Veri Madenciliği ve Sorgu Araçları
Sorgu Araçları, bir veritabanındaki verileri analiz etmeye yardımcı olan araçlardır. Sorgu oluşturma, sorgu düzenleme, arama, bulma, raporlama ve özetleme işlevleri sağlarlar. Öte yandan, Veri madenciliği, ham verilerden daha önce bilinmeyen ve ilginç bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bilgisayar bilimi alanıdır. Veri madenciliği süreci için girdi olarak kullanılan veriler genellikle veri tabanlarında depolanır. İstatistiklere meyilli kullanıcılar Veri Madenciliğini kullanır. Verilerdeki gizli kalıpları aramak için istatistiksel modeller kullanırlar. Veri madencileri, nihayetinde işletmeler için karlı olan farklı veri öğeleri arasında faydalı ilişkiler bulmakla ilgilenir.
Veri madenciliği
Veri madenciliği, Verilerde Bilgi Keşfi (KDD) olarak da bilinir. Yukarıda bahsedildiği gibi, daha önce bilinmeyen ve ilginç bilgilerin ham verilerden çıkarılmasıyla ilgilenen bir bilgisayar bilimi alanıdır. Özellikle iş gibi alanlarda verilerin katlanarak büyümesi nedeniyle, veri madenciliği, bu büyük veri zenginliğini iş zekasına dönüştürmek için çok önemli bir araç haline geldi, çünkü son birkaç on yılda kalıpların manuel olarak çıkarılması imkansız hale geldi. Örneğin şu anda sosyal ağ analizi, dolandırıcılık tespiti ve pazarlama gibi çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır. Veri madenciliği genellikle şu dört görevle ilgilenir: kümeleme, sınıflandırma, gerileme ve ilişkilendirme. Kümeleme, yapılandırılmamış verilerden benzer grupların belirlenmesidir. Sınıflandırma, yeni verilere uygulanabilen öğrenme kurallarıdır ve tipik olarak şu adımları içerir: verilerin ön işlenmesi, modellemenin tasarlanması, öğrenme/özellik seçimi ve Değerlendirme/doğrulama. Regresyon, verileri modellemek için minimum hatayla işlevler bulmaktır. Ve ilişkilendirme, değişkenler arasındaki ilişkileri arıyor. Veri madenciliği genellikle gelecek yıl Wal-Mart'ta yüksek kâr elde etmeye yardımcı olabilecek ana ürünler nelerdir? gibi soruları yanıtlamak için kullanılır.
Sorgu Araçları
Sorgu Araçları, bir veritabanındaki verileri analiz etmeye yardımcı olan araçlardır. Genellikle bu sorgu araçları, sorguları bir dizi nitelik olarak girmek için uygun yollara sahip bir GUI ön ucuna sahiptir. Bu girdiler sağlandıktan sonra araç, veritabanı tarafından kullanılan temel sorgu dilinden oluşan gerçek sorgular üretir. SQL, T-SQL ve PL/SQL, günümüzde birçok popüler veritabanında kullanılan sorgu dillerine örnektir. Daha sonra oluşturulan bu sorgular veritabanlarına karşı yürütülür ve sorguların sonuçları düzenli ve anlaşılır bir şekilde kullanıcıya sunulur veya raporlanır. Tipik olarak, kullanıcının bir Sorgu aracını kullanmak için veritabanına özgü bir sorgu dilini bilmesi gerekmez. Sorgu araçlarının temel özellikleri, entegre sorgu oluşturucu ve düzenleyici, özet raporlar ve rakamlar, içe ve dışa aktarma özellikleri ve gelişmiş bul/arama yetenekleridir.
Veri madenciliği ile Sorgu Araçları arasındaki fark nedir?
Sorgu araçları, sorguları kolayca oluşturmak ve veritabanlarına girmek için kullanılabilir. Sorgu araçları, veritabanına özel bir sorgu dili öğrenmek zorunda kalmadan sorgu oluşturmayı çok kolaylaştırır. Öte yandan, Veri Madenciliği, bilgisayar bilimlerinde, ham verilerden yararlı ve önceden bilinmeyen bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bir teknik veya kavramdır. Çoğu zaman, bu ham veriler çok büyük veritabanlarında depolanır. Bu nedenle Veri madencileri, Veri madenciliği sürecinden önce ham verileri önceden işlemek için Sorgu Araçları'nın mevcut işlevlerini kullanabilir. Bununla birlikte, Veri madenciliği teknikleri ile Sorgu araçlarını kullanma arasındaki temel fark, Sorgu araçlarını kullanmak için kullanıcıların tam olarak ne aradıklarını bilmeleri gerekirken, veri madenciliği çoğunlukla kullanıcının ne hakkında belirsiz bir fikri olduğunda kullanılır. arıyoruz.
