Ero DBMS: N Ja Tiedonlouhinnan Välillä

Ero DBMS: N Ja Tiedonlouhinnan Välillä
Ero DBMS: N Ja Tiedonlouhinnan Välillä

Video: Ero DBMS: N Ja Tiedonlouhinnan Välillä

Video: Ero DBMS: N Ja Tiedonlouhinnan Välillä
Video: Matemaattinen mallinnus - Data Mining ja GUHA, osa 1 2024, Saattaa
Anonim

DBMS vs. tiedonlouhinta

DBMS (Database Management System) on täydellinen järjestelmä, jota käytetään digitaalisten tietokantojen hallintaan ja joka mahdollistaa tietokannan sisällön tallentamisen, datan luomisen / ylläpidon, haun ja muut toiminnot. Toisaalta Data Mining on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee aiemmin tuntemattomien ja mielenkiintoisten tietojen poimimista raakatiedoista. Yleensä tiedonlouhintaprosessin syötteenä käytettävät tiedot tallennetaan tietokantoihin. Tilastoihin taipuvat käyttäjät käyttävät tiedonlouhintaa. He käyttävät tilastollisia malleja etsimään piilotettuja malleja tiedoista. Kaivostyöntekijät ovat kiinnostuneita löytämään hyödyllisiä suhteita eri tietoelementtien välillä, mikä on viime kädessä kannattavaa yrityksille.

DBMS

DBMS, jota joskus kutsutaan vain tietokannan hallitsijaksi, on kokoelma tietokoneohjelmia, joka on tarkoitettu kaikkien järjestelmään (eli kiintolevylle tai verkkoon) asennettujen tietokantojen hallintaan (eli organisointiin, tallentamiseen ja hakemiseen). Maailmassa on erityyppisiä tietokannan hallintajärjestelmiä, ja jotkut niistä on suunniteltu tiettyihin tarkoituksiin määritettyjen tietokantojen asianmukaiseen hallintaan. Suosituimmat kaupalliset tietokannan hallintajärjestelmät ovat Oracle, DB2 ja Microsoft Access. Kaikki nämä tuotteet tarjoavat keinoja jakaa eri tasoiset käyttöoikeudet eri käyttäjille, mikä mahdollistaa DBMS: n hallinnan keskitetysti yhden järjestelmänvalvojan toimesta tai sen jakamisen useille eri ihmisille. Kaikissa tietokannan hallintajärjestelmissä on neljä tärkeää elementtiä. He ovat mallikieli,tietorakenteet, kyselykieli ja tapahtumien mekanismi. Mallinnuskieli määrittää jokaisen DBMS: ssä isännöidyn tietokannan kielen. Tällä hetkellä käytännössä käytetään useita suosittuja lähestymistapoja, kuten hierarkkinen, verkko-, relaatio- ja objekti. Tietorakenteet auttavat järjestämään tietoja, kuten yksittäiset tietueet, tiedostot, kentät ja niiden määritelmät ja objektit, kuten visuaalisen median. Tietokyselykieli ylläpitää tietokannan turvallisuutta seuraamalla kirjautumistietoja, käyttöoikeuksia eri käyttäjille ja protokollia tietojen lisäämiseksi järjestelmään. SQL on suosittu kyselykieli, jota käytetään relaatiotietokannan hallintajärjestelmissä. Lopuksi mekanismi, joka sallii tapahtumien, auttaa samanaikaisuutta ja moninaisuutta. Tämä mekanismi varmistaa, että useat käyttäjät eivät muokkaa samaa tietuetta samanaikaisesti,pitäen siten tietojen eheyden tahdissa. Lisäksi DBMS tarjoaa myös varmuuskopiointi- ja muut palvelut.

Tiedonlouhinta

Tiedon louhinta tunnetaan myös nimellä Knowledge Discovery in Data (KDD). Kuten edellä mainittiin, se on tietojenkäsittelytieteen rikos, joka käsittelee aiemmin tuntemattoman ja mielenkiintoisen tiedon poimimista raakatiedoista. Datan räjähdysmäisen kasvun takia etenkin liiketoiminnan kaltaisilla aloilla tiedonlouhinnasta on tullut erittäin tärkeä työkalu muuntaa tämä suuri joukko tietoja liiketoimintatiedoksi, koska kuvioiden manuaalinen poimiminen on tullut näennäisen mahdottomaksi viime vuosikymmenien aikana. Esimerkiksi sitä käytetään tällä hetkellä erilaisiin sovelluksiin, kuten sosiaalisten verkostojen analyysiin, petosten havaitsemiseen ja markkinointiin. Tiedonlouhinta käsittelee yleensä seuraavia neljää tehtävää: ryhmittely, luokittelu, regressio ja assosiaatio. Klusterointi tunnistaa samanlaiset ryhmät strukturoimattomasta tiedosta. Luokittelu on oppimissääntöjä, joita voidaan soveltaa uuteen dataan ja joka sisältää tyypillisesti seuraavat vaiheet: tietojen esikäsittely, mallinnuksen suunnittelu, oppiminen / ominaisuuksien valinta ja arviointi / validointi. Regressio on toimintojen etsiminen mahdollisimman pienellä virheellä mallin tiedoissa. Ja yhdistys etsii suhteita muuttujien välillä. Tiedonlouhintaa käytetään yleensä vastaamaan kysymyksiin, kuten mitkä ovat tärkeimmät tuotteet, jotka voivat auttaa saamaan suurta voittoa ensi vuonna Wal-Martissa?Tiedonlouhintaa käytetään yleensä vastaamaan kysymyksiin, kuten mitkä ovat tärkeimmät tuotteet, jotka saattavat auttaa saamaan suurta voittoa ensi vuonna Wal-Martissa?Tiedonlouhintaa käytetään yleensä vastaamaan kysymyksiin, kuten mitkä ovat tärkeimmät tuotteet, jotka saattavat auttaa saamaan suurta voittoa ensi vuonna Wal-Martissa?

Mitä eroa on DBMS: llä ja tiedonlouhinnalla?

DBMS on täysimittainen järjestelmä digitaalisten tietokantojen säilyttämiseen ja hallintaan. Data Mining on kuitenkin tekniikka tai käsite tietojenkäsittelytieteessä, joka käsittelee hyödyllisen ja aiemmin tuntemattoman tiedon poimimista raakatiedoista. Useimmiten nämä raakatiedot tallennetaan erittäin suuriin tietokantoihin. Siksi tiedonlouhijat käyttävät DBMS: n olemassa olevia toimintoja käsittelemään, hallitsemaan ja jopa esikäsittelemään raakatietoja ennen tiedonlouhintaprosessia ja sen aikana. Pelkästään DBMS-järjestelmää ei kuitenkaan voida käyttää tietojen analysointiin. Mutta joillakin DBMS: llä on tällä hetkellä sisäänrakennettuja tietojen analysointityökaluja tai -ominaisuuksia.

Suositeltava: