Data mining vs strumenti di query
Gli strumenti di query sono strumenti che consentono di analizzare i dati in un database. Forniscono la creazione di query, la modifica delle query, la ricerca, la ricerca, la segnalazione e il riepilogo delle funzionalità. D'altra parte, Data mining è un campo in informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. I dati utilizzati come input per il processo di data mining di solito sono memorizzati nei database. Gli utenti inclini alle statistiche utilizzano il data mining. Utilizzano modelli statistici per cercare modelli nascosti nei dati. I minatori di dati sono interessati a trovare relazioni utili tra i diversi elementi di dati, che è in definitiva redditizio per le imprese.
Estrazione dei dati
Il data mining è anche noto come Knowledge Discovery in Data (KDD). Come accennato in precedenza, è un campo dell'informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti dai dati grezzi. A causa della crescita esponenziale dei dati, specialmente in aree come il business, il data mining è diventato uno strumento molto importante per convertire questa grande ricchezza di dati in business intelligence, in quanto l'estrazione manuale di modelli è diventata apparentemente impossibile negli ultimi decenni. Ad esempio, è attualmente utilizzato per varie applicazioni come l'analisi dei social network, il rilevamento di frodi e il marketing. Il data mining di solito tratta i seguenti quattro compiti: clustering, classificazione, regressione e associazione. Il clustering identifica gruppi simili da dati non strutturati. La classificazione è regole di apprendimento che possono essere applicate ai nuovi dati e in genere include i seguenti passaggi: preelaborazione dei dati, progettazione di modelli, apprendimento / selezione delle caratteristiche e valutazione / convalida. La regressione sta trovando le funzioni con un errore minimo per modellare i dati. E l'associazione sta cercando relazioni tra variabili. Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande quali quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare ad ottenere alti profitti l'anno prossimo in Wal-Mart?
Strumenti di query
Gli strumenti di query sono strumenti che consentono di analizzare i dati in un database. Di solito questi strumenti di query hanno un front-end della GUI con metodi convenienti per inserire query come un insieme di attributi. Una volta forniti questi input, lo strumento genera query effettive costituite dal linguaggio di query sottostante utilizzato dal database. SQL, T-SQL e PL / SQL sono esempi di linguaggi di query utilizzati oggi in molti database popolari. Quindi, queste query generate vengono eseguite rispetto ai database e i risultati delle query vengono presentati o segnalati all'utente in modo organizzato e chiaro. In genere, l'utente non deve conoscere un linguaggio di query specifico del database per utilizzare uno strumento di query. Le funzionalità principali degli strumenti di Query sono il generatore ed editor di query integrato, i rapporti e le cifre estive, le funzioni di importazione ed esportazione e le funzionalità di ricerca / ricerca avanzate.
Qual è la differenza tra Data mining e Query Tools?
Gli strumenti di query possono essere utilizzati per creare e inserire facilmente query nei database. Gli strumenti di query semplificano la creazione di query senza dover nemmeno imparare un linguaggio di query specifico del database. D'altra parte, Data Mining è una tecnica o un concetto in informatica, che si occupa di estrarre informazioni utili e precedentemente sconosciute dai dati grezzi. La maggior parte delle volte questi dati grezzi sono archiviati in database molto grandi. Pertanto, i minatori di dati possono utilizzare le funzionalità esistenti degli strumenti di query per sottoporre a pre-elaborazione i dati grezzi prima del processo di data mining. Tuttavia, la differenza principale tra le tecniche di Data mining e l'utilizzo degli strumenti di Query è che, per poter utilizzare gli strumenti di query, gli utenti devono sapere esattamente cosa cercano, mentre il data mining viene utilizzato principalmente quando l'utente ha una vaga idea di cosa essi stanno cercando.