數據挖掘與查詢工具
數據庫中的數據分析工具是幫助。它們提供查詢生成、查詢編輯、搜索、查找、報告和彙總功能。另一方面，數據挖掘是計算機科學中的一個領域，它處理從原始數據中提取先前未知和有趣的信息。作為數據挖掘過程輸入的數據通常存儲在數據庫中。傾向於使用統計數據的用戶。他們利用統計模型來尋找數據中隱藏的模式。數據挖掘者感興趣的是在不同的數據元素之間尋找有用的關係，這對企業最終是有利可圖的。
數據挖掘
數據挖掘也稱為數據中的知識發現（KDD）。如前所述，它是計算機科學的一個領域，研究從原始數據中提取先前未知和有趣的信息。由於數據的指數級增長，特別是在商業等領域，數據挖掘已經成為將大量數據轉化為商業智能的非常重要的工具，因為在過去幾十年中，人工提取模式似乎變得不可能。例如，它目前被用於各種應用，如社交網絡分析、欺詐檢測和營銷。數據挖掘通常處理以下四個任務：聚類、分類、迴歸和關聯。聚類是從非結構化數據中識別相似的組。分類是可以應用於新數據的學習規則，通常包括以下步驟：數據預處理、建模設計、學習/特徵選擇和評估/驗證。迴歸是尋找對數據建模誤差最小的函數。關聯是尋找變量之間的關係。數據挖掘通常用來回答這樣的問題：哪些主要產品可能有助於沃爾瑪明年獲得高利潤？
查詢工具
查詢工具是幫助分析數據庫中數據的工具。通常這些查詢工具有一個GUI前端，可以方便地將查詢作為一組屬性輸入。一旦提供了這些輸入，該工具將生成由數據庫使用的底層查詢語言組成的實際查詢。SQL、T-SQL和PL/SQL是當今許多流行數據庫中使用的查詢語言的示例。然後，對數據庫執行這些生成的查詢，並以有組織和清晰的方式向用戶顯示或報告查詢結果。通常，用戶不需要知道特定於數據庫的查詢語言就可以使用查詢工具。查詢工具的主要功能是集成的查詢生成器和編輯器、彙總報表和圖表、導入和導出功能以及高級查找/搜索功能。
數據挖掘和查詢工具有什麼區別？
