რა განსხვავებაა მონაცემთა მოპოვებასა და მონაცემთა ბაზას შორის?


პასუხი 1:

მონაცემთა მოპოვებაში, მონაცემები ანალიზდება სხვადასხვა თვალსაზრისით და შეჯამებულია სასარგებლო ინფორმაციებში - ინფორმაცია, რომლის გამოყენებაც შესაძლებელია გაყიდვების გაზრდის, ხარჯების შემცირების ან ორივე მათგანის მისაღწევად. მონაცემთა მოპოვება მონაცემთა ბაზის პროცესში ცოდნის შეძენის ანალიზის ნაბიჯი. მაგალითად, მონაცემთა მოპოვების პროგრამული უზრუნველყოფა ხელს შეუწყობს საცალო ვაჭრობას საერთო ინტერესის მომხმარებლების მოძებნაში. მონაცემთა ბაზა არის მონაცემთა ორგანიზებული შეგროვება. მონაცემები, როგორც წესი, იმგვარად არის ორგანიზებული, რომ რეალობის შესაბამისი ასპექტები (მაგ. სასტუმროებში ოთახების ხელმისაწვდომობა) ისეა მოდებული, რომ პროცესები, რომლებიც მოითხოვს ამ ინფორმაციას, არის მხარდაჭერილი (მაგ., სასტუმროს მოძიება ღია პირობებით) ადგილები). მონაცემთა ბაზის მართვის სისტემები (DBMS) სპეციალურად არის შემუშავებული პროგრამები, რომლებიც ურთიერთქმედებენ მომხმარებლისთან, სხვა პროგრამებთან და თავად მონაცემთა ბაზაში, მონაცემების შეგროვებასა და ანალიზში. მონაცემთა ბაზის მართვის ზოგადი დანიშნულების სისტემა (DBMS) არის პროგრამული სისტემა, რომლის საშუალებითაც შესაძლებელია მონაცემთა ბაზების განსაზღვრა, შექმნა, მოთხოვნა, განახლება და მართვა.


პასუხი 2:

გამარჯობა Dev Dev Raj,

მადლობა A2A- ს!

რაც უფრო სწრაფად იზრდება მონაცემები, ჩნდება მონაცემთა დამუშავებისა და დამუშავების ახალი პირობები. მონაცემთა მოპოვება ერთ-ერთი მათგანია.

როგორც ყველამ ვიცით, მონაცემთა ბაზა არის მონაცემების ორგანიზებული კოლექცია კომპიუტერზე.

მარტივი თვალსაზრისით, მონაცემთა მოპოვება განისაზღვრება, როგორც პროცესი, რომელიც გამოაქვს გამოსაყენებელ მონაცემებს ნედლეული მონაცემების უფრო დიდი ნაკრებიდან. ეს მოიცავს მონაცემთა შაბლონების ანალიზს დიდი რაოდენობით მონაცემებში ერთი ან რამდენიმე პროგრამული უზრუნველყოფით. მონაცემთა მოპოვება გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა მეცნიერება და კვლევა. როგორც მონაცემების მოპოვების პროგრამა, კომპანიებს შეუძლიათ უფრო მეტი შეიტყონ თავიანთი მომხმარებლების შესახებ და შეიმუშაონ უფრო ეფექტური სტრატეგიები სხვადასხვა ბიზნეს ფუნქციებისთვის და გამოიყენონ რესურსები ოპტიმალური და ინფორმატიული გზით. ეს კომპანიებს ეხმარება დაუახლოვდნენ თავიანთ მიზანს და მიიღონ უკეთესი გადაწყვეტილებები. მონაცემთა მოპოვება მოიცავს მონაცემთა ეფექტურად შეგროვებას და შენახვას, ასევე კომპიუტერის დამუშავებას. მონაცემთა მოპოვება იყენებს დახვეწილ მათემატიკურ ალგორითმებს მონაცემების სეგმენტაციისთვის და მომავალი მოვლენების ალბათობის შესაფასებლად. მონაცემთა მოპოვება ასევე ცნობილია როგორც მონაცემთა ცოდნის აღმოჩენა (KDD).

მონაცემთა მოპოვება არის ნედლეული მონაცემების სტრუქტურის და მონაცემების სხვადასხვა ნიმუშების ფორმულირების ან ამოცნობის პროცესი მათემატიკური და გამოთვლითი ალგორითმების გამოყენებით. მონაცემთა მოპოვება ხელს უწყობს ახალი ინფორმაციის წარმოქმნას და სხვადასხვა ინსტაგრამის განბლოკვას. მონაცემები პირველად მოთავსებულია მონაცემთა საწყობში, საჭირო მონაცემების მოპოვების შესასრულებლად და მნიშვნელოვანი ურთიერთობებისა და შაბლონების შესაქმნელად. მონაცემთა მოპოვება მონაცემთა აუზისთვის ნიმუშის ამოცნობის ამოცანაა. აქედან გამომდინარე, საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის კლასიკური და მოწინავე კომპონენტები, ნიმუშების განაწილება და ტრადიციული სტატისტიკა. უნდა აღინიშნოს, რომ მონაცემთა მოპოვება ხორციელდება წინასწარი ჰიპოთეზის გარეშე. ამრიგად, მონაცემები, რომლებიც მოდის მონაცემებიდან, არ წარმოადგენს კონკრეტულ ორგანიზაციულ საკითხს.

დაეხმარა ეს?


პასუხი 3:

გამარჯობა Dev Dev Raj,

მადლობა A2A- ს!

რაც უფრო სწრაფად იზრდება მონაცემები, ჩნდება მონაცემთა დამუშავებისა და დამუშავების ახალი პირობები. მონაცემთა მოპოვება ერთ-ერთი მათგანია.

როგორც ყველამ ვიცით, მონაცემთა ბაზა არის მონაცემების ორგანიზებული კოლექცია კომპიუტერზე.

მარტივი თვალსაზრისით, მონაცემთა მოპოვება განისაზღვრება, როგორც პროცესი, რომელიც გამოაქვს გამოსაყენებელ მონაცემებს ნედლეული მონაცემების უფრო დიდი ნაკრებიდან. ეს მოიცავს მონაცემთა შაბლონების ანალიზს დიდი რაოდენობით მონაცემებში ერთი ან რამდენიმე პროგრამული უზრუნველყოფით. მონაცემთა მოპოვება გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა მეცნიერება და კვლევა. როგორც მონაცემების მოპოვების პროგრამა, კომპანიებს შეუძლიათ უფრო მეტი შეიტყონ თავიანთი მომხმარებლების შესახებ და შეიმუშაონ უფრო ეფექტური სტრატეგიები სხვადასხვა ბიზნეს ფუნქციებისთვის და გამოიყენონ რესურსები ოპტიმალური და ინფორმატიული გზით. ეს კომპანიებს ეხმარება დაუახლოვდნენ თავიანთ მიზანს და მიიღონ უკეთესი გადაწყვეტილებები. მონაცემთა მოპოვება მოიცავს მონაცემთა ეფექტურად შეგროვებას და შენახვას, ასევე კომპიუტერის დამუშავებას. მონაცემთა მოპოვება იყენებს დახვეწილ მათემატიკურ ალგორითმებს მონაცემების სეგმენტაციისთვის და მომავალი მოვლენების ალბათობის შესაფასებლად. მონაცემთა მოპოვება ასევე ცნობილია როგორც მონაცემთა ცოდნის აღმოჩენა (KDD).

მონაცემთა მოპოვება არის ნედლეული მონაცემების სტრუქტურის და მონაცემების სხვადასხვა ნიმუშების ფორმულირების ან ამოცნობის პროცესი მათემატიკური და გამოთვლითი ალგორითმების გამოყენებით. მონაცემთა მოპოვება ხელს უწყობს ახალი ინფორმაციის წარმოქმნას და სხვადასხვა ინსტაგრამის განბლოკვას. მონაცემები პირველად მოთავსებულია მონაცემთა საწყობში, საჭირო მონაცემების მოპოვების შესასრულებლად და მნიშვნელოვანი ურთიერთობებისა და შაბლონების შესაქმნელად. მონაცემთა მოპოვება მონაცემთა აუზისთვის ნიმუშის ამოცნობის ამოცანაა. აქედან გამომდინარე, საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის კლასიკური და მოწინავე კომპონენტები, ნიმუშების განაწილება და ტრადიციული სტატისტიკა. უნდა აღინიშნოს, რომ მონაცემთა მოპოვება ხორციელდება წინასწარი ჰიპოთეზის გარეშე. ამრიგად, მონაცემები, რომლებიც მოდის მონაცემებიდან, არ წარმოადგენს კონკრეტულ ორგანიზაციულ საკითხს.

დაეხმარა ეს?