Rudarenje podataka u odnosu na alate za upite
Alati za upite su alati koji pomažu u analizi podataka u bazi podataka. Omogućuju funkcije izrade upita, uređivanja upita, pretraživanja, pronalaženja, izvješćivanja i sažimanja. S druge strane, Data mining je područje računalne znanosti koje se bavi izvlačenjem dosad nepoznatih i zanimljivih informacija iz sirovih podataka. Podaci koji se koriste kao ulaz za proces rudarenja podataka obično su pohranjeni u bazama podataka. Korisnici koji su skloni statistici koriste Data Mining. Oni koriste statističke modele za traženje skrivenih obrazaca u podacima. Rudari podataka zainteresirani su za pronalaženje korisnih odnosa između različitih elemenata podataka, što je u konačnici profitabilno za tvrtke.
Iskopavanje podataka
Rudarenje podataka također je poznato kao Otkrivanje znanja u podacima (KDD). Kao što je gore spomenuto, to je polje računalnih znanosti koje se bavi izvlačenjem prethodno nepoznatih i zanimljivih informacija iz neobrađenih podataka. Zbog eksponencijalnog rasta podataka, posebno u područjima kao što je poslovanje, rudarenje podataka postalo je vrlo važan alat za pretvaranje ovog velikog bogatstva podataka u poslovnu inteligenciju, jer je ručno izdvajanje uzoraka postalo naizgled nemoguće u posljednjih nekoliko desetljeća. Na primjer, trenutno se koristi za razne aplikacije kao što su analiza društvenih mreža, otkrivanje prijevara i marketing. Data mining se obično bavi sljedeća četiri zadatka: klasteriranje, klasifikacija, regresija i pridruživanje. Grupiranje je identificiranje sličnih grupa iz nestrukturiranih podataka. Klasifikacija su pravila učenja koja se mogu primijeniti na nove podatke i obično će uključivati sljedeće korake: pretprocesiranje podataka, dizajniranje modeliranja, učenje/odabir značajki i evaluacija/potvrda. Regresija je pronalaženje funkcija s minimalnom pogreškom za modeliranje podataka. A asocijacija traži odnose između varijabli. Rudarenje podataka obično se koristi za odgovaranje na pitanja kao što su koji su glavni proizvodi koji bi mogli pomoći u postizanju visokog profita 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 s praktičnim načinima za unos upita kao skupa atributa. Nakon što se ti unosi daju, alat generira stvarne upite sastavljene od temeljnog jezika upita koji koristi baza podataka. SQL, T-SQL i PL/SQL primjeri su upitnih jezika koji se danas koriste u mnogim popularnim bazama podataka. Zatim se ti generirani upiti izvršavaju prema bazama podataka, a rezultati upita se prezentiraju ili izvještavaju korisnika na organiziran i jasan način. Obično korisnik ne mora poznavati jezik upita specifičan za bazu podataka da bi koristio alat za upite. Ključne značajke alata za upite su integrirani alat za izradu upita i uređivač, ljetna izvješća i brojke, značajke uvoza i izvoza i napredne mogućnosti traženja/pretraživanja.
Koja je razlika između rudarenja podataka i Alata za upite?
Alati za upite mogu se koristiti za jednostavnu izradu i unos upita u baze podataka. Alati za upite čine izradu upita vrlo jednostavnom čak i bez potrebe za učenjem jezika upita koji je specifičan za bazu podataka. S druge strane, Data Mining je tehnika ili koncept u računalnim znanostima koji se bavi izvlačenjem korisnih i prethodno nepoznatih informacija iz sirovih podataka. U većini slučajeva ti su neobrađeni podaci pohranjeni u vrlo velikim bazama podataka. Stoga rudari podataka mogu koristiti postojeće funkcionalnosti Alata za upite za prethodnu obradu neobrađenih podataka prije procesa rudarenja podataka. Međutim, glavna razlika između tehnika rudarenja podataka i korištenja alata za upite je u tome što, kako bi koristili alate za upite, korisnici moraju znati točno što traže, dok se rudarenje podataka koristi uglavnom kada korisnik ima nejasnu ideju o tome što traže.
