数据挖掘与OLAP的区别

数据挖掘和OLAP是两种常见的商业智能技术。 BI是基于计算机的方法，用于从与业务相关的数据中识别和提取重要信息。 数据挖掘是指计算机科学领域，涉及从海量数据集中提取数据、趋势和模式。 另一方面，OLAP代表在线分析处理。 顾名思义，OLAP是一种借助多维结构即时访问数据的技术。 在开始之前，数据挖掘和OLAP（在线分析处理）的区别，让我们分别了解这两个术语。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指从大量数据中挖掘知识。 换句话说，你可以说数据挖掘意味着从数据仓库和数据挖掘算法等各个领域收集信息和组装数据，寻找商业组织可以用来提升客户服务，从而增加利润的趋势和模式。

数据挖掘的特性

这些是数据挖掘的主要特性

• 自动查找模式
• 专注于海量数据集和数据库
• 预测结果
• 创建可操作的信息

数据挖掘的架构

数据挖掘系统可能具有给定的主要组件。

知识库

知识库指的是用于评估结果趋势和模式的领域知识。

数据挖掘引擎

数据挖掘引擎是数据挖掘系统的主要组件，由一组用于各种任务的功能模块组成，例如分类、预测、异常值分析等。

模式评估模块

模式评估模块主要负责使用阈值评估模式。

UI（用户界面）

借助此模块，用户和数据挖掘系统可以相互通信。

数据挖掘过程

数据挖掘过程涉及以下步骤

1. 业务理解
2. 数据理解
3. 数据准备
4. 建模
5. 求值
6. 部署

什么是OLAP？

OLAP代表在线分析处理。 它是一种计算方法，允许用户提取有用的信息并查询数据，以便从不同的角度分析数据。 例如，OLAP商业智能查询通常有助于财务报告、预算编制、预测未来销售额、趋势分析和其他目的。 它使用户能够同时分析来自不同数据库系统的数据信息。 OLAP数据存储在多维数据库中。

OLAP和数据挖掘看起来相似，因为它们都对数据进行操作以获取知识，但主要区别在于它们对数据进行操作的方式。 OLAP工具提供多维数据分析和数据的摘要。

OLAP的主要特征

1. 它支持复杂的计算
2. 时间智能
3. 它具有数据的多维视图
4. 以业务为中心的计算
5. 灵活的自助式报告

OLAP的应用

1. 数据库营销
2. 市场营销和销售分析

数据挖掘和OLAP的区别