כריית נתונים לעומת כלי שאילתה
כלי שאילתות הם כלים שעוזרים לנתח את הנתונים במסד נתונים. הם מספקים פונקציונליות של בניית שאילתות, עריכת שאילתות, חיפוש, איתור, דיווח וסיכום. מאידך, כריית נתונים היא תחום במדעי המחשב, העוסק בחילוץ מידע לא ידוע ומעניין עד כה מנתונים גולמיים. נתונים המשמשים כקלט לתהליך כריית הנתונים מאוחסנים בדרך כלל במסדי נתונים. משתמשים הנוטים לסטטיסטיקה משתמשים ב-Data Mining. הם משתמשים במודלים סטטיסטיים כדי לחפש דפוסים נסתרים בנתונים. כורי נתונים מעוניינים למצוא קשרים שימושיים בין מרכיבי נתונים שונים, מה שבסופו של דבר רווחי לעסקים.
כריית נתונים
כריית נתונים ידועה גם בשם Knowledge Discovery in Data (KDD). כאמור, זהו תחום של מדעי המחשב, העוסק בחילוץ מידע לא ידוע ומעניין עד כה מנתונים גולמיים. בשל הגידול האקספוננציאלי של נתונים, במיוחד בתחומים כמו עסקים, כריית נתונים הפכה לכלי חשוב מאוד להמרת עושר גדול זה של נתונים לבינה עסקית, שכן חילוץ ידני של דפוסים הפך לכאורה לבלתי אפשרי בעשורים האחרונים. לדוגמה, הוא משמש כיום עבור יישומים שונים כגון ניתוח רשתות חברתיות, גילוי הונאה ושיווק. כריית נתונים עוסקת בדרך כלל בארבע המשימות הבאות: אשכולות, סיווג, רגרסיה ושיוך. אשכול הוא זיהוי קבוצות דומות מנתונים לא מובנים. סיווג הוא כללי למידה שניתן ליישם על נתונים חדשים ובדרך כלל יכלול את השלבים הבאים: עיבוד מקדים של נתונים, עיצוב מודלים, למידה/בחירת תכונות והערכה/אימות.רגרסיה היא מציאת פונקציות עם מינימום שגיאות למודל נתונים. והאסוציאציה מחפשת קשרים בין משתנים. כריית נתונים משמשת בדרך כלל כדי לענות על שאלות כמו מהם המוצרים העיקריים שעשויים לעזור להשיג רווח גבוה בשנה הבאה בוול-מארט?
כלי שאילתות
כלי שאילתה הם כלים שעוזרים לנתח את הנתונים במסד נתונים. בדרך כלל לכלי שאילתה אלה יש ממשק משתמש ממשק משתמש עם דרכים נוחות להזין שאילתות כקבוצה של תכונות. ברגע שהקלטים הללו מסופקים, הכלי מייצר שאילתות בפועל המורכבות משפת השאילתה הבסיסית המשמשת את מסד הנתונים. SQL, T-SQL ו-PL/SQL הן דוגמאות לשפות שאילתות המשמשות כיום במסדי נתונים פופולריים רבים. לאחר מכן, השאילתות המופקות הללו מבוצעות כנגד מסדי הנתונים ותוצאות השאילתות מוצגות או מדווחות למשתמש בצורה מסודרת וברורה. בדרך כלל, המשתמש אינו צריך לדעת שפת שאילתה ספציפית למסד נתונים כדי להשתמש בכלי שאילתה. תכונות עיקריות של כלי שאילתות הן בונה ועורך שאילתות משולבים, דוחות ונתונים קיציים, תכונות ייבוא וייצוא ויכולות חיפוש/חיפוש מתקדמות.
מה ההבדל בין כריית נתונים וכלי שאילתה?
כלי שאילתה יכולים לשמש כדי לבנות בקלות שאילתות ולהזין אותן לבסיסי נתונים. כלי שאילתות מקלים מאוד על בניית שאילתות מבלי ללמוד אפילו שפת שאילתה ספציפית למסד נתונים. מאידך, Data Mining היא טכניקה או מושג במדעי המחשב, העוסקת בחילוץ מידע שימושי ולא ידוע עד כה מנתונים גולמיים. רוב הפעמים, הנתונים הגולמיים הללו מאוחסנים במאגרי מידע גדולים מאוד. לכן כורי נתונים יכולים להשתמש בפונקציונליות הקיימת של כלי שאילתות כדי לעבד נתונים גולמיים לפני תהליך כריית הנתונים. עם זאת, ההבדל העיקרי בין טכניקות כריית נתונים ושימוש בכלי שאילתה הוא שכדי להשתמש בכלי שאילתה המשתמשים צריכים לדעת בדיוק מה הם מחפשים, בעוד שכריית נתונים משמשת בעיקר כאשר למשתמש יש מושג מעורפל לגבי מה הם מחפשים. מחפשים.
