データマイニング、クエリツール

データベース内のデータ分析ツールは便利です。クエリ生成、クエリ編集、検索、発見、レポート、集計の機能を提供する。一方、データマイニングは、生データからこれまで知られていなかった興味深い情報を抽出するコンピュータサイエンスの一分野である。データマイニングの入力となるデータは、通常、データベースに格納される。統計データを利用する傾向のあるユーザー。統計モデルを用いて、データの中に隠されたパターンを見つけ出すのである。データマイニングは、異なるデータ要素間の有用な関係を見つけ出し、最終的にビジネスにつなげることに興味がある。

データマイニング

データマイニングは、KDD（Knowledge Discovery in Data）とも呼ばれています。前述したように、生データからこれまで知られていなかった興味深い情報を抽出することを研究するコンピュータサイエンスの分野である。特にビジネスなどの分野では、データの急激な増加により、過去数十年の間にパターンの手動抽出が不可能になったと思われたため、データマイニングは大量のデータをビジネスインテリジェンスに変換する非常に重要なツールになっています。例えば、現在、ソーシャルネットワーク分析、不正検知、マーケティングなど様々な用途で利用されています。データマイニングは通常、クラスタリング、分類、回帰、関連付けの4つのタスクを扱う。クラスタリングは、非構造化データから類似のグループを識別することである。分類は、新しいデータに適用できるルールの学習であり、通常、データの前処理、モデル化の設計、学習/特徴の選択、評価/検証の各ステップを含む。回帰とは、データをモデル化する際に誤差を最小化する関数を探索することである。相関とは、変数間の関係を探索することである。データマイニングは、「来年、ウォルマートが高収益を達成するのに貢献しそうな主要製品はどれか？

お問い合わせツール

クエリツールは、データベース内のデータを分析するためのツールである。通常、これらのクエリツールはGUIフロントエンドを備えており、クエリをプロパティのセットとして簡単に入力することができます。SQL、T-SQL、PL/SQLは、現在多くのデータベースで使用されているクエリ言語の一例です。生成されたクエリーはデータベースに対して実行され、その結果は整理された明確な形でユーザーに表示または報告される。多くの場合、ユーザーはデータベース固有のクエリ言語を知らなくても、クエリツールを使用することができます。クエリツールの主な機能は、統合されたクエリビルダーとエディター、サマリーレポートとチャート、インポートとエクスポート機能、高度な検索/サーチ機能です。

データマイニングとクエリツールの違いは何ですか？