Forskjellen Mellom Data Mining Og Query Tools

Forskjellen Mellom Data Mining Og Query Tools
Forskjellen Mellom Data Mining Og Query Tools

Video: Forskjellen Mellom Data Mining Og Query Tools

Video: Forskjellen Mellom Data Mining Og Query Tools
Video: Data mining ,KDD Model, difference between data mining and query tools 2024, April
Anonim

Data Mining vs Query Tools

Spørringsverktøy er verktøy som hjelper til med å analysere dataene i en database. De tilbyr spørreoppbygging, spørreredigering, søk, funn, rapportering og oppsummering av funksjoner. På den annen side er Data mining et felt innen informatikk, som omhandler utvinning av tidligere ukjent og interessant informasjon fra rådata. Data som brukes som input for Data mining-prosessen lagres vanligvis i databaser. Brukere som er tilbøyelige til statistikk, bruker Data Mining. De bruker statistiske modeller for å lete etter skjulte mønstre i data. Datamaskiner er interessert i å finne nyttige forhold mellom forskjellige dataelementer, noe som til slutt er lønnsomt for bedrifter.

Datautvinning

Data mining er også kjent som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nevnt ovenfor er det et felt innen informatikk, som omhandler utvinning av tidligere ukjent og interessant informasjon fra rådata. På grunn av den eksponentielle veksten av data, spesielt i områder som virksomhet, har data mining blitt et veldig viktig verktøy for å konvertere denne store mengden data til business intelligence, ettersom manuell utvinning av mønstre har blitt tilsynelatende umulig de siste tiårene. For eksempel er den for tiden brukt til forskjellige applikasjoner, for eksempel analyse av sosiale nettverk, oppdagelse av svindel og markedsføring. Data mining behandler vanligvis følgende fire oppgaver: klynging, klassifisering, regresjon og tilknytning. Clustering er å identifisere lignende grupper fra ustrukturerte data. Klassifisering er læringsregler som kan brukes på nye data og inkluderer vanligvis følgende trinn: forbehandling av data, utforming av modellering, læring / funksjonsvalg og evaluering / validering. Regresjon er å finne funksjoner med minimal feil for å modellere data. Og assosiasjon er på jakt etter forhold mellom variabler. Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?

Spørringsverktøy

Spørringsverktøy er verktøy som hjelper til med å analysere dataene i en database. Vanligvis har disse søkeverktøyene en GUI-frontend med praktiske måter å legge inn spørsmål som et sett med attributter. Når disse inngangene er gitt, genererer verktøyet faktiske spørsmål som består av det underliggende spørrespråket som brukes av databasen. SQL, T-SQL og PL / SQL er eksempler på spørringsspråk som brukes i mange populære databaser i dag. Deretter blir disse genererte spørringene utført mot databasene, og resultatene av spørringene blir presentert eller rapportert til brukeren på en organisert og klar måte. Vanligvis trenger ikke brukeren å kjenne et databasespesifikt spørrespråk for å bruke et spørringsverktøy. Hovedfunksjonene i spørringsverktøyene er integrert spørrebygger og redaktør, sommerlige rapporter og tall, import og eksportfunksjoner og avanserte søke- / søkefunksjoner.

Hva er forskjellen mellom Data mining og Query Tools?

Spørringsverktøy kan brukes til å enkelt bygge og legge inn spørsmål til databaser. Spørringsverktøy gjør det veldig enkelt å bygge spørsmål uten å måtte lære et databasespesifikt spørrespråk. På den annen side er Data Mining en teknikk eller et konsept innen informatikk, som handler om å hente ut nyttig og tidligere ukjent informasjon fra rådata. Disse rå dataene lagres oftest i veldig store databaser. Derfor kan gruvearbeidere bruke de eksisterende funksjonene i spørringsverktøyene til å forhåndsbehandle rådata før datautvinningsprosessen. Hovedforskjellen mellom datautvinningsteknikker og bruk av spørringsverktøy er imidlertid at brukerne trenger å vite nøyaktig hva de leter etter, for å bruke spørringsverktøy, mens datautvinning brukes mest når brukeren har en vag ide om hva de ser etter.

Anbefalt: