Forskjell mellom data mining og søkeverktøy
Data Mining vs Query Tools
Query Tools er verktøy som hjelper å analysere dataene i en database. De tilbyr spørringsbygging, spørringsredigering, søking, finne, rapportering og oppsummering av funksjoner. På den annen side er Data mining et felt innen datavitenskap, som omhandler utvinning av tidligere ukjente og interessante opplysninger fra rå data. Data som brukes som inngang for datautvinningsprosessen, lagres vanligvis i databaser. Brukere som er tilbøyelig til statistikk, bruker Data Mining. De benytter statistiske modeller for å lete etter skjulte mønstre i data. Data minearrangører er interessert i å finne nyttige forhold mellom ulike dataelementer, noe som til slutt er lønnsomt for bedrifter.
Data mining
Data mining er også kjent som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nevnt ovenfor er det et felt av datavitenskap, som omhandler utvinning av tidligere ukjente og interessante opplysninger fra rå data. På grunn av den eksponentielle dataveksten, særlig på områder som næringsliv, har datautvinning blitt et svært viktig verktøy for å konvertere denne store mengden data til forretningsinformasjon, da manuell utvinning av mønstre har blitt tilsynelatende umulig de siste tiårene. For eksempel er det for tiden brukt til ulike applikasjoner som sosial nettverksanalyse, bedrageringsdeteksjon og markedsføring. Data mining handler vanligvis om følgende fire oppgaver: clustering, klassifisering, regresjon og forening. Clustering identifiserer like grupper fra ustrukturerte data. Klassifisering er læringsregler som kan brukes på nye data og vil typisk inkludere følgende trinn: forhåndsbehandling av data, utforming av modellering, læring / funksjonsvalg og evaluering / validering. Regresjon er å finne funksjoner med minimal feil på modelldata. Og foreningen ser etter forhold mellom variabler. Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hva er de viktigste produktene som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?
Søkeverktøy
Søkeverktøy 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 spørringer som et sett med attributter. Når disse inngangene er levert, genererer verktøyet faktiske spørsmål som består av det underliggende spørrespråket som brukes av databasen. SQL, T-SQL og PL / SQL er eksempler på spørrespråk som brukes i mange populære databaser i dag. Da 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 brukeren ikke å kjenne et databasespesifikt søksmål for å bruke et søkeverktøy.Nøkkelfunksjoner for søkeverktøy er integrert spørringsbygger og redaktør, sommerrapporter og tall, import- og eksportfunksjoner og avanserte søke- / søkegenskaper.
Hva er forskjellen mellom datautvinning og søkeverktøy?
Søkeverktøy kan brukes til å enkelt bygge og legge inn spørringer til databaser. Søkeverktøy 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 datavitenskap, som omhandler utvinning av nyttig og tidligere ukjent informasjon fra rå data. De fleste ganger lagres disse rådataene i svært store databaser. Derfor kan Data miners bruke de eksisterende funksjonene til Query Tools til å forhåndsbehandle rå data før Data mining prosessen. Imidlertid er hovedforskjellen mellom datautvinningsteknikker og bruk av søkeverktøy at for å kunne bruke søkeverktøy må brukerne vite nøyaktig hva de leter etter, mens datautvinning brukes mest når brukeren har en vag idé om hva de er ute etter.
