēšanas / meklēšanas iespējas.
Kāda ir atšķirība starp datu ieguvi un vaicājumu rīkiem?
Vaicājumu rīkus var izmantot, lai ērti izveidotu un ievadītu vaicājumus datu bāzēs. Vaicājumu rīki ļauj ļoti viegli izveidot vaicājumus, pat nemācoties datu bāzei specifisku vaicājumu valodu. No otras puses, datu ieguve ir tehnika vai jēdziens datorzinātnēs, kas nodarbojas ar noderīgas un iepriekš nezināmas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Lielākoties šie neapstrādātie dati tiek glabāti ļoti lielās datu bāzēs. Tāpēc datu ieguvēji var izmantot esošās vaicājumu rīku funkcijas, lai pirms datu ieguves procesa apstrādātu neapstrādātus datus. Tomēr galvenā atšķirība starp datu ieguves paņēmieniem un vaicājumu rīku izmantošanu ir tā, ka, lai izmantotu vaicājumu rīkus, lietotājiem precīzi jāzina, ko viņi meklē, savukārt datu ieguve tiek izmantota galvenokārt tad, ja lietotājam ir neskaidrs priekšstats par to, ko viņš meklē.
