डेटा माइनिंग बनाम क्वेरी टूल्स
क्वेरी टूल ऐसे टूल हैं जो डेटाबेस में डेटा का विश्लेषण करने में मदद करते हैं। वे क्वेरी बिल्डिंग, क्वेरी एडिटिंग, सर्चिंग, फाइंडिंग, रिपोर्टिंग और फंक्शनलिटी को सारांशित करते हैं। दूसरी ओर, डेटा माइनिंग कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है, जो कच्चे डेटा से पहले की अज्ञात और दिलचस्प जानकारी के निष्कर्षण से संबंधित है। डेटा माइनिंग प्रक्रिया के लिए इनपुट के रूप में उपयोग किया जाने वाला डेटा आमतौर पर डेटाबेस में संग्रहीत होता है। आंकड़ों की ओर झुकाव रखने वाले उपयोगकर्ता डेटा माइनिंग का उपयोग करते हैं। वे डेटा में छिपे हुए पैटर्न को देखने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करते हैं। डेटा खनिक विभिन्न डेटा तत्वों के बीच उपयोगी संबंध खोजने में रुचि रखते हैं, जो अंततः व्यवसायों के लिए लाभदायक है।
डेटा माइनिंग
डेटा माइनिंग को डेटा में नॉलेज डिस्कवरी (KDD) के रूप में भी जाना जाता है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, यह कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है, जो कच्चे डेटा से पहले अज्ञात और दिलचस्प जानकारी के निष्कर्षण से संबंधित है। डेटा की घातीय वृद्धि के कारण, विशेष रूप से व्यवसाय जैसे क्षेत्रों में, डेटा माइनिंग डेटा के इस बड़े धन को व्यावसायिक बुद्धिमत्ता में बदलने के लिए बहुत महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है, क्योंकि पिछले कुछ दशकों में पैटर्न का मैन्युअल निष्कर्षण असंभव प्रतीत होता है। उदाहरण के लिए, वर्तमान में इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों जैसे सोशल नेटवर्क विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाने और विपणन के लिए किया जाता है। डेटा माइनिंग आमतौर पर निम्नलिखित चार कार्यों से संबंधित है: क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, रिग्रेशन और एसोसिएशन। क्लस्टरिंग असंरचित डेटा से समान समूहों की पहचान कर रहा है। वर्गीकरण सीखने के नियम हैं जिन्हें नए डेटा पर लागू किया जा सकता है और इसमें आम तौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होंगे: डेटा का प्रीप्रोसेसिंग, मॉडलिंग डिजाइन करना, सीखना/फीचर चयन और मूल्यांकन/सत्यापन।प्रतिगमन मॉडल डेटा में न्यूनतम त्रुटि वाले फ़ंक्शन ढूंढ रहा है। और एसोसिएशन चरों के बीच संबंधों की तलाश में है। डेटा माइनिंग का उपयोग आमतौर पर सवालों के जवाब देने के लिए किया जाता है जैसे कि मुख्य उत्पाद कौन से हैं जो अगले साल वॉल-मार्ट में उच्च लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं?
क्वेरी टूल्स
क्वेरी टूल ऐसे टूल हैं जो डेटाबेस में डेटा का विश्लेषण करने में मदद करते हैं। आमतौर पर इन क्वेरी टूल में विशेषताओं के एक सेट के रूप में इनपुट क्वेरी के सुविधाजनक तरीकों के साथ एक GUI फ्रंट एंड होता है। एक बार जब ये इनपुट प्रदान किए जाते हैं तो टूल डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित क्वेरी भाषा से बने वास्तविक प्रश्न उत्पन्न करता है। SQL, T-SQL और PL/SQL आज कई लोकप्रिय डेटाबेस में उपयोग की जाने वाली क्वेरी भाषाओं के उदाहरण हैं। फिर, इन उत्पन्न प्रश्नों को डेटाबेस के विरुद्ध निष्पादित किया जाता है और प्रश्नों के परिणाम एक संगठित और स्पष्ट तरीके से उपयोगकर्ता को प्रस्तुत या रिपोर्ट किए जाते हैं। आमतौर पर, उपयोगकर्ता को क्वेरी टूल का उपयोग करने के लिए डेटाबेस-विशिष्ट क्वेरी भाषा जानने की आवश्यकता नहीं होती है। क्वेरी टूल की प्रमुख विशेषताएं एकीकृत क्वेरी बिल्डर और संपादक, सारांश रिपोर्ट और आंकड़े, आयात और निर्यात सुविधाएं और उन्नत खोज/खोज क्षमताएं हैं।
डेटा माइनिंग और क्वेरी टूल में क्या अंतर है?
क्वेरी टूल का उपयोग आसानी से डेटाबेस में क्वेरी बनाने और इनपुट करने के लिए किया जा सकता है। क्वेरी टूल डेटाबेस-विशिष्ट क्वेरी भाषा सीखने के बिना भी क्वेरी बनाना बहुत आसान बनाते हैं। दूसरी ओर, डेटा माइनिंग कंप्यूटर विज्ञान में एक तकनीक या अवधारणा है, जो कच्चे डेटा से उपयोगी और पहले से अज्ञात जानकारी निकालने से संबंधित है। अधिकांश समय, ये कच्चे डेटा बहुत बड़े डेटाबेस में संग्रहीत होते हैं। इसलिए डेटा माइनर डेटा माइनिंग प्रक्रिया से पहले कच्चे डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए क्वेरी टूल्स की मौजूदा कार्यक्षमता का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, डेटा माइनिंग तकनीकों और क्वेरी टूल का उपयोग करने के बीच मुख्य अंतर यह है कि, क्वेरी टूल का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को यह जानने की आवश्यकता होती है कि वे वास्तव में क्या खोज रहे हैं, जबकि डेटा माइनिंग का उपयोग ज्यादातर तब किया जाता है जब उपयोगकर्ता को इस बारे में अस्पष्ट विचार होता है कि वे क्या चाहते हैं। ढूंढ रहे हैं।
