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

业务人员和技术人员经常混淆数据挖掘和数据仓库这两个术语。随着数据采集软件程序的实施和计算机内存成本的降低，整个数据管理领域都经历了惊人的增长。这两个功能背后的主要目的是提供工具和方法来探索大量数据中的模式和意义。...

业务人员和技术人员经常混淆数据挖掘和数据仓库这两个术语。随着数据采集软件程序的实施和计算机内存成本的降低，整个数据管理领域都经历了惊人的增长。这两个功能背后的主要目的是提供工具和方法来探索大量数据中的模式和意义。

Data mining is the use of pattern recognition logic to identity trends within a sample data set and extrapolate this information against the larger data pool, while data warehousing is the process of extracting and storing data to allow easier reporting.

数据挖掘和数据仓库的主要区别在于系统设计、使用的方法和目的。数据挖掘是使用模式识别逻辑来识别样本数据集中的趋势，并根据更大的数据池推断这些信息。数据仓库是提取和存储数据以便于报告的过程。

The goal of using data mining tools is to uncover hidden patterns in information.

数据挖掘是一个通用术语，用于描述从数据中派生模式的一系列业务流程。通常，统计分析软件包用于根据最终用户生成的数据集和查询确定特定模式。数据挖掘的一个典型用途是创建有针对性的营销计划，识别财务欺诈，并将异常行为模式标记为安全审查的一部分。

数据挖掘的一个很好的例子是电话公司向现有客户推销产品的过程。这家电话公司使用数据挖掘软件访问其客户信息数据库。编写查询以识别在特定时间段内已订阅基本电话套餐和互联网服务的客户。选择此数据集后，将编写另一个查询，以确定这些客户中有多少人在试用促销期间利用了免费的附加电话功能。这项数据挖掘工作的结果揭示了一些行为模式，这些行为模式可以推动或帮助完善营销计划，以增加额外电话服务的使用。

值得注意的是，数据挖掘的主要目的是发现数据中的模式。用于定义样本集的规范对输出的相关性和分析的准确性有着巨大的影响。回到上面的例子，如果数据集仅限于特定地理区域内的客户，那么结果和模式将不同于更广泛的数据集。尽管数据挖掘和数据仓库都处理大量信息，但使用的过程却截然不同。

数据仓库是一种软件产品，用于存储大量数据并运行专门设计的查询和报告。商业智能是一个日益增长的研究领域，其重点是数据仓库和相关功能。这些工具旨在提取数据并将其存储在一种旨在提高系统性能的方法中。数据挖掘和数据仓库中的许多术语是相同的，导致了更多的混淆。

发表于 2021-12-15 10:46
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分类：互联网

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