数据挖掘与查询工具
数据库中的数据分析工具是帮助。它们提供查询生成、查询编辑、搜索、查找、报告和汇总功能。另一方面，数据挖掘是计算机科学中的一个领域，它处理从原始数据中提取先前未知和有趣的信息。作为数据挖掘过程输入的数据通常存储在数据库中。倾向于使用统计数据的用户。他们利用统计模型来寻找数据中隐藏的模式。数据挖掘者感兴趣的是在不同的数据元素之间寻找有用的关系，这对企业最终是有利可图的。
数据挖掘
数据挖掘也称为数据中的知识发现（KDD）。如前所述，它是计算机科学的一个领域，研究从原始数据中提取先前未知和有趣的信息。由于数据的指数级增长，特别是在商业等领域，数据挖掘已经成为将大量数据转化为商业智能的非常重要的工具，因为在过去几十年中，人工提取模式似乎变得不可能。例如，它目前被用于各种应用，如社交网络分析、欺诈检测和营销。数据挖掘通常处理以下四个任务：聚类、分类、回归和关联。聚类是从非结构化数据中识别相似的组。分类是可以应用于新数据的学习规则，通常包括以下步骤：数据预处理、建模设计、学习/特征选择和评估/验证。回归是寻找对数据建模误差最小的函数。关联是寻找变量之间的关系。数据挖掘通常用来回答这样的问题：哪些主要产品可能有助于沃尔玛明年获得高利润？
查询工具
查询工具是帮助分析数据库中数据的工具。通常这些查询工具有一个GUI前端，可以方便地将查询作为一组属性输入。一旦提供了这些输入，该工具将生成由数据库使用的底层查询语言组成的实际查询。SQL、T-SQL和PL/SQL是当今许多流行数据库中使用的查询语言的示例。然后，对数据库执行这些生成的查询，并以有组织和清晰的方式向用户显示或报告查询结果。通常，用户不需要知道特定于数据库的查询语言就可以使用查询工具。查询工具的主要功能是集成的查询生成器和编辑器、汇总报表和图表、导入和导出功能以及高级查找/搜索功能。
数据挖掘和查询工具有什么区别？
