数据挖掘(data mining)和数据仓库(data warehousing)的区别

数据挖掘与数据仓库...

数据挖掘与数据仓库

数据挖掘过程指的是计算机科学的一个分支，它处理从大型数据集中提取模式的问题。然后利用统计方法和人工智能将这些集合结合起来。现代商业中的数据挖掘负责将原始数据转换为人工智能的来源。数据**纵，因此能够给出可靠的决策，可用于决策。这使企业在竞争中占据优势，因为它们拥有可以用来提供情报的数据集。数据挖掘也被组织用于分析实践，包括营销、监视、科学发现和欺诈检测。还有其他与数据挖掘相关的常用术语，如数据钓鱼、数据挖掘甚至数据窥探。所有这些都指向数据挖掘的不同变体，这些变体用于抽样小数据集，这些小数据集可能太小而无法产生统计推断。然而，这些在概述使用中数据的有效性方面是至关重要的，并且在期望达到给定数据总体时可以用于创建假设。

另一方面，数据仓库是一个描述组织中用于数据收集的系统的术语。数据仓库收集的这些数据是事务系统（如**、采购记录甚至贷款记录）提供的数据。数据记录取自各个创建点，并集中在一个屋檐下，即数据仓库。然后报告这些数据，并以聚合的方式进行报告，以帮助业务信息的用户做出有效的决策。数据仓库要有效地工作，需要数据源、数据库和报告工具。

因此，可以说数据仓库是一个数据库，用于报告已分析的数据的特定目的。这些数据来自不同的报告系统。

为了完成其功能，数据仓库在三个不同的层中维护功能。其中包括暂存、集成和访问。在暂存过程中，开发人员存储原始数据的唯一目的是进行分析和支持。集成层用于数据的集成，并对数据的用户具有抽象级别。最后，访问层对于从不同的数据用户获取数据非常重要，数据挖掘和数据仓库都可以被称为收集商业智能的工具。两者的主要区别在于商业智能的收集方式。因此，可以说，已妥善保管的数据很容易挖掘和利用。因此，数据仓库负责简化数据挖掘工作，将需要挖掘的所有相关数据存放在一个中心位置，而不是当数据挖掘必须在不同位置不断寻找数据时。这有助于节省用于数据挖掘的时间和用于挖掘的资源。

摘要

数据挖掘是从大型数据集中提取数据的过程。数据仓库是将所有相关数据汇集在一起的过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能收集工具。数据挖掘是数据收集中的一种特定工具。数据仓库是一种通过从数据集中提取数据来节省时间和提高效率的工具数据仓库有三层，即暂存层、集成层和访问层。

发表于 2021-06-24 12:45
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分类：IT

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