Datamining vs Query-tools
Query Tools zijn tools die helpen bij het analyseren van de gegevens in een database. Ze bieden functies voor het bouwen, bewerken, zoeken, vinden, rapporteren en samenvatten van zoekopdrachten. Aan de andere kant is datamining een gebied in de informatica, dat zich bezighoudt met het extraheren van voorheen onbekende en interessante informatie uit onbewerkte gegevens. Gegevens die worden gebruikt als invoer voor het dataminingproces worden meestal opgeslagen in databases. Gebruikers die geneigd zijn tot statistiek gebruiken Data Mining. Ze gebruiken statistische modellen om verborgen patronen in gegevens te zoeken. Dataminers zijn geïnteresseerd in het vinden van bruikbare relaties tussen verschillende data-elementen, wat uiteindelijk winstgevend is voor bedrijven.
Datamining
Datamining is ook bekend als Knowledge Discovery in Data (KDD). Zoals hierboven vermeld, is het een gebied van informatica, dat zich bezighoudt met het extraheren van voorheen onbekende en interessante informatie uit onbewerkte gegevens. Vanwege de exponentiële groei van gegevens, vooral in gebieden zoals het bedrijfsleven, is datamining een zeer belangrijk hulpmiddel geworden om deze grote schat aan gegevens om te zetten in business intelligence, aangezien handmatige extractie van patronen in de afgelopen decennia schijnbaar onmogelijk is geworden. Het wordt bijvoorbeeld momenteel gebruikt voor verschillende toepassingen, zoals analyse van sociale netwerken, fraudedetectie en marketing. Datamining houdt zich meestal bezig met de volgende vier taken: clustering, classificatie, regressie en associatie. Clustering is het identificeren van vergelijkbare groepen uit ongestructureerde gegevens. Classificatie is leerregels die kunnen worden toegepast op nieuwe gegevens en omvat doorgaans de volgende stappen: voorverwerking van gegevens, ontwerpen van modellering, leren/functieselectie en evaluatie/validatie. Regressie is het vinden van functies met minimale fouten om gegevens te modelleren. En associatie is op zoek naar relaties tussen variabelen. Datamining wordt meestal gebruikt om vragen te beantwoorden zoals wat zijn de belangrijkste producten die kunnen helpen om volgend jaar hoge winsten te behalen in Wal-Mart?
Query-tools
Query Tools zijn tools die helpen bij het analyseren van de gegevens in een database. Gewoonlijk hebben deze querytools een GUI-frontend met handige manieren om query's in te voeren als een set attributen. Zodra deze invoer is geleverd, genereert de tool daadwerkelijke query's die zijn samengesteld uit de onderliggende querytaal die door de database wordt gebruikt. SQL, T-SQL en PL/SQL zijn voorbeelden van querytalen die tegenwoordig in veel populaire databases worden gebruikt. Vervolgens worden deze gegenereerde query's uitgevoerd op de databases en worden de resultaten van de query's op een georganiseerde en duidelijke manier aan de gebruiker gepresenteerd of gerapporteerd. Doorgaans hoeft de gebruiker geen databasespecifieke querytaal te kennen om een Query-tool te gebruiken. De belangrijkste kenmerken van Query-tools zijn de geïntegreerde querybuilder en -editor, beknopte rapporten en cijfers, import- en exportfuncties en geavanceerde zoek-/zoekmogelijkheden.
Wat is het verschil tussen datamining en Query-tools?
Query-tools kunnen worden gebruikt om eenvoudig query's te maken en in databases in te voeren. Querytools maken het heel eenvoudig om query's te bouwen zonder dat u zelfs een databasespecifieke querytaal hoeft te leren. Aan de andere kant is datamining een techniek of een concept in de informatica, die zich bezighoudt met het extraheren van bruikbare en voorheen onbekende informatie uit onbewerkte gegevens. Meestal worden deze onbewerkte gegevens opgeslagen in zeer grote databases. Daarom kunnen dataminers de bestaande functionaliteiten van Query Tools gebruiken om onbewerkte gegevens voor te verwerken vóór het dataminingproces. Het belangrijkste verschil tussen dataminingtechnieken en het gebruik van Query-tools is echter dat, om Query-tools te gebruiken, de gebruikers precies moeten weten waarnaar ze op zoek zijn, terwijl datamining meestal wordt gebruikt wanneer de gebruiker een vaag idee heeft over wat hij wil. zijn op zoek naar.
