Разница между СУБД и интеллектуальным анализом данных

2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-16 08:42

СУБД против интеллектуального анализа данных

СУБД (система управления базами данных) - это полная система, используемая для управления цифровыми базами данных, которая позволяет хранить содержимое базы данных, создавать / поддерживать данные, выполнять поиск и другие функции. С другой стороны, Data Mining - это область компьютерных наук, которая занимается извлечением ранее неизвестной и интересной информации из необработанных данных. Обычно данные, используемые в качестве входных данных для процесса интеллектуального анализа данных, хранятся в базах данных. Пользователи, которые склонны к статистике, используют Data Mining. Они используют статистические модели для поиска скрытых закономерностей в данных. Майнеры данных заинтересованы в обнаружении полезных взаимосвязей между различными элементами данных, что в конечном итоге выгодно для бизнеса.

СУБД

СУБД, которую иногда называют просто менеджером баз данных, представляет собой набор компьютерных программ, предназначенных для управления (т. Е. Организации, хранения и поиска) всех баз данных, установленных в системе (например, на жестком диске или в сети). В мире существуют различные типы систем управления базами данных, и некоторые из них предназначены для надлежащего управления базами данных, настроенными для определенных целей. Самыми популярными коммерческими системами управления базами данных являются Oracle, DB2 и Microsoft Access. Все эти продукты предоставляют средства распределения разных уровней привилегий для разных пользователей, что позволяет централизованно управлять СУБД одним администратором или назначать ее нескольким разным людям. В любой системе управления базами данных есть четыре важных элемента. Это язык моделирования,структуры данных, язык запросов и механизм транзакций. Язык моделирования определяет язык каждой базы данных, размещенной в СУБД. В настоящее время на практике используются несколько популярных подходов, таких как иерархический, сетевой, реляционный и объектный. Структуры данных помогают организовать данные, такие как отдельные записи, файлы, поля, их определения и объекты, такие как визуальные носители. Язык запросов данных поддерживает безопасность базы данных, отслеживая данные для входа в систему, права доступа для разных пользователей и протоколы для добавления данных в систему. SQL - популярный язык запросов, который используется в системах управления реляционными базами данных. Наконец, механизм, позволяющий выполнять транзакции, способствует параллелизму и множественности. Этот механизм гарантирует, что одна и та же запись не будет изменена несколькими пользователями одновременно,таким образом сохраняя целостность данных в такт. Кроме того, СУБД обеспечивает резервное копирование и другие возможности.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение знаний в данных (KDD). Как упоминалось выше, это из области информатики, которая занимается извлечением ранее неизвестной и интересной информации из необработанных данных. Из-за экспоненциального роста данных, особенно в таких областях, как бизнес, интеллектуальный анализ данных стал очень важным инструментом для преобразования этого огромного объема данных в бизнес-аналитику, поскольку ручное извлечение шаблонов стало казаться невозможным в последние несколько десятилетий. Например, в настоящее время он используется для различных приложений, таких как анализ социальных сетей, обнаружение мошенничества и маркетинг. Интеллектуальный анализ данных обычно решает следующие четыре задачи: кластеризацию, классификацию, регрессию и ассоциацию. Кластеризация - это определение похожих групп на основе неструктурированных данных. Классификация - это правила обучения, которые могут применяться к новым данным и обычно включают следующие шаги: предварительная обработка данных, проектирование моделирования, обучение / выбор функций и оценка / проверка. Регрессия - это поиск функций с минимальной ошибкой для моделирования данных. А ассоциация ищет отношения между переменными. Интеллектуальный анализ данных обычно используется для ответа на такие вопросы, как: какие основные продукты могут помочь в получении высокой прибыли в следующем году в Wal-Mart?Интеллектуальный анализ данных обычно используется для ответа на такие вопросы, как: какие основные продукты могут помочь в получении высокой прибыли в следующем году в Wal-Mart?Интеллектуальный анализ данных обычно используется для ответа на такие вопросы, как: какие основные продукты могут помочь в получении высокой прибыли в следующем году в Wal-Mart?

В чем разница между СУБД и интеллектуальным анализом данных?

СУБД - это полноценная система для размещения и управления набором цифровых баз данных. Однако интеллектуальный анализ данных - это метод или концепция в области компьютерных наук, которая занимается извлечением полезной и ранее неизвестной информации из необработанных данных. В большинстве случаев эти необработанные данные хранятся в очень больших базах данных. Поэтому майнеры данных используют существующие функции СУБД для обработки, управления и даже предварительной обработки необработанных данных до и во время процесса интеллектуального анализа данных. Однако одну СУБД нельзя использовать для анализа данных. Но некоторые СУБД в настоящее время имеют встроенные инструменты или возможности анализа данных.