Интеллектуальный анализ данных против инструментов запросов
Инструменты запросов - это инструменты, которые помогают анализировать данные в базе данных. Они обеспечивают функции построения запросов, редактирования запросов, поиска, поиска, составления отчетов и суммирования. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных - это область компьютерных наук, которая занимается извлечением ранее неизвестной и интересной информации из необработанных данных. Данные, используемые в качестве входных данных для процесса интеллектуального анализа данных, обычно 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.
Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение знаний в данных (KDD). Как упоминалось выше, это область компьютерных наук, 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 получить высокую прибыль 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 получить высокую прибыль в следующем году в Wal-Mart?
Инструменты запросов
Инструменты запросов - это инструменты, которые помогают анализировать данные в базе данных. Обычно эти инструменты запросов имеют интерфейс с графическим интерфейсом пользователя с удобными способами ввода запросов в виде набора атрибутов. Как только эти входные данные предоставлены, инструмент генерирует фактические запросы, состоящие из основного языка запросов, используемого базой данных. SQL, T-SQL и PL / SQL - примеры языков запросов, используемых сегодня во многих популярных базах данных. Затем эти сгенерированные запросы выполняются в отношении баз данных, и результаты запросов представляются или сообщаются пользователю в организованной и понятной форме. Как правило, пользователю не требуется знать язык запросов, специфичный для базы данных, чтобы использовать инструмент запросов. К основным функциям инструментов запросов относятся интегрированный конструктор и редактор запросов, сводные отчеты и цифры, функции импорта и экспорта и расширенные возможности поиска / поиска.
В чем разница между интеллектуальным анализом данных и инструментами запросов?
Инструменты запросов могут использоваться для простого создания и ввода запросов к базам данных. Инструменты запросов позволяют очень легко создавать запросы без необходимости изучать язык запросов, специфичный для базы данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных - это метод или концепция в компьютерных науках, которая имеет дело с извлечением полезной и ранее неизвестной информации из необработанных данных. В большинстве случаев эти необработанные данные хранятся в очень больших базах данных. Таким образом, майнеры данных могут использовать существующие функции инструментов запросов для предварительной обработки необработанных данных перед процессом интеллектуального анализа данных. Однако основное различие между методами интеллектуального анализа данных и использованием инструментов запросов заключается в том, что для использования инструментов запросов пользователям необходимо точно знать, что они ищут, в то время как интеллектуальный анализ данных используется в основном, когда пользователь имеет смутное представление о том, что они ищут. ищут.
