Forskel mellem datamining og forespørgselsværktøjer

Datamining mod forespørgselsværktøjer

Forespørgselsværktøjer er værktøjer, der hjælper med at analysere dataene i en database. De leverer forespørgselsopbygning, redigering af forespørgsler, søger, finder, rapporterer og opsummerer funktionaliteter. På den anden side er Data mining et felt inden for datalogi, der beskæftiger sig med udvinding af tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rå data. Data, der bruges som input til Data mining-processen, lagres normalt i databaser. Brugere, der er tilbøjelige til statistik, bruger Data Mining. De bruger statistiske modeller til at se efter skjulte mønstre i data. Databehandlere er interesseret i at finde nyttige forhold mellem forskellige dataelementer, hvilket i sidste ende er rentabelt for virksomheder.

Data mining

Data mining er også kendt som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nævnt ovenfor er det et felt inden for datalogi, der beskæftiger sig med udvindingen af ​​tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rå data. På grund af den eksponentielle vækst af data, især inden for områder som erhvervslivet, er dataindvinding blevet et meget vigtigt værktøj til at konvertere dette store væld af data til forretningsinformation, da manuel udtrækning af mønstre er blevet tilsyneladende umulig i de sidste par årtier. F.eks. Er det i øjeblikket brugt til forskellige applikationer såsom analyse af socialt netværk, bedrageri og markedsføring. Data mining behandler normalt følgende fire opgaver: klynger, klassificering, regression og tilknytning. Clustering identificerer lignende grupper fra ustrukturerede data. Klassificering er læringsregler, der kan anvendes på nye data og vil typisk omfatte følgende trin: forbehandling af data, design af modellering, læring / valg af funktion og evaluering / validering. Regression er at finde funktioner med minimal fejl ved modeldata. Og tilknytning er på udkig efter sammenhænge mellem variabler. Data mining bruges normalt til at besvare spørgsmål som hvad der er de vigtigste produkter, der kan hjælpe med at opnå høj fortjeneste næste år i Wal-Mart?

Forespørgselsværktøjer

Forespørgselsværktøjer er værktøjer, der hjælper med at analysere dataene i en database. Normalt har disse forespørgselsværktøjer en GUI-frontend med praktiske måder at indtaste forespørgsler som et sæt attributter. Når disse input er leveret, genererer værktøjet faktiske forespørgsler, der består af det underliggende forespørgselssprog, der bruges af databasen. SQL, T-SQL og PL / SQL er eksempler på forespørgselssprog, der bruges i mange populære databaser i dag. Derefter udføres disse genererede forespørgsler mod databaserne, og resultaterne af forespørgslerne præsenteres eller rapporteres til brugeren på en organiseret og klar måde. Brugeren behøver typisk ikke at kende et databasespecifikt forespørgselssprog for at bruge et Query-værktøj. Nøglefunktioner i forespørgselsværktøjer er integreret forespørgselsbygger og editor, sommerlige rapporter og tal, import og eksportfunktioner og avancerede søg / muligheder.

Hvad er forskellen mellem Data mining og Query Tools?

Forespørgselsværktøjer kan bruges til let at oprette og indtaste forespørgsler til databaser. Forespørgselsværktøjer gør det meget nemt at oprette forespørgsler uden selv at skulle lære et databasespecifikt forespørgselssprog. På den anden side er Data Mining en teknik eller et koncept inden for datalogi, der beskæftiger sig med at udtrække nyttige og tidligere ukendte oplysninger fra rå data. De fleste af tidspunkterne gemmes disse rå data i meget store databaser. Derfor kan dat minearbejdere bruge de eksisterende funktionaliteter i Query Tools til at forbehandle rå data før Data mining processen. Imidlertid er den største forskel mellem Data mining-teknikker og brug af Query-værktøjer, at brugerne for at bruge Query-værktøjer har brug for at vide nøjagtigt, hvad de leder efter, mens data-mining hovedsagelig bruges, når brugeren har en vag idé om, hvad de er på udkig efter.