Nástroje pro dolování dat vs dotazovací nástroje

Nástroje dotazů jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Poskytují vytváření dotazů, editaci dotazů, vyhledávání, vyhledávání, vykazování a sumarizaci funkcí. Na druhou stranu, Data mining je pole v informatice, které 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 mají sklon ke statistikám, používají dolování dat. Používají statistické modely k hledání skrytých vzorců v datech. Horníci údajů mají zájem najít užitečné vztahy mezi různými datovými prvky, což je pro podniky v konečném důsledku výhodné.

Dolování dat

Dolování dat je také známé jako Zjišťování znalostí v datech (KDD). Jak je uvedeno výše, jedná se o oblast informatiky, která se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací ze surových dat. Díky exponenciálnímu růstu dat, zejména v oblastech jako je podnikání, se dolování dat stalo velmi důležitým nástrojem k převodu tohoto velkého množství dat na obchodní inteligenci, protože ruční extrakce vzorců se v posledních několika desetiletích zdánlivě znemožnila. Například se v současné době používá pro různé aplikace, jako je analýza sociálních sítí, detekce podvodů a marketing. Dolování dat se obvykle zabývá následujícími čtyřmi úkoly: shlukování, klasifikace, regrese a asociace. Shlukování identifikuje podobné skupiny z nestrukturovaných dat. Klasifikace jsou pravidla učení, která lze použít na nová data a obvykle budou zahrnovat následující kroky: předzpracování dat, navrhování modelování, výběr učení / funkce a vyhodnocení / ověření. Regrese je nalezení funkcí s minimálními chybami pro modelování dat. A asociace hledá vztahy mezi proměnnými. Dolování dat se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly příští rok ve Wal-Martu pomoci dosáhnout vysokého zisku?

Nástroje dotazů

Nástroje dotazů jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Tyto nástroje dotazů mají obvykle rozhraní frontend GUI s pohodlnými způsoby zadávání dotazů jako sady atributů. Jakmile jsou tyto vstupy poskytnuty, nástroj vygeneruje skutečné dotazy tvořené základním jazykem dotazu používaným databází. SQL, T-SQL a PL / SQL jsou příklady dotazovacích jazyků používaných v mnoha populárních databázích dnes. Poté jsou tyto vygenerované dotazy spuštěny proti databázím a výsledky dotazů jsou prezentovány nebo ohlášeny uživateli organizovaným a jasným způsobem. Obvykle uživatel nemusí znát jazyk dotazu specifický pro databázi, aby mohl používat nástroj Query. Klíčovými funkcemi nástrojů Query jsou integrovaný nástroj pro tvorbu dotazů a editor, letní zprávy a obrázky, funkce pro import a export a pokročilé funkce vyhledávání / vyhledávání.

Jaký je rozdíl mezi dolováním dat a nástroji Query Tools?

Nástroje dotazů lze použít ke snadnému vytváření a zadávání dotazů do databází. Nástroje dotazů usnadňují vytváření dotazů, aniž by se museli učit jazyk dotazů specifický pro databázi. Na druhou stranu Data Mining je technika nebo koncept v oblasti informatiky, který se zabývá získáváním užitečných a dříve neznámých informací ze surových dat. Tato surová data jsou většinou uložena ve velmi rozsáhlých databázích. Těžba dat proto může použít stávající funkce produktu Query Tools k předzpracování nezpracovaných dat před procesem dolování dat. Hlavní rozdíl mezi technikami dolování dat a použitím nástrojů Query však spočívá v tom, že aby uživatelé mohli používat nástroje Query, potřebují přesně vědět, co hledají, zatímco dolování dat se používá většinou, když má uživatel nejasnou představu o tom, co mají hledají.