Veri Madenciliği ve Sorgu Araçları Arasındaki Fark

Veri Madenciliği ve Sorgu Araçları

Sorgu Araçları, bir veritabanındaki verilerin analiz edilmesine yardımcı olan araçlardır. Sorgu oluşturma, sorgu düzenleme, arama, bulma, raporlama ve özetleme işlevleri sağlar. Öte yandan, Veri madenciliği, daha önce bilinmeyen ve ilginç bilgilerin ham verilerden çıkarılmasıyla ilgilenen bilgisayar biliminde bir alandır. Veri madenciliği süreci için girdi olarak kullanılan veriler genellikle veritabanlarında saklanır. İstatistiklere yönelmiş kullanıcılar Veri Madenciliği kullanır. Verilerdeki gizli kalıpları aramak için istatistiksel modeller kullanırlar. Veri madencileri, işletmeler için kârlı olan farklı veri öğeleri arasında yararlı ilişkiler bulmakla ilgileniyor.

Veri madenciliği

Veri madenciliği aynı zamanda Verilerde Bilgi Keşfi (KDD) olarak da bilinir. Yukarıda belirtildiği gibi, daha önce bilinmeyen ve ilginç bilgilerin ham verilerden çıkarılmasıyla ilgilenen bir bilgisayar bilimi alanıdır. Özellikle iş gibi alanlarda verilerin katlanarak büyümesi nedeniyle, veri madenciliği bu büyük veri zenginliğini iş zekasına dönüştürmek için çok önemli bir araç haline gelmiştir, çünkü kalıpların elle çıkarılması son yıllarda imkansız görünmektedir. Örneğin, şu anda sosyal ağ analizi, sahtekarlık tespiti ve pazarlama gibi çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır. Veri madenciliği genellikle şu dört görevle ilgilidir: kümeleme, sınıflandırma, regresyon ve ilişkilendirme. Kümeleme, yapılandırılmamış verilerden benzer grupları tanımlamaktadır. Sınıflandırma, yeni verilere uygulanabilecek öğrenme kurallarıdır ve tipik olarak aşağıdaki adımları içerir: verilerin önişlenmesi, modelleme tasarımı, öğrenme / özellik seçimi ve Değerlendirme / onaylama. Regresyon, verileri modellemek için minimum hata içeren işlevler bulmaktır. Ve ilişki değişkenler arasındaki ilişkileri arıyor. Veri madenciliği genellikle Wal-Mart'ta yüksek kâr elde etmenize yardımcı olabilecek ana ürünler neler gibi soruları cevaplamak için kullanılır?

Sorgu Araçları

Sorgu Araçları, bir veritabanındaki verileri analiz etmeye yardımcı olan araçlardır. Genellikle bu sorgu araçları, sorguları öznitelik kümesi olarak girmenin uygun yollarıyla bir GUI ön ucuna sahiptir. Bu girdiler sağlandıktan sonra, araç veritabanı tarafından kullanılan temel sorgu dilinden oluşan gerçek sorgular oluşturur. SQL, T-SQL ve PL / SQL bugün birçok popüler veritabanında kullanılan sorgu dillerine örnektir. Daha sonra, oluşturulan bu sorgular veritabanlarına karşı yürütülür ve sorguların sonuçları kullanıcıya düzenli ve açık bir şekilde sunulur veya raporlanır. Genellikle kullanıcının bir Sorgu aracı kullanmak için veritabanına özgü bir sorgu dili bilmesine gerek yoktur. Sorgu araçlarının temel özellikleri, entegre sorgu oluşturucu ve düzenleyici, yazlık raporlar ve rakamlar, içe ve dışa aktarma özellikleri ve gelişmiş bul / arama özellikleridir..

Veri madenciliği ve Sorgu Araçları arasındaki fark nedir?

Sorgu araçları, veritabanları için sorguları kolayca oluşturmak ve girmek için kullanılabilir. Sorgu araçları, veritabanına özgü bir sorgu dili öğrenmek zorunda kalmadan sorgu oluşturmayı çok kolaylaştırır. Öte yandan, Veri Madenciliği, bilgisayar bilimlerinde ham verilerden yararlı ve önceden bilinmeyen bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bir teknik veya kavramdır. Çoğu zaman, bu ham veriler çok büyük veritabanlarında depolanır. Bu nedenle Veri madencileri, Veri madenciliği işleminden önce ham verileri önceden işlemek için Sorgu Araçları'nın mevcut işlevlerini kullanabilir. Bununla birlikte, Veri madenciliği teknikleri ile Sorgu araçlarını kullanmak arasındaki temel fark, Sorgu araçlarını kullanmak için kullanıcıların tam olarak ne aradıklarını bilmeleri gerektiğidir, ancak veri madenciliği çoğunlukla kullanıcı ne hakkında belirsiz bir fikre sahip olduğunda kullanılır. arıyorlar.