DBMS与数据挖掘

数据库管理系统（DBMS）是用于管理数字数据库的完整系统，它允许存储数据库内容、创建/维护数据、搜索和其他功能。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。通常，作为数据挖掘过程输入的数据存储在数据库中。倾向于统计的用户使用数据挖掘。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。

数据库管理系统

DBMS，有时也被称为数据库管理器，是专门用于管理（即组织、存储和检索）系统（即硬盘驱动器或网络）中所有数据库的计算机程序的集合。世界上存在着不同类型的数据库管理系统，其中一些是为正确管理为特定目的配置的数据库而设计的。最流行的商业数据库管理系统是Oracle、DB2和microsoftaccess。所有这些产品都为不同的用户提供了分配不同级别权限的方法，使DBMS可以由单个管理员集中控制，也可以分配给多个不同的用户。在任何数据库管理系统中都有四个重要元素。它们是建模语言、数据结构、查询语言和事务处理机制。建模语言定义了DBMS中托管的每个数据库的语言。目前有几种流行的方法，如层次法、网络法、关系法和对象法。数据结构有助于组织数据，如单个记录、文件、字段及其定义和对象（如可视媒体）。数据查询语言通过监视登录数据、不同用户的访问权限以及向系统添加数据的协议来维护数据库的安全性。SQL是关系数据库管理系统中常用的查询语言。最后，允许事务的机制有助于并发性和多样性。该机制将确保同一记录不会被多个用户同时修改，从而保持数据的完整性。此外，DBMS还提供备份和其他功能。

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分支，它处理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？

数据库管理系统和数据挖掘有什么区别？