ডেটা মাইনিং বনাম কোয়েরি টুল
Query টুল হল এমন টুল যা ডাটাবেসের ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। তারা ক্যোয়ারী বিল্ডিং, ক্যোয়ারী সম্পাদনা, অনুসন্ধান, অনুসন্ধান, প্রতিবেদন এবং কার্যকারিতা সারসংক্ষেপ প্রদান করে। অন্যদিকে, ডেটা মাইনিং হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা ডেটা থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য আহরণের সাথে সম্পর্কিত। ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ার জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত ডেটা সাধারণত ডেটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়। যে ব্যবহারকারীরা পরিসংখ্যানের দিকে ঝুঁকছেন তারা ডেটা মাইনিং ব্যবহার করেন। তারা ডেটাতে লুকানো নিদর্শনগুলি সন্ধান করতে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি ব্যবহার করে। ডেটা মাইনাররা বিভিন্ন ডেটা উপাদানের মধ্যে দরকারী সম্পর্ক খুঁজে পেতে আগ্রহী, যা ব্যবসার জন্য শেষ পর্যন্ত লাভজনক।
ডেটা মাইনিং
ডেটা মাইনিং কে নলেজ ডিসকভারি ইন ডেটা (KDD) নামেও পরিচিত। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা ডেটা থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য আহরণের সাথে সম্পর্কিত। ডেটার সূচকীয় বৃদ্ধির কারণে, বিশেষ করে ব্যবসার মতো ক্ষেত্রগুলিতে, ডেটা মাইনিং এই বৃহৎ ডেটাকে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তায় রূপান্তর করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, কারণ গত কয়েক দশকে নিদর্শনগুলির ম্যানুয়াল নিষ্কাশন আপাতদৃষ্টিতে অসম্ভব হয়ে উঠেছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি বর্তমানে সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বিপণনের মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা মাইনিং সাধারণত নিম্নলিখিত চারটি কাজ নিয়ে কাজ করে: ক্লাস্টারিং, ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন। ক্লাস্টারিং অসংগঠিত ডেটা থেকে অনুরূপ গোষ্ঠী সনাক্ত করছে। শ্রেণিবিন্যাস হল শেখার নিয়ম যা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং সাধারণত নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত করবে: ডেটার প্রিপ্রসেসিং, মডেলিং ডিজাইন করা, শেখার/বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মূল্যায়ন/বৈধতা।রিগ্রেশন মডেল ডেটাতে ন্যূনতম ত্রুটি সহ ফাংশন খুঁজে বের করছে। এবং অ্যাসোসিয়েশন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজছে। ডেটা মাইনিং সাধারণত প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয় যেমন প্রধান পণ্যগুলি কী কী যেগুলি পরের বছর Wal-Mart-এ উচ্চ মুনাফা পেতে সাহায্য করতে পারে?
কোয়েরি টুল
Query টুল হল এমন টুল যা ডাটাবেসের ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। সাধারণত এই ক্যোয়ারী টুলগুলির একটি GUI ফ্রন্ট এন্ড থাকে যার সুবিধাজনক উপায়ে গুণাবলীর একটি সেট হিসাবে প্রশ্নগুলি ইনপুট করা যায়৷ একবার এই ইনপুটগুলি সরবরাহ করা হলে টুলটি ডাটাবেসের দ্বারা ব্যবহৃত অন্তর্নিহিত ক্যোয়ারী ভাষা দিয়ে তৈরি প্রকৃত প্রশ্ন তৈরি করে। SQL, T-SQL এবং PL/SQL হল আজকের অনেক জনপ্রিয় ডাটাবেসে ব্যবহৃত কোয়েরি ভাষার উদাহরণ। তারপর, এই উৎপন্ন প্রশ্নগুলি ডাটাবেসের বিরুদ্ধে কার্যকর করা হয় এবং প্রশ্নের ফলাফলগুলি একটি সংগঠিত এবং পরিষ্কার পদ্ধতিতে ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপন বা রিপোর্ট করা হয়। সাধারণত, একটি ক্যোয়ারী টুল ব্যবহার করার জন্য ব্যবহারকারীর একটি ডাটাবেস-নির্দিষ্ট ক্যোয়ারী ভাষা জানার প্রয়োজন নেই। কোয়েরি টুলের মূল বৈশিষ্ট্যগুলি হল সমন্বিত ক্যোয়ারী নির্মাতা এবং সম্পাদক, গ্রীষ্মকালীন প্রতিবেদন এবং পরিসংখ্যান, আমদানি ও রপ্তানি বৈশিষ্ট্য এবং উন্নত অনুসন্ধান/অনুসন্ধান ক্ষমতা।
ডেটা মাইনিং এবং কোয়েরি টুলের মধ্যে পার্থক্য কী?
কোয়েরি টুলগুলি সহজেই তৈরি করতে এবং ডেটাবেসে কোয়েরি ইনপুট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ক্যোয়ারী টুলস একটি ডাটাবেস-নির্দিষ্ট ক্যোয়ারী ভাষা শেখা ছাড়াই কোয়েরি তৈরি করা খুব সহজ করে তোলে। অন্যদিকে, ডেটা মাইনিং হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি কৌশল বা একটি ধারণা, যা কাঁচা ডেটা থেকে দরকারী এবং পূর্বে অজানা তথ্য আহরণের সাথে সম্পর্কিত। বেশিরভাগ সময়, এই কাঁচা তথ্যগুলি খুব বড় ডেটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়। তাই ডেটা মাইনাররা ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ার আগে কাঁচা ডেটা প্রিপ্রসেস করতে কোয়েরি টুলের বিদ্যমান কার্যকারিতা ব্যবহার করতে পারে। যাইহোক, ডেটা মাইনিং কৌশল এবং ক্যোয়ারী টুল ব্যবহার করার মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল যে, ক্যোয়ারী টুল ব্যবহার করার জন্য ব্যবহারকারীদের সঠিকভাবে জানতে হবে তারা কী খুঁজছে, যখন ডেটা মাইনিং বেশির ভাগ ক্ষেত্রেই ব্যবহার করা হয় যখন ব্যবহারকারীর তাদের কী সম্পর্কে অস্পষ্ট ধারণা থাকে। খুঁজছি।
