Տվյալների մայնինգ ընդդեմ հարցումների գործիքներ
Query Tools-ը գործիքներ են, որոնք օգնում են վերլուծել տվյալները տվյալների բազայում: Նրանք ապահովում են հարցումների ձևավորում, հարցումների խմբագրում, որոնում, գտնելու, զեկուցման և ամփոփման գործառույթներ: Մյուս կողմից, Data Mining-ը համակարգչային գիտության բնագավառ է, որը զբաղվում է չմշակված տվյալներից նախկինում անհայտ և հետաքրքիր տեղեկատվության արդյունահանմամբ: Տվյալները, որոնք օգտագործվում են որպես տվյալների արդյունահանման գործընթացի մուտքագրում, սովորաբար պահվում են տվյալների բազաներում: Օգտատերերը, ովքեր հակված են վիճակագրությանը, օգտագործում են Տվյալների հանքարդյունաբերությունը: Նրանք օգտագործում են վիճակագրական մոդելներ՝ տվյալների մեջ թաքնված օրինաչափություններ որոնելու համար: Տվյալների հանքագործները շահագրգռված են տվյալների տարբեր տարրերի միջև օգտակար հարաբերություններ գտնելով, ինչը, ի վերջո, շահավետ է բիզնեսի համար:
Տվյալների հանքարդյունաբերություն
Տվյալների արդյունահանումը հայտնի է նաև որպես Տվյալների մեջ գիտելիքի հայտնաբերում (KDD): Ինչպես վերը նշվեց, դա համակարգչային գիտության ոլորտ է, որը զբաղվում է չմշակված տվյալներից նախկինում անհայտ և հետաքրքիր տեղեկատվության արդյունահանմամբ։ Տվյալների էքսպոնենցիալ աճի շնորհիվ, հատկապես այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսին բիզնեսն է, տվյալների արդյունահանումը դարձել է շատ կարևոր գործիք՝ տվյալների այս մեծ պաշարը բիզնես ինտելեկտի վերածելու համար, քանի որ վերջին մի քանի տասնամյակներում օրինաչափությունների ձեռքով արդյունահանումը դարձել է անհնարին թվացող: Օրինակ, ներկայումս այն օգտագործվում է տարբեր ծրագրերի համար, ինչպիսիք են սոցիալական ցանցերի վերլուծությունը, խարդախության հայտնաբերումը և շուկայավարումը: Տվյալների հանքարդյունաբերությունը սովորաբար զբաղվում է հետևյալ չորս առաջադրանքներով՝ կլաստերավորում, դասակարգում, ռեգրեսիա և ասոցիացիա: Կլաստերավորումը նմանատիպ խմբերի նույնականացումն է չկառուցված տվյալներից: Դասակարգումը ուսուցման կանոններ է, որոնք կարող են կիրառվել նոր տվյալների վրա և սովորաբար ներառում են հետևյալ քայլերը՝ տվյալների նախնական մշակում, մոդելավորման ձևավորում, ուսուցում/հատկանիշների ընտրություն և գնահատում/վավերացում:Ռեգրեսիան տվյալների մոդելավորման համար նվազագույն սխալներով ֆունկցիաներ գտնելն է: Իսկ ասոցիացիան փնտրում է փոխհարաբերություններ փոփոխականների միջև: Տվյալների արդյունահանումը սովորաբար օգտագործվում է հարցերին պատասխանելու համար, ինչպիսիք են, թե որո՞նք են այն հիմնական ապրանքները, որոնք կարող են օգնել հաջորդ տարի Wal-Mart-ում բարձր շահույթ ստանալու համար:
Հարցման գործիքներ
Query Tools-ը գործիքներ են, որոնք օգնում են վերլուծել տվյալները տվյալների բազայում: Սովորաբար այս հարցումների գործիքներն ունեն ինտերֆեյսային միջերեսային ինտերֆեյս, որն ունի հարցումներ որպես ատրիբուտների մի շարք մուտքագրելու հարմար եղանակներ: Այս մուտքերը տրամադրվելուց հետո գործիքը ստեղծում է իրական հարցումներ, որոնք կազմված են տվյալների բազայի կողմից օգտագործվող հարցման հիմքում ընկած լեզվից: SQL-ը, T-SQL-ը և PL/SQL-ը հարցումների լեզուների օրինակներ են, որոնք այսօր օգտագործվում են շատ հայտնի տվյալների բազաներում: Այնուհետև ստեղծված այս հարցումները կատարվում են տվյալների բազաների վրա, և հարցումների արդյունքները կազմակերպված և հստակ ձևով ներկայացվում կամ զեկուցվում են օգտագործողին: Որպես կանոն, օգտատերը կարիք չունի իմանալու տվյալների բազայի հատուկ հարցման լեզու՝ Query գործիք օգտագործելու համար: Հարցման գործիքների հիմնական առանձնահատկություններն են ինտեգրված հարցումների ստեղծողն ու խմբագրիչը, ամառային հաշվետվություններն ու թվերը, ներմուծման և արտահանման առանձնահատկությունները և առաջադեմ որոնման/որոնման հնարավորությունները:
Ո՞րն է տարբերությունը տվյալների մայնինգի և հարցումների գործիքների միջև:
Հարցումների գործիքները կարող են օգտագործվել տվյալների բազաներում հարցումներ հեշտությամբ ստեղծելու և մուտքագրելու համար: Հարցման գործիքները շատ դյուրին են դարձնում հարցումներ ստեղծելը՝ առանց նույնիսկ տվյալների բազայի հատուկ հարցումների լեզու սովորելու: Մյուս կողմից, Data Mining-ը համակարգչային գիտության տեխնիկա կամ հասկացություն է, որը վերաբերում է չմշակված տվյալներից օգտակար և նախկինում անհայտ տեղեկատվության արդյունահանմանը: Շատ դեպքերում այս չմշակված տվյալները պահվում են շատ մեծ տվյալների բազաներում: Հետևաբար, Տվյալների հանքագործները կարող են օգտագործել Query Tools-ի գոյություն ունեցող գործառույթները՝ նախքան տվյալների արդյունահանման գործընթացը նախապես մշակելու չմշակված տվյալները: Այնուամենայնիվ, տվյալների արդյունահանման տեխնիկայի և Query գործիքների օգտագործման հիմնական տարբերությունն այն է, որ Query գործիքներ օգտագործելու համար օգտվողները պետք է հստակ իմանան, թե ինչ են փնտրում, մինչդեռ տվյալների արդյունահանումը օգտագործվում է հիմնականում այն դեպքում, երբ օգտվողը անորոշ պատկերացում ունի իր մասին: փնտրում են։
