Разлика између претраживања података и алата за упите

Дата Мининг вс Алати за упите

Алат за упите су алати који помажу у анализирању података у бази података. Омогућавају изградњу упита, уређивање упита, претраживање, проналажење, извештавање и резимирање функционалности. Са друге стране, Дата мининг је поље у рачунарској науци, које се бави извлачењем претходно непознатих и занимљивих података из сирових података. Подаци који се користе као улаз за процес вађења података обично се чувају у базама података. Корисници склони статистикама користе Дата Мининг. Они користе статистичке моделе за тражење скривених образаца у подацима. Рудари података су заинтересовани да пронађу корисне односе између различитих елемената података, што је на крају исплативо за предузећа.

Претрага података

Ископавање података је такође познато као Откривање знања у подацима (КДД). Као што је горе поменуто, ради се о подручју рачунарске науке, које се бави извлачењем до сада непознатих и занимљивих података из сирових података. Због експоненцијалног раста података, посебно у областима као што је пословање, вађење података је постало веома важно средство за претварање овог великог богатства података у пословну интелигенцију, јер је ручно вађење образаца наизглед било немогуће у последњих неколико деценија. На пример, тренутно се користи за разне апликације као што су анализа друштвених мрежа, откривање преваре и маркетинг. Ископавање података обично се бави следећа четири задатка: групирање, класификација, регресија и удруживање. Кластерирање идентификује сличне групе из неструктурираних података. Класификација је правила учења која се могу применити на нове податке и обично укључују следеће кораке: претходна обрада података, дизајнирање модела, избор учења / избора карактеристика и процена / валидација. Регресија је проналажење функција са минималном грешком за моделирање података. А асоцијација тражи односе између променљивих. Ископавање података обично се користи за одговор на питања попут који су главни производи који би могли да помогну у остваривању високог профита следеће године у Вал-Марту?

Алати за упите

Алати за упите су алати који помажу у анализирању података у бази података. Обично ови алати за упите имају предњи крај ГУИ са погодним начинима уношења упита као скупа атрибута. Једном када су ти улази доступни, алат генерише стварне упите састављене од основног језика упита који користи база података. СКЛ, Т-СКЛ и ПЛ / СКЛ су примери језика упита који се данас користе у многим популарним базама података. Затим се ови генерисани упити извршавају над базама података, а резултати упита се на организован и јасан начин презентују или извештавају кориснику. Корисник обично не мора да користи језик упита за одређену базу података да би користио алат за упите. Кључне карактеристике алата за упите су интегрисани програмер и уређивач упита, летњи извештаји и бројке, функције увоза и извоза и напредне могућности проналажења / претраживања.

Која је разлика између проналажења података и алата за упите?

Алати за упите могу се користити за лако прављење и уношење упита у базе података. Алати за уплате олакшавају израду упита без чак и да морате научити језик упита специфичан за базу података. Са друге стране, Дата Мининг је техника или концепт у рачунарској науци, који се бави вађењем корисних и до сада непознатих информација из необрађених података. Ови сирови подаци се углавном чувају у веома великим базама података. Стога рудари података могу користити постојеће функционалности Алата за упите да би унапред обрадили сирове податке пре процеса вађења података. Међутим, главна разлика између Дата Мининг техника и употребе Куери алата је та што, како би користили алате за упите, корисници морају тачно знати шта траже, док се дата мининг користи углавном када корисник има нејасну представу о томе шта раде тражите.