Data Mining vs Query Tools
Frågeställningar är verktyg som hjälper till att analysera data i en databas. De tillhandahåller sökfrågor, redigerar frågor, söker, hittar, rapporterar och sammanfattar funktioner. Å andra sidan är Data mining ett fält inom datavetenskap som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. Data som används som input för Data mining-processen lagras vanligtvis i databaser. Användare som är benägna mot statistik använder Data Mining. De använder statistiska modeller för att leta efter dolda mönster i data. Data gruvarbetare är intresserade av att hitta användbara relationer mellan olika dataelement, vilket i slutändan är lönsamt för företag.
Datautvinning
Data mining är också känt som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nämnts ovan är det ett datavetenskapligt område som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. På grund av den exponentiella tillväxten av data, särskilt inom områden som affärer, har data mining blivit ett mycket viktigt verktyg för att konvertera denna stora mängd data till affärsinformation, eftersom manuell utvinning av mönster har blivit omöjligt under de senaste decennierna. Till exempel har den för närvarande använts för olika applikationer, såsom analys av sociala nätverk, upptäckt av bedrägerier och marknadsföring. Data mining handlar vanligtvis om följande fyra uppgifter: kluster, klassificering, regression och associering. Clustering är att identifiera liknande grupper från ostrukturerad data. Klassificering är inlärningsregler som kan tillämpas på nya data och innefattar vanligtvis följande steg: förbehandling av data, design av modellering, inlärning / funktionsval och utvärdering / validering. Regression är att hitta funktioner med minimalt fel för modelldata. Och associering letar efter relationer mellan variabler. Data mining används vanligtvis för att svara på frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?Data mining används vanligtvis för att svara på frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?Data mining används vanligtvis för att svara på frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?
Frågeställningar
Frågeställningar är verktyg som hjälper till att analysera data i en databas. Vanligtvis har dessa sökverktyg en GUI-frontend med praktiska sätt att mata in frågor som en uppsättning attribut. När dessa ingångar tillhandahålls genererar verktyget faktiska frågor som består av det underliggande frågespråket som används av databasen. SQL, T-SQL och PL / SQL är exempel på frågespråk som används i många populära databaser idag. Därefter körs dessa genererade frågor mot databaserna och resultaten från frågorna presenteras eller rapporteras till användaren på ett organiserat och tydligt sätt. Vanligtvis behöver inte användaren kunna ett databasspecifikt frågespråk för att kunna använda ett frågverktyg. Nyckelfunktioner i frågverktyg är integrerad frågebyggare och redigerare, sommarrapporter och siffror, import- och exportfunktioner och avancerade sök- / sökfunktioner.
Vad är skillnaden mellan Data mining och Query Tools?
Frågeverktyg kan användas för att enkelt skapa och mata in frågor till databaser. Frågeverktyg gör det väldigt enkelt att skapa frågor utan att ens behöva lära sig ett databasspecifikt frågespråk. Å andra sidan är Data Mining en teknik eller ett begrepp inom datavetenskap som handlar om att extrahera användbar och tidigare okänd information från rådata. Oftast lagras dessa rådata i mycket stora databaser. Därför kan databearbetare använda de befintliga funktionerna i Query Tools för att förbehandla rådata innan Data mining-processen. Huvudskillnaden mellan Data mining-tekniker och användning av Query-verktyg är dock att för att kunna använda Query-verktyg måste användarna veta exakt vad de letar efter, medan data mining används mest när användaren har en vag uppfattning om vad de letar efter.
