Data mining e strumenti di query
Gli strumenti di query sono strumenti che aiutano ad analizzare i dati in un database. Forniscono funzionalità di creazione di query, modifica di query, ricerca, ricerca, creazione di report e riepilogo. D' altra parte, il data mining è un campo dell'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 vengono generalmente archiviati nei database. Gli utenti inclini alla statistica utilizzano il Data Mining. Utilizzano modelli statistici per cercare modelli nascosti nei dati. I data miner sono interessati a trovare relazioni utili tra diversi elementi di dati, il che è in definitiva redditizio per le aziende.
Data mining
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 da dati grezzi. A causa della crescita esponenziale dei dati, soprattutto in aree come il business, il data mining è diventato uno strumento molto importante per convertire questa grande quantità di dati in business intelligence, poiché l'estrazione manuale dei modelli è diventata apparentemente impossibile negli ultimi decenni. Ad esempio, è attualmente utilizzato per varie applicazioni come l'analisi dei social network, il rilevamento delle frodi e il marketing. Il data mining di solito si occupa delle seguenti quattro attività: clustering, classificazione, regressione e associazione. Il clustering identifica gruppi simili da dati non strutturati. La classificazione è regole di apprendimento che possono essere applicate a nuovi dati e in genere includeranno i seguenti passaggi: preelaborazione dei dati, progettazione di modelli, apprendimento/selezione delle funzionalità e valutazione/convalida. La regressione sta trovando funzioni con un errore minimo per modellare i dati. E l'associazione cerca relazioni tra variabili. Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande come quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare a ottenere profitti elevati il prossimo anno in Wal-Mart?
Strumenti di query
Gli strumenti di query sono strumenti che aiutano ad analizzare i dati in un database. Di solito questi strumenti di query hanno un front-end GUI con modi convenienti per inserire le 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 sui database ei risultati delle query vengono presentati o segnalati all'utente in modo organizzato e chiaro. In genere, l'utente non ha bisogno di conoscere un linguaggio di query specifico del database per utilizzare uno strumento di query. Le caratteristiche principali degli strumenti di query sono il generatore e l'editor di query integrati, i rapporti e le cifre estive, le funzionalità di importazione ed esportazione e le funzionalità avanzate di ricerca/ricerca.
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 nemmeno dover imparare un linguaggio di query specifico del database. D' altra parte, il Data Mining è una tecnica o un concetto in informatica, che si occupa di estrarre informazioni utili e precedentemente sconosciute da dati grezzi. Nella maggior parte dei casi, questi dati grezzi vengono archiviati in database molto grandi. Pertanto i data miner possono utilizzare le funzionalità esistenti di Query Tools per preelaborare i dati grezzi prima del processo di data mining. Tuttavia, la principale differenza tra le tecniche di data mining e l'utilizzo degli strumenti di query è che, per utilizzare gli strumenti di query, gli utenti devono sapere esattamente cosa stanno cercando, mentre il data mining viene utilizzato principalmente quando l'utente ha una vaga idea di cosa stanno cercando stanno cercando.
