የመረጃ ማዕድን እና የመጠይቅ መሳሪያዎች
የመጠይቅ መሳሪያዎች በመረጃ ቋት ውስጥ ያለውን መረጃ ለመተንተን የሚረዱ መሳሪያዎች ናቸው። የጥያቄ ግንባታ፣ የጥያቄ ማስተካከያ፣ ፍለጋ፣ ፍለጋ፣ ሪፖርት ማድረግ እና ተግባራዊ ተግባራትን ማጠቃለልን ያቀርባሉ። በሌላ በኩል ዳታ ማይኒንግ የኮምፒዩተር ሳይንስ መስክ ሲሆን ቀደም ሲል ያልታወቁ እና አስደሳች መረጃዎችን ከጥሬ መረጃ ማውጣትን ይመለከታል። ለውሂብ ማውጣት ሂደት እንደ ግብአት የሚያገለግለው ውሂብ አብዛኛውን ጊዜ በመረጃ ቋቶች ውስጥ ይከማቻል። ወደ ስታቲስቲክስ ዝንባሌ ያላቸው ተጠቃሚዎች የውሂብ ማዕድን ይጠቀማሉ። በመረጃ ውስጥ የተደበቁ ቅጦችን ለመፈለግ ስታቲስቲካዊ ሞዴሎችን ይጠቀማሉ። የመረጃ ቆፋሪዎች በተለያዩ የመረጃ አካላት መካከል ጠቃሚ ግንኙነቶችን ለመፈለግ ፍላጎት አላቸው, ይህም በመጨረሻ ለንግድ ድርጅቶች ትርፋማ ነው.
የመረጃ ማዕድን
የመረጃ ማዕድን ማውጣት በመረጃ ውስጥ የእውቀት ግኝት (KDD) በመባልም ይታወቃል። ከላይ እንደተገለፀው ቀደም ሲል ያልታወቁ እና አስደሳች መረጃዎችን ከጥሬ መረጃ ማውጣትን የሚመለከት የኮምፒተር ሳይንስ መስክ ነው። በመረጃው ሰፊ እድገት ምክንያት፣ በተለይም እንደ ንግድ ባሉ አካባቢዎች፣ ባለፉት ጥቂት አስርተ አመታት ውስጥ ቅጦችን በእጅ ማውጣት የማይቻል መስሎ በመታየቱ ይህንን ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ ወደ ቢዝነስ ኢንተለጀንስ ለመቀየር የመረጃ ማውጣቱ በጣም አስፈላጊ መሳሪያ ሆኗል። ለምሳሌ፣ በአሁኑ ጊዜ ለተለያዩ አፕሊኬሽኖች እንደ የማህበራዊ አውታረመረብ ትንተና፣ ማጭበርበር እና ግብይት ላሉ አገልግሎቶች ጥቅም ላይ ይውላል። የመረጃ ማዕድን ማውጣት ብዙውን ጊዜ የሚከተሉትን አራት ተግባራት ያከናውናል፡ ክላስተር፣ ምደባ፣ ተሃድሶ እና ማህበር። ክላስተር ተመሳሳይ ቡድኖችን ካልተዋቀረ መረጃ መለየት ነው። ምደባ በአዲስ መረጃ ላይ ሊተገበር የሚችል የመማሪያ ህግጋት ሲሆን በተለምዶ የሚከተሉትን ደረጃዎች ያካትታል፡የመረጃ ቅድመ ዝግጅት፣ሞዴሊንግ ዲዛይን፣የመማሪያ/የባህሪ ምርጫ እና ግምገማ/ማረጋገጫ።ሪግሬሽን መረጃን ሞዴል ለማድረግ አነስተኛ ስህተት ያላቸው ተግባራትን ማግኘት ነው። እና ማህበር በተለዋዋጮች መካከል ግንኙነቶችን ይፈልጋል። የውሂብ ማውጣቱ ብዙውን ጊዜ በዋል-ማርት በሚቀጥለው ዓመት ከፍተኛ ትርፍ ለማግኘት የሚረዱ ዋና ዋና ምርቶች ምንድናቸው ያሉ ጥያቄዎችን ለመመለስ ይጠቅማል?
የመጠይቅ መሳሪያዎች
የመጠይቅ መሳሪያዎች በመረጃ ቋት ውስጥ ያለውን መረጃ ለመተንተን የሚረዱ መሳሪያዎች ናቸው። ብዙውን ጊዜ እነዚህ የመጠይቅ መሳሪያዎች የ GUI የፊት ጫፍ አላቸው መጠይቆችን እንደ የባህሪ ስብስብ ለማስገባት ምቹ መንገዶች። አንዴ እነዚህ ግብዓቶች ከቀረቡ በኋላ መሳሪያው በመረጃ ቋቱ ከሚጠቀመው መሰረታዊ የመጠይቅ ቋንቋ የተውጣጡ ትክክለኛ መጠይቆችን ይፈጥራል። SQL፣ T-SQL እና PL/SQL ዛሬ በብዙ ታዋቂ የውሂብ ጎታዎች ውስጥ ጥቅም ላይ የሚውሉ የመጠይቅ ቋንቋዎች ምሳሌዎች ናቸው። ከዚያም እነዚህ የተፈጠሩ መጠይቆች በመረጃ ቋቶች ላይ ይፈጸማሉ እና የጥያቄዎቹ ውጤት በተደራጀ እና ግልጽ በሆነ መንገድ ለተጠቃሚው ቀርቦ ወይም ሪፖርት ይደረጋል። በተለምዶ ተጠቃሚው የመጠይቅ መሳሪያ ለመጠቀም የውሂብ ጎታ-ተኮር የመጠይቅ ቋንቋ ማወቅ አያስፈልገውም። የመጠይቅ መሳሪያዎች ቁልፍ ባህሪያት የተዋሃዱ መጠይቅ ገንቢ እና አርታኢ፣ የበጋ ሪፖርቶች እና አሃዞች፣ የማስመጣት እና ወደ ውጪ መላክ ባህሪያት እና የላቀ ፍለጋ/ፍለጋ ችሎታዎች ናቸው።
በመረጃ ማውጣት እና መጠይቅ መሳሪያዎች መካከል ያለው ልዩነት ምንድነው?
የመጠይቅ መሳሪያዎች በቀላሉ ለመገንባት እና መጠይቆችን ወደ ዳታቤዝ ለማስገባት መጠቀም ይቻላል። የመጠይቅ መሳሪያዎች በዳታቤዝ-ተኮር የጥያቄ ቋንቋ መማር ሳያስፈልጋቸው መጠይቆችን መገንባት በጣም ቀላል ያደርጉታል። በሌላ በኩል ዳታ ማይኒንግ በኮምፒዩተር ሳይንስ ውስጥ ጠቃሚ እና ከዚህ ቀደም የማይታወቁ መረጃዎችን ከጥሬ መረጃ ማውጣትን የሚመለከት ቴክኒክ ወይም ጽንሰ-ሀሳብ ነው። ብዙ ጊዜ እነዚህ ጥሬ መረጃዎች በጣም ትልቅ በሆነ የውሂብ ጎታ ውስጥ ይከማቻሉ። ስለዚህ የውሂብ ማዕድን አውጪዎች ከውሂብ ማውጣት ሂደት በፊት ጥሬ መረጃን ለማዘጋጀት ያሉትን የመጠይቅ መሳሪያዎች ተግባራዊነት መጠቀም ይችላሉ። ነገር ግን በዳታ ማይኒንግ ቴክኒኮች እና በመጠይቅ መሳሪያዎች መካከል ያለው ዋና ልዩነት ተጠቃሚዎቹ የመጠይቅ መሳሪያዎችን ለመጠቀም ምን እንደሚፈልጉ በትክክል ማወቅ ሲኖርባቸው፣ የመረጃ ማውጣቱ ግን በአብዛኛው ተጠቃሚው ስለ ምን እንደሚፈልግ ግልጽ ያልሆነ ሀሳብ ሲኖረው ነው። እየፈለጉ ነው።
