Skillnaden mellan DBMS och Data Mining
DBMS vs Data Mining
möjliggör lagring av databasinnehåll, skapande / underhåll av data, sökning och andra funktioner. Å andra sidan är Data Mining ett fält inom datavetenskap, som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. Vanligtvis lagras de data som används som inmatning för datautvinningsprocessen i databaser. Användare som är benägna att använda statistik använder Data Mining. De använder statistiska modeller för att leta efter dolda mönster i data. Data minare är intresserade av att hitta användbara relationer mellan olika dataelement, vilket i slutändan är lönsamt för företagen.
DB9DBMS, som ibland bara kallas för en databashanterare, är en samling datorprogram som är dedikerade till hanteringen (dvs. organisation, lagring och hämtning) av alla databaser som är installerade i en system (dvs. hårddisk eller nätverk). Det finns olika typer av databasstyrningssystem som finns i världen, och några av dem är utformade för korrekt hantering av databaser som är konfigurerade för specifika ändamål. Mest populära kommersiella databashanteringssystem är Oracle, DB2 och Microsoft Access. Alla dessa produkter tillhandahåller medel för fördelning av olika nivåer av privilegier för olika användare, vilket gör det möjligt för en DBMS att styras centralt av en enda administratör eller att tilldelas flera olika personer. Det finns fyra viktiga element i något databashanteringssystem. De är modelleringsspråk, datastrukturer, fråge språk och mekanism för transaktioner. Modelleringsspråket definierar språket för varje databas som är värd i DBMS. För närvarande är flera populära metoder som hierarkiska, nätverk, relation och objekt i praktiken. Datastrukturer hjälper till att organisera data som enskilda poster, filer, fält och deras definitioner och objekt som visuellt media. Datasökningsspråk upprätthåller databasens säkerhet genom att övervaka inloggningsdata, åtkomsträttigheter till olika användare och protokoll för att lägga till data i systemet. SQL är ett populärt fråtspråk som används i Relational Database Management Systems. Slutligen, mekanismen som möjliggör transaktioner hjälper samtidighet och multiplicitet. Den mekanismen kommer att se till att samma rekord inte ändras av flera användare samtidigt, så att dataintegriteten hålls i takt. Dessutom tillhandahåller DBMS backup och andra anläggningar.
Data mining är också känd som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nämnts ovan är det ett fel i datavetenskap, som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata.På grund av exponentiell tillväxt av data, särskilt inom områden som näringsliv, har datautvinning blivit ett mycket viktigt verktyg för att omvandla denna stora mängd data till affärsintelligens, eftersom manuell utvinning av mönster har blivit omöjligt omöjligt under de senaste decennierna. Till exempel är det för närvarande använt för olika applikationer som social nätverksanalys, bedrägeri-upptäckt och marknadsföring. Data mining handlar vanligen om följande fyra uppgifter: gruppering, klassificering, regression och association. Clustering identifierar liknande grupper från ostrukturerad data. Klassificering är lärande regler som kan tillämpas på nya data och kommer normalt att innehålla följande steg: förbehandling av data, design modellering, inlärning / funktion val och utvärdering / validering. Regression är att hitta funktioner med minimalt fel på modelldata. Och föreningen söker relationer mellan variabler. Data mining brukar användas för att svara på frågor som vad är de viktigaste produkterna som kan bidra till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?
DBMS är ett komplett system för bostäder och hantering av en uppsättning digitala databaser. Data Mining är dock en teknik eller ett begrepp inom datavetenskap som behandlar användbar och tidigare okänd information från rådata. De flesta gånger lagras dessa rådata i mycket stora databaser. Därför använder Data miners de befintliga funktionerna i DBMS för att hantera, hantera och till och med förbereda rådata före och under Data Mining-processen. Ett DBMS-system kan dock inte användas för att analysera data. Men, vissa DBMS har för närvarande inbyggda dataanalysverktyg eller -funktioner.
