数据挖掘 vs 数据仓库

数据仓库指的是将数据编译和组织到一个共同数据库的过程，而数据挖掘指的是从数据库中提取有用数据的过程。数据挖掘过程依赖于数据仓库阶段编译的数据来识别有意义的模式。创建数据仓库是为了支持管理系统。

数据仓库

数据仓库是指可以存储数据以进行有用挖掘的地方。它就像一个具有超大存储容量的快速计算机系统。来自组织各种系统的数据被复制到数据仓库，在那里可以获取数据并进行整合以删除错误。在这里，可以针对数据仓库存储进行高级请求。

数据仓库整合来自众多来源的数据，这确保了数据质量、准确性和一致性。数据仓库通过将分析处理与事务数据库分离来提升系统执行。数据从不同的数据库流入数据仓库。数据仓库通过将数据分类为描述数据格式和类型的一种模式来工作。查询工具使用模式检查数据表。

数据仓库和数据库都是相关的数据系统，但两者用于不同的目的。数据仓库旨在存储大量的历史数据，并支持对所有数据进行快速请求，通常使用联机分析处理 (OLAP)。数据库旨在存储当前事务并允许快速访问特定事务以进行持续业务流程，通常称为联机事务处理 (OLTP)。

数据仓库的重要特性

数据仓库的重要特性如下所示

1. 面向主题

数据仓库是面向主题的。它提供有关某个主题的有用数据，而不是公司的日常运营，这些主题可以是客户、供应商、营销、产品、促销等。数据仓库通常侧重于数据建模和分析，这有助于企业组织做出数据驱动的决策。

2. 时变性

数据仓库中存在的不同数据提供特定时期内的信息。

3. 集成性

数据仓库是通过连接来自异构源（例如社交数据库、平面文件等）的数据构建的。

4. 非易失性

这意味着，一旦数据进入仓库就无法更改。

数据仓库的优势

• 更准确的数据访问
• 提高生产力和性能
• 经济高效
• 一致且高质量的数据

数据挖掘

数据挖掘指的是数据分析。它是计算机支持的分析大量数据集的过程，这些数据集要么由计算机系统编译，要么已下载到计算机中。在数据挖掘过程中，计算机分析数据并从中提取有用信息。它在数据集中寻找隐藏模式，并尝试预测未来的行为。数据挖掘主要用于发现和指示数据集之间的关系。

数据挖掘旨在使企业组织能够查看业务行为、趋势关系，从而使业务能够做出数据驱动的决策。它也称为数据库中的知识发现 (KDD)。数据挖掘工具利用人工智能、统计学、数据库和机器学习系统来发现数据之间的关系。数据挖掘工具可以支持传统上耗时解决任何问题的业务相关问题。

数据挖掘的重要特性

数据挖掘的重要特性如下所示

• 它利用模式的自动化发现。
• 它预测预期结果。
• 它侧重于大型数据集和数据库
• 它创建可操作的信息。

数据挖掘的优点

i. 市场分析

数据挖掘可以预测市场，帮助企业做出决策。例如，它预测谁热衷于购买哪种类型的产品。

ii. 欺诈检测

数据挖掘方法可以帮助找出哪些手机通话、保险索赔、信用卡或借记卡购买将是欺诈性的。

iii. 金融市场分析

数据挖掘技术广泛用于帮助建模金融市场

iv. 趋势分析

分析市场中当前存在的趋势是一项战略优势，因为它有助于根据市场需求降低成本和制造过程。

数据挖掘与数据仓库的区别