原创 数据仓库和数据挖掘的有什么联系和区别?

发布时间:2020-01-12 17:13:04 浏览 2697 来源:博学谷 作者:照照

    数据仓库和数据挖掘的有什么联系和区别?首先我们要清楚数据仓库是一个实现数据存放庞大的地方,而数据挖掘是从海量的数据中提取数据。因此这两者在本质上就存在明显的区别,不过两者既相互区别又相互联系,数据仓库和数据挖掘都可以看做是商业智能工具集合。下面我们来好好认识一下数据仓库和数据挖掘的定义、联系和区别吧!
      

    数据仓库和数据挖掘

     

    一、定义
      

    数据仓库是数据库的一种概念上的升级,可以说是为满足新需求设计的一种新数据库,而这个数据库是需容纳更多的数据,更加庞大的数据集,从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支撑的战略集合,主要是用于数据挖掘和数据分析,以建立数据沙盘为基础,为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。
      

    二、联系
      

    数据仓库和数据挖掘都是决策支持新技术。但他们有着完全不同的辅助决策方式。数据仓库中存储着大量辅助决策的数据,它为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合信息或趋势分析信息。数据挖掘是利用一系列算法挖掘数据中隐含的信息和知识,让用户在进行决策中使用。总之,数据仓库是为了数据挖掘做预准备,数据挖掘可建立在数据仓库之上,而且两者最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
      

    三、区别
      

    数据仓库是一种存储技术,它的数据存储量是一般数据库的100倍,它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。它研究各种方法和技术,从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
      

    1、作用不同:
      数据仓库是为了支持复杂的分析和决策,数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息,多用来预测。
      

    2、发展不同:
      数据仓库是数据挖掘的先期步骤,通过数据仓库的构建,提高了数据挖掘的效率和能力,保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。
      

    3、操作不同:
      数据仓库一般称为联机分析处理OLAP,是针对某些主题的历史数据进行分析,支持管理决策。数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据,找到数据的潜在模式进行预测,它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下,数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。

     

    以上就是数据仓库和数据挖掘的联系和区别,大家都了解了吗?想要学习大数据的更多相关内容,欢迎大家登陆博学谷官网,上面有许多优质且免费的大数据课程等着你!

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