Деректерді іздеу және сұрау құралдары
Сұрау құралдары дерекқордағы деректерді талдауға көмектесетін құралдар. Олар сұрау салуды, сұрауды өңдеуді, іздеуді, табуды, есеп беруді және қорытындылауды қамтамасыз етеді. Екінші жағынан, деректерді өңдеу - бұл бастапқы деректерден бұрын белгісіз және қызықты ақпаратты алумен айналысатын информатика саласы. Деректерді өндіру процесіне кіріс ретінде пайдаланылатын деректер әдетте дерекқорларда сақталады. Статистикаға бейім пайдаланушылар Data Mining пайдаланады. Олар деректердегі жасырын үлгілерді іздеу үшін статистикалық модельдерді пайдаланады. Деректер өндірушілері әртүрлі деректер элементтері арасындағы пайдалы қарым-қатынастарды табуға мүдделі, бұл бизнес үшін тиімді.
Деректерді іздеу
Деректерді өндіру деректердегі білімді ашу (KDD) ретінде де белгілі. Жоғарыда айтылғандай, ол бастапқы деректерден бұрын белгісіз және қызықты ақпаратты алумен айналысатын информатика саласы. Деректердің экспоненциалды өсуіне байланысты, әсіресе бизнес сияқты салаларда, деректерді өндіру осы үлкен деректер байлығын іскерлік интеллектке түрлендірудің өте маңызды құралы болды, өйткені соңғы бірнеше онжылдықта үлгілерді қолмен алу мүмкін емес болып көрінді. Мысалы, ол қазіргі уақытта әлеуметтік желілерді талдау, алаяқтықты анықтау және маркетинг сияқты әртүрлі қолданбалар үшін қолданылады. Деректерді іздеу әдетте келесі төрт тапсырмамен айналысады: кластерлеу, жіктеу, регрессия және ассоциация. Кластерлеу – құрылымдалмаған деректерден ұқсас топтарды анықтау. Жіктеу – жаңа деректерге қолданылуы мүмкін оқыту ережелері және әдетте келесі қадамдарды қамтиды: деректерді алдын ала өңдеу, модельдеуді жобалау, үйрену/мүмкіндіктерді таңдау және бағалау/тексеру. Регрессия - деректерді модельдеу үшін ең аз қатесі бар функцияларды табу. Ал ассоциация айнымалылар арасындағы қатынастарды іздейді. Деректерді өндіру әдетте Wal-Mart-та келесі жылы жоғары табыс алуға көмектесетін негізгі өнімдер қандай? сияқты сұрақтарға жауап беру үшін пайдаланылады.
Сұрау құралдары
Сұрау құралдары дерекқордағы деректерді талдауға көмектесетін құралдар болып табылады. Әдетте бұл сұрау құралдарында сұрауларды атрибуттар жиынтығы ретінде енгізудің ыңғайлы жолдары бар GUI интерфейсі болады. Бұл енгізулер берілгеннен кейін құрал дерекқор пайдаланатын негізгі сұрау тілінен тұратын нақты сұрауларды жасайды. SQL, T-SQL және PL/SQL бүгінгі таңда көптеген танымал дерекқорларда қолданылатын сұрау тілдерінің мысалдары болып табылады. Содан кейін бұл жасалған сұраулар дерекқорларға қарсы орындалады және сұраулардың нәтижелері ұйымдасқан және түсінікті түрде пайдаланушыға ұсынылады немесе хабарланады. Әдетте, сұрау құралын пайдалану үшін пайдаланушыға дерекқорға арналған сұрау тілін білу қажет емес. Сұрау құралдарының негізгі мүмкіндіктері біріктірілген сұрау құрастырушы және өңдегіш, жазғы есептер мен сандар, импорттау және экспорттау мүмкіндіктері және кеңейтілген іздеу/іздеу мүмкіндіктері болып табылады.
Деректерді іздеу мен сұрау құралдарының айырмашылығы неде?
Сұрау құралдарын дерекқорларға сұрауларды оңай құру және енгізу үшін пайдалануға болады. Сұрау құралдары тіпті дерекқорға арналған сұрау тілін үйренудің қажеті жоқ сұрауларды құруды өте жеңілдетеді. Екінші жағынан, Data Mining - бұл шикізат деректерінен пайдалы және бұрын белгісіз ақпаратты алумен айналысатын информатикадағы әдіс немесе тұжырымдама. Көбінесе бұл бастапқы деректер өте үлкен дерекқорларда сақталады. Сондықтан деректер өндірушілері деректерді іздеу процесіне дейін бастапқы деректерді алдын ала өңдеу үшін Сұрау құралдарының бар функцияларын пайдалана алады. Дегенмен, деректерді іздеу әдістері мен Сұрау құралдарын пайдалану арасындағы негізгі айырмашылық мынада: Сұрау құралдарын пайдалану үшін пайдаланушылар не іздеп жатқанын нақты білуі керек, ал деректерді іздеу негізінен пайдаланушы не туралы түсініксіз болған кезде қолданылады. іздеп жатыр.
