Data mining vs Query Tools
Alati za upite su alati koji pomažu u analizi podataka u bazi podataka. Oni pružaju funkcije izgradnje upita, uređivanja upita, pretraživanja, pronalaženja, izvještavanja i sumiranja. S druge strane, Data mining je oblast računarske nauke, koja se bavi izdvajanjem ranije nepoznatih i zanimljivih informacija iz sirovih podataka. Podaci koji se koriste kao ulaz za proces rudarenja podataka obično se pohranjuju u bazama podataka. Korisnici koji su skloni statistici koriste Data Mining. Oni koriste statističke modele da traže skrivene obrasce u podacima. Kopači podataka zainteresovani su za pronalaženje korisnih odnosa između različitih elemenata podataka, što je na kraju profitabilno za preduzeća.
Data mining
Data mining je takođe poznat kao otkrivanje znanja u podacima (KDD). Kao što je već spomenuto, to je oblast računarstva koja se bavi ekstrakcijom ranije nepoznatih i zanimljivih informacija iz sirovih podataka. Zbog eksponencijalnog rasta podataka, posebno u oblastima kao što je poslovanje, rudarenje podataka postalo je vrlo važan alat za pretvaranje ovog velikog bogatstva podataka u poslovnu inteligenciju, jer je ručno izdvajanje obrazaca postalo nemoguće u posljednjih nekoliko decenija. Na primjer, trenutno se koristi za različite aplikacije kao što su analiza društvenih mreža, otkrivanje prijevara i marketing. Data mining se obično bavi sljedeća četiri zadatka: grupiranje, klasifikacija, regresija i asocijacija. Grupiranje je identificiranje sličnih grupa iz nestrukturiranih podataka. Klasifikacija je pravila učenja koja se mogu primijeniti na nove podatke i obično će uključivati sljedeće korake: prethodnu obradu podataka, dizajniranje modeliranja, učenje/izbor karakteristika i evaluaciju/validaciju. Regresija je pronalaženje funkcija s minimalnom greškom za modeliranje podataka. A asocijacija traži odnose između varijabli. Data mining se obično koristi da se odgovori na pitanja poput toga koji su glavni proizvodi koji bi mogli pomoći da se ostvari visok profit sljedeće godine u Wal-Martu?
Alati za upite
Alati za upite su alati koji pomažu u analizi podataka u bazi podataka. Obično ovi alati za upite imaju GUI prednji kraj sa pogodnim načinima za unos upita kao skupa atributa. Jednom kada su ovi ulazi obezbeđeni, alat generiše stvarne upite sastavljene od osnovnog jezika upita koji koristi baza podataka. SQL, T-SQL i PL/SQL su primjeri jezika upita koji se koriste u mnogim popularnim bazama podataka danas. Zatim se ovi generirani upiti izvršavaju prema bazama podataka i rezultati upita se prikazuju ili prijavljuju korisniku na organiziran i jasan način. Obično korisnik ne mora da poznaje jezik upita specifičan za bazu podataka da bi koristio alatku za upite. Ključne karakteristike Query alata su integrisani kreator i uređivač upita, letnji izveštaji i brojke, karakteristike uvoza i izvoza i napredne mogućnosti pronalaženja/pretraživanja.
Koja je razlika između rudarenja podataka i alata za upite?
Alati za upite se mogu koristiti za jednostavnu izgradnju i unos upita u baze podataka. Alati za upite olakšavaju pravljenje upita čak i bez potrebe za učenjem jezika upita koji je specifičan za bazu podataka. S druge strane, Data Mining je tehnika ili koncept u kompjuterskoj nauci, koji se bavi izdvajanjem korisnih i ranije nepoznatih informacija iz sirovih podataka. U većini slučajeva, ovi neobrađeni podaci se pohranjuju u vrlo velike baze podataka. Stoga rudari podataka mogu koristiti postojeće funkcionalnosti alata za upite za prethodnu obradu sirovih podataka prije procesa rudarenja podataka. Međutim, glavna razlika između tehnika rudarenja podataka i korištenja alata za upite je u tome što, da bi koristili Query alate, korisnici moraju točno znati što traže, dok se data mining koristi uglavnom kada korisnik ima nejasnu ideju o tome što traže.
