Data Mining vs. Abfragetools
Abfragetools sind Tools, mit denen die Daten in einer Datenbank analysiert werden können. Sie bieten Funktionen zum Erstellen von Abfragen, Bearbeiten von Abfragen, Suchen, Suchen, Berichten und Zusammenfassen von Funktionen. Andererseits ist Data Mining ein Bereich der Informatik, der sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Daten, die als Eingabe für den Data Mining-Prozess verwendet werden, werden normalerweise in Datenbanken gespeichert. Benutzer, die zu Statistiken neigen, verwenden Data Mining. Sie verwenden statistische Modelle, um nach versteckten Mustern in Daten zu suchen. Data Miner sind daran interessiert, nützliche Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen zu finden, was letztendlich für Unternehmen rentabel ist.
Data Mining
Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bezeichnet. Wie oben erwähnt, handelt es sich um ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Aufgrund des exponentiellen Datenwachstums, insbesondere in Bereichen wie Unternehmen, ist Data Mining zu einem sehr wichtigen Instrument geworden, um diese große Datenfülle in Business Intelligence umzuwandeln, da das manuelle Extrahieren von Mustern in den letzten Jahrzehnten scheinbar unmöglich geworden ist. Beispielsweise wird es derzeit für verschiedene Anwendungen wie die Analyse sozialer Netzwerke, die Aufdeckung von Betrug und das Marketing verwendet. Data Mining befasst sich normalerweise mit den folgenden vier Aufgaben: Clustering, Klassifizierung, Regression und Zuordnung. Beim Clustering werden ähnliche Gruppen aus unstrukturierten Daten identifiziert. Bei der Klassifizierung handelt es sich um Lernregeln, die auf neue Daten angewendet werden können und in der Regel die folgenden Schritte umfassen: Vorverarbeitung von Daten, Entwurf von Modellierung, Lernen / Auswahl von Funktionen und Bewertung / Validierung. Bei der Regression werden Funktionen mit minimalen Fehlern für Modelldaten gefunden. Und die Assoziation sucht nach Beziehungen zwischen Variablen. Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?
Abfragetools
Abfragetools sind Tools, mit denen Sie die Daten in einer Datenbank analysieren können. Normalerweise verfügen diese Abfragetools über ein GUI-Frontend mit bequemen Möglichkeiten, Abfragen als eine Reihe von Attributen einzugeben. Sobald diese Eingaben bereitgestellt wurden, generiert das Tool tatsächliche Abfragen, die aus der zugrunde liegenden Abfragesprache bestehen, die von der Datenbank verwendet wird. SQL, T-SQL und PL / SQL sind Beispiele für Abfragesprachen, die heutzutage in vielen gängigen Datenbanken verwendet werden. Anschließend werden diese generierten Abfragen für die Datenbanken ausgeführt und die Ergebnisse der Abfragen werden dem Benutzer auf organisierte und übersichtliche Weise präsentiert oder gemeldet. In der Regel muss der Benutzer keine datenbankspezifische Abfragesprache kennen, um ein Abfragetool verwenden zu können. Zu den Hauptfunktionen der Abfragetools gehören der integrierte Abfrage-Generator und -Editor, sommerliche Berichte und Abbildungen, Import- und Exportfunktionen sowie erweiterte Such- / Suchfunktionen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Abfragetools?
Abfrage-Tools können verwendet werden, um einfach Abfragen zu erstellen und in Datenbanken einzugeben. Abfragetools machen es sehr einfach, Abfragen zu erstellen, ohne eine datenbankspezifische Abfragesprache lernen zu müssen. Andererseits ist Data Mining eine Technik oder ein Konzept in der Informatik, das sich mit dem Extrahieren nützlicher und bisher unbekannter Informationen aus Rohdaten befasst. In den meisten Fällen werden diese Rohdaten in sehr großen Datenbanken gespeichert. Daher können Data Miner die vorhandenen Funktionen der Abfragetools verwenden, um Rohdaten vor dem Data Mining-Prozess vorzuverarbeiten. Der Hauptunterschied zwischen Data Mining-Techniken und der Verwendung von Abfragetools besteht jedoch darin, dass die Benutzer zur Verwendung von Abfragetools genau wissen müssen, wonach sie suchen, während Data Mining hauptsächlich verwendet wird, wenn der Benutzer eine vage Vorstellung davon hat, was sie sind sind auf der Suche nach.
