Atšķirība starp datu ieguves un vaicājumu rīkiem

Datu ieguve vs vaicājumu rīki

Vaicājuma rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datus datu bāzē. Tie nodrošina vaicājumu veidošanu, vaicājumu rediģēšanu, meklēšanu, atrašanu, pārskatu veidošanu un funkciju apkopošanu. No otras puses, datu ieguve ir joma datorzinātnēs, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Dati, ko izmanto kā datu ieguves procesa ievadi, parasti tiek glabāti datu bāzēs. Lietotāji, kuriem ir tendence uz statistiku, izmanto datu ieguvi. Viņi izmanto statistiskos modeļus, lai meklētu slēptos datu modeļus. Datu ieguvēji ir ieinteresēti atrast noderīgas attiecības starp dažādiem datu elementiem, kas uzņēmumiem ir visnotaļ izdevīgi.

Datu ieguve

Datu ieguve ir pazīstama arī kā zināšanu atklāšana datos (KDD). Kā minēts iepriekš, tā ir datorzinātnes joma, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Sakarā ar eksponenciālo datu pieaugumu, it īpaši tādās jomās kā bizness, datu ieguve ir kļuvusi par ļoti svarīgu rīku, lai pārveidotu šo lielo datu bagātību biznesa izlūkošanā, jo dažās pēdējās desmitgadēs šķietami manuāla datu iegūšana ir kļuvusi neiespējama. Piemēram, pašlaik to izmanto dažādām lietojumprogrammām, piemēram, sociālā tīkla analīzei, krāpšanas atklāšanai un mārketingam. Datu ieguve parasti nodarbojas ar četriem šādiem uzdevumiem: klasterizēšanu, klasifikāciju, regresiju un asociāciju. Klasterēšana identificē līdzīgas grupas no nestrukturētiem datiem. Klasifikācija ir mācīšanās noteikumi, kurus var izmantot jauniem datiem, un parasti tie ietver šādus soļus: datu priekšapstrāde, modelēšanas izstrāde, mācīšanās / funkciju atlase un novērtēšana / validācija. Regresija ir funkciju atrašana ar minimālām kļūdām datu modelēšanā. Un asociācija meklē sakarības starp mainīgajiem. Datu ieguve parasti tiek izmantota, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kas ir galvenie produkti, kas nākamajā gadā varētu palīdzēt gūt lielu peļņu Wal-Mart?

Vaicājuma rīki

Vaicājuma rīki ir rīki, kas palīdz analizēt datus datu bāzē. Parasti šiem vaicājumu rīkiem ir GUI priekšējā daļa ar ērtiem veidiem, kā ievadīt vaicājumus kā atribūtu kopu. Kad šīs ievades ir nodrošinātas, rīks ģenerē faktiskos vaicājumus, kas sastāv no bāzes vaicājumu valodas, kuru izmanto datu bāze. SQL, T-SQL un PL / SQL ir vaicājumu valodu piemēri, ko mūsdienās izmanto daudzās populārajās datu bāzēs. Pēc tam šie ģenerētie vaicājumi tiek izpildīti pret datu bāzēm, un vaicājumu rezultāti tiek organizēti un skaidri parādīti vai paziņoti lietotājam. Parasti lietotājam nav jāzina datu bāzei raksturīga vaicājuma valoda, lai izmantotu Query rīku. Vaicājuma rīku galvenās iezīmes ir integrēts vaicājumu veidotājs un redaktors, kopsavilkuma pārskati un skaitļi, importa un eksporta funkcijas un uzlabotas atrašanas / 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 neiemācoties datu bāzei specifisku vaicājumu valodu. No otras puses, datu ieguve ir datorzinātnes paņēmiens vai jēdziens, kas nodarbojas ar noderīgas un iepriekš nezināmas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Lielākoties šie neapstrādātie dati tiek glabāti ļoti lielās datu bāzēs. Tāpēc datu ieguvēji var izmantot esošās Query Tools funkcijas, lai pirms datu ieguves procesa apstrādātu neapstrādātus datus. Tomēr galvenā atšķirība starp datu ieguves metodēm un Query rīku izmantošanu ir tā, ka, lai izmantotu Query rīkus, lietotājiem ir precīzi jāzina, ko viņi meklē, savukārt datu ieguve galvenokārt tiek izmantota gadījumos, kad lietotājam ir neskaidrs priekšstats par to, ko viņi meklē. meklējam.