Разница между СУБД и Data Mining

СУБД против Data Mining

СУБД (система управления базами данных) представляет собой законченную систему, используемую для управления цифровыми базами данных, которая позволяет хранить содержимое базы данных, создавать / поддерживать данные, выполнять поиск и выполнять другие функции. С другой стороны, Data Mining является областью компьютерной науки, которая занимается извлечением ранее неизвестной и интересной информации из необработанных данных. Обычно данные, используемые в качестве входных данных для процесса интеллектуального анализа данных, хранятся в базах данных. Пользователи, склонные к статистике, используют Data Mining. Они используют статистические модели для поиска скрытых закономерностей в данных. Майнеры данных заинтересованы в нахождении полезных связей между различными элементами данных, что в конечном итоге выгодно для бизнеса.

СУБД

СУБД, иногда называемая менеджером баз данных, представляет собой набор компьютерных программ, предназначенных для управления (т. Е. Организацией, хранением и извлечением) всех баз данных, которые установлены в системе (то есть на жестком диске или в сети). В мире существуют различные типы систем управления базами данных, и некоторые из них предназначены для правильного управления базами данных, настроенными для конкретных целей. Наиболее популярными коммерческими системами управления базами данных являются Oracle, DB2 и Microsoft Access. Все эти продукты предоставляют средства распределения разных уровней привилегий для разных пользователей, позволяя централизованно управлять СУБД одним администратором или распределять его нескольким разным людям. В любой системе управления базами данных есть четыре важных элемента. Это язык моделирования, структуры данных, язык запросов и механизм транзакций. Язык моделирования определяет язык каждой базы данных, размещенной в СУБД. В настоящее время на практике применяются несколько популярных подходов, таких как иерархический, сетевой, реляционный и объектный. Структуры данных помогают организовать данные, такие как отдельные записи, файлы, поля и их определения, а также объекты, такие как визуальные носители. Язык запросов данных поддерживает безопасность базы данных, отслеживая данные для входа в систему, права доступа для разных пользователей и протоколы для добавления данных в систему. SQL является популярным языком запросов, который используется в системах управления реляционными базами данных. Наконец, механизм, который позволяет транзакциям, помогает параллелизму и множественности. Этот механизм гарантирует, что одна и та же запись не будет изменена несколькими пользователями одновременно, сохраняя целостность данных в такте. Кроме того, СУБД обеспечивает резервное копирование и другие средства, а также.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных также известен как «Обнаружение знаний в данных» (KDD). Как уже упоминалось выше, это кошачий компьютерных наук, который занимается извлечением ранее неизвестной и интересной информации из необработанных данных. Из-за экспоненциального роста данных, особенно в таких областях, как бизнес, интеллектуальный анализ данных стал очень важным инструментом для преобразования этого огромного количества данных в бизнес-аналитику, поскольку ручное извлечение шаблонов стало, по-видимому, невозможным в последние несколько десятилетий. Например, в настоящее время он используется для различных приложений, таких как анализ социальных сетей, обнаружение мошенничества и маркетинг. Интеллектуальный анализ данных обычно решает следующие четыре задачи: кластеризация, классификация, регрессия и ассоциация. Кластеризация - это выявление похожих групп из неструктурированных данных. Классификация - это правила обучения, которые могут применяться к новым данным и, как правило, включают следующие этапы: предварительная обработка данных, проектирование моделирования, обучение / выбор характеристик и оценка / проверка. Регрессия - это поиск функций с минимальной ошибкой для данных модели. И ассоциация ищет отношения между переменными. Интеллектуальный анализ данных обычно используется для ответов на такие вопросы, как основные продукты, которые могут помочь получить высокую прибыль в следующем году в Wal-Mart?

В чем разница между СУБД и Data mining?

СУБД - это полноценная система для размещения и управления набором цифровых баз данных. Однако Data Mining - это методика или концепция в области компьютерных наук, которая занимается извлечением полезной и ранее неизвестной информации из необработанных данных. В большинстве случаев эти необработанные данные хранятся в очень больших базах данных. Поэтому майнеры данных используют существующие функциональные возможности СУБД для обработки, управления и даже предварительной обработки необработанных данных до и во время процесса интеллектуального анализа данных. Однако одна система СУБД не может использоваться для анализа данных. Но некоторые СУБД в настоящее время имеют встроенные инструменты или возможности для анализа данных..