Datu ieguve pret vaicājumu rīkiem
Vaicājumu rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datubāzes datus. Tie nodrošina vaicājumu veidošanas, vaicājumu rediģēšanas, meklēšanas, atrašanas, ziņošanas un apkopošanas funkcijas. No otras puses, datu ieguve ir datorzinātņu joma, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas ieguvi no neapstrādātiem datiem. Dati, kas tiek izmantoti kā ievade datu ieguves procesā, parasti tiek glabāti datu bāzēs. Lietotāji, kuriem ir tendence uz statistiku, izmanto datu ieguvi. Viņi izmanto statistikas modeļus, lai meklētu slēptos datu modeļus. 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 Knowledge Discovery in Data (KDD). Kā minēts iepriekš, tā ir datorzinātņu joma, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas ieguvi no neapstrādātiem datiem. Pateicoties eksponenciālajam datu pieaugumam, īpaši tādās jomās kā uzņēmējdarbība, datu ieguve ir kļuvusi par ļoti svarīgu līdzekli, lai šo lielo datu bagātību pārvērstu biznesa inteliģencē, jo pēdējo desmitgažu laikā modeļu manuāla iegūšana ir kļuvusi šķietami neiespējama. Piemēram, pašlaik to izmanto dažādām lietojumprogrammām, piemēram, sociālo tīklu analīzei, krāpšanas atklāšanai un mārketingam. Datu ieguve parasti nodarbojas ar šādiem četriem uzdevumiem: klasterēšana, klasifikācija, regresija un asociācija. Klasterizācija ir līdzīgu grupu identificēšana no nestrukturētiem datiem. Klasifikācija ir mācīšanās noteikumi, kurus var piemērot jauniem datiem, un tie parasti ietver šādas darbības: datu pirmapstrāde, modelēšanas projektēšana, mācīšanās/funkciju atlase un novērtēšana/validācija. Regresija ir funkciju atrašana ar minimālu kļūdu modelēšanai. Un asociācija meklē attiecības starp mainīgajiem. Datu ieguve parasti tiek izmantota, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt gūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?
Vaicājuma rīki
Vaicājumu rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datubāzes datus. Parasti šiem vaicājumu rīkiem ir GUI priekšgals ar ērtiem veidiem, kā ievadīt vaicājumus kā atribūtu kopu. Kad šīs ievades ir nodrošinātas, rīks ģenerē faktiskus vaicājumus, kas sastāv no pamatā esošās vaicājumu valodas, ko izmanto datubāze. SQL, T-SQL un PL/SQL ir vaicājumu valodu piemēri, ko mūsdienās izmanto daudzās populārās datubāzēs. Pēc tam šie ģenerētie vaicājumi tiek izpildīti pret datu bāzēm, un vaicājumu rezultāti tiek prezentēti vai ziņoti lietotājam organizētā un skaidrā veidā. Parasti lietotājam nav jāzina datu bāzei raksturīga vaicājumu valoda, lai izmantotu vaicājuma rīku. Vaicājumu rīku galvenās funkcijas ir integrēts vaicājumu veidotājs un redaktors, vasarīgi pārskati un skaitļi, importēšanas un eksportēšanas līdzekļi un uzlabotas meklēšanas/meklēšanas iespējas.
Kāda ir atšķirība starp datu ieguvi un vaicājumu rīkiem?
Vaicājumu rīkus var izmantot, lai viegli izveidotu un ievadītu vaicājumus datu bāzēs. Vaicājumu rīki ļauj ļoti viegli izveidot vaicājumus, pat neapgūstot datu bāzei raksturīgu vaicājumu valodu. No otras puses, datu ieguve ir datorzinātņu tehnika vai jēdziens, kas nodarbojas ar noderīgas un iepriekš nezināmas informācijas ieguvi no neapstrādātiem datiem. Vairumā gadījumu 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 vaicājuma rīku izmantošanu ir tāda, ka, lai izmantotu vaicājuma rīkus, lietotājiem precīzi jāzina, ko viņi meklē, savukārt datu ieguve tiek izmantota galvenokārt tad, ja lietotājam ir neskaidrs priekšstats par to, ko viņi meklē. meklē.
