Data-ontginning vs navraagnutsgoed
Navraagnutsgoed is nutsmiddels wat help om die data in 'n databasis te ontleed. Hulle bied navraagbou, navrae redigering, soek, vind, rapporteer en opsomming van funksies. Aan die ander kant is data-ontginning 'n veld in rekenaarwetenskap, wat handel oor die onttrekking van voorheen onbekende en interessante inligting uit rou data. Data wat gebruik word as die inset vir die data-ontginningsproses word gewoonlik in databasisse gestoor. Gebruikers wat geneig is tot statistiek, gebruik Data Mining. Hulle gebruik statistiese modelle om na verborge patrone in data te soek. Data-ontginners stel daarin belang om nuttige verhoudings tussen verskillende data-elemente te vind, wat uiteindelik winsgewend vir besighede is.
Data-ontginning
Data-ontginning staan ook bekend as Knowledge Discovery in Data (KDD). Soos hierbo genoem, is dit 'n veld van rekenaarwetenskap, wat handel oor die onttrekking van voorheen onbekende en interessante inligting uit rou data. As gevolg van die eksponensiële groei van data, veral in gebiede soos besigheid, het data-ontginning 'n baie belangrike hulpmiddel geword om hierdie groot rykdom data na besigheidsintelligensie om te skakel, aangesien handmatige onttrekking van patrone in die afgelope paar dekades oënskynlik onmoontlik geword het. Dit word byvoorbeeld tans gebruik vir verskeie toepassings soos sosiale netwerk-analise, bedrogopsporing en bemarking. Data-ontginning handel gewoonlik oor die volgende vier take: groepering, klassifikasie, regressie en assosiasie. Groepering is om soortgelyke groepe uit ongestruktureerde data te identifiseer. Klassifikasie is leerreëls wat op nuwe data toegepas kan word en sal tipies die volgende stappe insluit: voorafverwerking van data, ontwerp van modellering, leer/kenmerkseleksie en Evaluering/validering. Regressie is die vind van funksies met minimale foute om data te modelleer. En assosiasie soek na verwantskappe tussen veranderlikes. Data-ontginning word gewoonlik gebruik om vrae te beantwoord soos wat die hoofprodukte is wat kan help om volgende jaar hoë wins in Wal-Mart te behaal?
Navraagnutsgoed
Navraagnutsgoed is nutsmiddels wat help om die data in 'n databasis te ontleed. Gewoonlik het hierdie navraagnutsgoed 'n GUI-voorkant met gerieflike maniere om navrae as 'n stel eienskappe in te voer. Sodra hierdie insette verskaf is, genereer die instrument werklike navrae wat bestaan uit die onderliggende navraagtaal wat deur die databasis gebruik word. SQL, T-SQL en PL/SQL is voorbeelde van navraagtale wat vandag in baie gewilde databasisse gebruik word. Dan word hierdie gegenereerde navrae teen die databasisse uitgevoer en die resultate van die navrae word op 'n georganiseerde en duidelike wyse aan die gebruiker aangebied of gerapporteer. Tipies hoef die gebruiker nie 'n databasis-spesifieke navraagtaal te ken om 'n navraaginstrument te gebruik nie. Sleutelkenmerke van Query-nutsgoed is geïntegreerde navraagbouer en -redigeerder, somerverslae en syfers, invoer- en uitvoerkenmerke en gevorderde vind-/soekvermoëns.
Wat is die verskil tussen data-ontginning en navraagnutsgoed?
Navraagnutsgoed kan gebruik word om maklik navrae op databasisse te bou en in te voer. Navraagnutsgoed maak dit baie maklik om navrae te bou sonder om eers 'n databasis-spesifieke navraagtaal te hoef aan te leer. Aan die ander kant is Data Mining 'n tegniek of 'n konsep in rekenaarwetenskap, wat handel oor die onttrekking van nuttige en voorheen onbekende inligting uit rou data. Die meeste van die tye word hierdie rou data in baie groot databasisse gestoor. Daarom kan data-myners die bestaande funksies van Query Tools gebruik om rou data voor die data-ontginning proses vooraf te verwerk. Die belangrikste verskil tussen data-ontginning-tegnieke en die gebruik van Query-nutsmiddels is egter dat, om navraagnutsgoed te gebruik, die gebruikers moet weet presies waarna hulle soek, terwyl data-ontginning meestal gebruik word wanneer die gebruiker 'n vae idee het oor wat hulle soek. soek.
