數據挖掘和數據倉庫有什么區別(Difference Between Data Mining and Data Warehousing)？

數據挖掘和數據倉庫這兩個術語經常被業務和技術人員混淆。隨著數據收集軟件程序的實施和計算機內存成本的降低，整個數據管理領域都經歷了驚人的增長。這兩個功能背后的主要目的是提供挖掘大量數據中模式和意義的工具和...

數據挖掘和數據倉庫這兩個術語經常被業務和技術人員混淆。隨著數據收集軟件程序的實施和計算機內存成本的降低，整個數據管理領域都經歷了驚人的增長。這兩個功能背后的主要目的是提供挖掘大量數據中模式和意義的工具和方法。

使用數據挖掘工具的目的是發現信息中隱藏的模式數據挖掘和數據倉庫的主要區別在于系統設計、使用的方法和目的。數據挖掘是使用模式識別邏輯來識別樣本數據集中的趨勢，并根據更大的數據池推斷這些信息數據倉庫是提取和存儲數據以便于報告的過程。

數據挖掘是使用模式識別邏輯來識別樣本數據中的趨勢根據更大的數據池設置和推斷這些信息，而數據倉庫是提取和存儲數據以便于報告的過程。數據挖掘是一個通用術語，用于描述從數據派生模式的一系列業務流程通常，統計分析軟件包用于根據最終用戶生成的數據集和查詢來識別特定模式。數據挖掘的典型用途是創建有針對性的營銷計劃，識別財務欺詐，并在安全審查中標記行為中的異常模式數據挖掘的一個很好的例子是電話公司向現有客戶推銷產品的過程。電話公司使用數據挖掘軟件訪問其客戶信息數據庫。編寫查詢以識別在特定時間段內訂閱基本手機套餐和互聯網服務。一旦選擇了此數據集，另一個查詢是為了確定有多少客戶在試用促銷期間利用了免費的附加電話功能。此數據挖掘練習的結果揭示了可以驅動或幫助改進營銷計劃以增加附加電話服務使用率的行為模式需要注意的是，數據挖掘的主要目的是發現數據中的模式。用于定義樣本集的規范對輸出的相關性和分析的準確性有著巨大的影響僅限于特定地理區域內的客戶，其結果和模式將不同于更廣泛的數據集，盡管數據挖掘和數據倉庫都處理大量的信息，但使用的過程卻截然不同數據倉庫是一種軟件產品，用于存儲大量數據，并運行專門設計的查詢和報告。商業智能是一個日益增長的研究領域，其重點是數據倉庫和相關功能。這些工具旨在提取數據并將其存儲在旨在提供增強系統的方法中性能。數據挖掘和數據倉庫中的許多術語是相同的，這會導致更多的混淆。