داده کاوی در مقابل ابزارهای جستجو
Query Tools ابزارهایی هستند که به تجزیه و تحلیل داده ها در پایگاه داده کمک می کنند. آنها قابلیت های ساخت پرس و جو، ویرایش پرس و جو، جستجو، یافتن، گزارش و خلاصه سازی را ارائه می دهند. از سوی دیگر، داده کاوی رشته ای در علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات ناشناخته و جالب قبلی از داده های خام می پردازد. داده های مورد استفاده به عنوان ورودی برای فرآیند داده کاوی معمولاً در پایگاه های داده ذخیره می شوند. کاربرانی که به آمار تمایل دارند از داده کاوی استفاده می کنند. آنها از مدل های آماری برای جستجوی الگوهای پنهان در داده ها استفاده می کنند. داده کاوی ها علاقه مند به یافتن روابط مفید بین عناصر داده های مختلف هستند که در نهایت برای کسب و کارها سودآور است.
داده کاوی
داده کاوی به عنوان کشف دانش در داده ها (KDD) نیز شناخته می شود. همانطور که در بالا ذکر شد، این رشته از علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات ناشناخته و جالب قبلی از داده های خام می پردازد. با توجه به رشد تصاعدی داده ها، به ویژه در زمینه هایی مانند تجارت، داده کاوی به ابزار بسیار مهمی برای تبدیل این حجم عظیم از داده ها به هوش تجاری تبدیل شده است، زیرا استخراج دستی الگوها در چند دهه گذشته به ظاهر غیرممکن شده است. به عنوان مثال، در حال حاضر برای کاربردهای مختلفی مانند تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی، کشف تقلب و بازاریابی استفاده می شود. داده کاوی معمولاً با چهار کار زیر سر و کار دارد: خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون و تداعی. خوشه بندی شناسایی گروه های مشابه از داده های بدون ساختار است. طبقه بندی قوانین یادگیری است که می تواند برای داده های جدید اعمال شود و معمولاً شامل مراحل زیر است: پیش پردازش داده ها، طراحی مدل سازی، یادگیری / انتخاب ویژگی و ارزیابی / اعتبار سنجی.رگرسیون یافتن توابعی با حداقل خطا برای مدل سازی داده ها است. و انجمن به دنبال روابط بین متغیرها است. داده کاوی معمولاً برای پاسخ دادن به سؤالاتی مانند محصولات اصلی که ممکن است به کسب سود بالا در سال آینده در وال مارت کمک کند کدامند استفاده می شود؟
ابزار کوئری
Query Tools ابزارهایی هستند که به تجزیه و تحلیل داده ها در پایگاه داده کمک می کنند. معمولاً این ابزارهای پرس و جو دارای یک رابط کاربری گرافیکی با راه های مناسب برای وارد کردن پرس و جوها به عنوان مجموعه ای از ویژگی ها هستند. هنگامی که این ورودی ها ارائه شد، ابزار پرس و جوهای واقعی را ایجاد می کند که از زبان پرس و جو زیربنایی استفاده شده توسط پایگاه داده تشکیل شده است. SQL، T-SQL و PL/SQL نمونه هایی از زبان های پرس و جو هستند که امروزه در بسیاری از پایگاه های داده محبوب استفاده می شوند. سپس این پرس و جوهای تولید شده در مقابل پایگاه های داده اجرا شده و نتایج پرس و جوها به صورت سازمان یافته و واضح به کاربر ارائه یا گزارش می شود. به طور معمول، کاربر برای استفاده از ابزار Query نیازی به دانستن زبان پرس و جوی خاص پایگاه داده ندارد. ویژگی های کلیدی ابزار Query عبارتند از سازنده و ویرایشگر پرس و جو یکپارچه، گزارش ها و ارقام تابستانی، ویژگی های واردات و صادرات و قابلیت های پیشرفته یافتن/جستجو.
تفاوت بین داده کاوی و Query Tools چیست؟
ابزارهای پرس و جو را می توان برای ساخت و وارد کردن پرس و جو به راحتی در پایگاه داده استفاده کرد. ابزارهای پرس و جو ساخت پرس و جوها را بدون نیاز به یادگیری زبان پرس و جوی خاص پایگاه داده بسیار آسان می کنند. از سوی دیگر داده کاوی تکنیک یا مفهومی در علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات مفید و ناشناخته قبلی از داده های خام می پردازد. اغلب اوقات، این داده های خام در پایگاه داده های بسیار بزرگ ذخیره می شوند. بنابراین داده کاوی ها می توانند از قابلیت های موجود Query Tools برای پیش پردازش داده های خام قبل از فرآیند داده کاوی استفاده کنند. با این حال، تفاوت اصلی بین تکنیک های داده کاوی و استفاده از ابزارهای پرس و جو در این است که برای استفاده از ابزارهای پرس و جو، کاربران باید دقیقا بدانند که به دنبال چه چیزی هستند، در حالی که داده کاوی بیشتر زمانی استفاده می شود که کاربر تصور مبهمی در مورد آنچه دارد داشته باشد. به دنبال.
