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

数据挖掘实际上是对数据的分析。它是一种计算机辅助的过程，通过挖掘和分析由计算机编译或输入计算机的大量数据集。在数据挖掘中，计算机将对数据进行分析并从中提取意义。它还将在数据中寻找隐藏的模式，并尝试预测未来的行为。数据挖掘主要用于发现和显示数据之间的关系。...

数据挖掘实际上是对数据的分析。它是一种计算机辅助的过程，通过挖掘和分析由计算机编译或输入计算机的大量数据集。在数据挖掘中，计算机将对数据进行分析并从中提取意义。它还将在数据中寻找隐藏的模式，并尝试预测未来的行为。数据挖掘主要用于发现和显示数据之间的关系。

数据挖掘（也称为知识发现）的目的是让企业能够查看这些行为、趋势和/或关系，并能够在决策中考虑它们。这使得企业能够做出主动的、知识驱动的决策。

“数据挖掘”一词来源于这样一个事实：数据挖掘的过程，即寻找数据之间的关系，类似于挖掘和寻找珍贵的资料。数据挖掘工具使用人工智能、机器学习、统计学和数据库系统来发现数据之间的相关性。这些工具可以帮助回答传统上过于耗时而无法解决的业务问题。

数据挖掘包括各种步骤，包括原始分析步骤、数据库和数据管理方面、数据预处理、模型和推理考虑、兴趣度度量、复杂性考虑、发现结构的后处理、可视化和在线更新。

相反，数据仓库是完全不同的。然而，数据仓库和数据挖掘是相互关联的。数据仓库是将信息或数据编译到数据仓库中的过程。数据仓库是用来存储数据的数据库。它是一个数据的中央存储库，其中存储着来自不同来源的数据。然后，该数据仓库用于报告和数据分析。它可用于为高级管理层报告创建趋势报告，如年度和季度比较。

数据仓库的目的是为用户提供对数据的灵活访问。数据仓库通常是指跨整个企业的许多不同数据库的组合。

数据仓库和数据挖掘的主要区别在于，数据仓库是将数据编译和组织到一个公共数据库中的过程，而数据挖掘是从该数据库中提取有意义数据的过程。数据挖掘只能在数据仓库完成后进行。

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