DBMS與數據挖掘
數據庫管理系統（DBMS）是用於管理數字數據庫的完整系統，它允許存儲數據庫內容、創建/維護數據、搜索和其他功能。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。通常，作為數據挖掘過程輸入的數據存儲在數據庫中。傾向於統計的用戶使用數據挖掘。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。
數據庫管理系統
DBMS，有時也被稱為數據庫管理器，是專門用於管理（即組織、存儲和檢索）系統（即硬盤驅動器或網絡）中所有數據庫的計算機程序的集合。世界上存在著不同類型的數據庫管理系統，其中一些是為正確管理為特定目的配置的數據庫而設計的。最流行的商業數據庫管理系統是Oracle、DB2和microsoftaccess。所有這些產品都為不同的用戶提供了分配不同級別權限的方法，使DBMS可以由單個管理員集中控制，也可以分配給多個不同的用戶。在任何數據庫管理系統中都有四個重要元素。它們是建模語言、數據結構、查詢語言和事務處理機制。建模語言定義了DBMS中託管的每個數據庫的語言。目前有幾種流行的方法，如層次法、網絡法、關係法和對象法。數據結構有助於組織數據，如單個記錄、文件、字段及其定義和對象（如可視媒體）。數據查詢語言通過監視登錄數據、不同用戶的訪問權限以及向系統添加數據的協議來維護數據庫的安全性。SQL是關係數據庫管理系統中常用的查詢語言。最後，允許事務的機制有助於併發性和多樣性。該機制將確保同一記錄不會被多個用戶同時修改，從而保持數據的完整性。此外，DBMS還提供備份和其他功能。
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分支，它處理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？
數據庫管理系統和數據挖掘有什麼區別？
