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

数据挖掘与数据仓库...

数据挖掘与数据仓库

术语“数据挖掘”和“数据仓库”与数据管理领域有关。这些是数据收集程序，主要用于研究和分析大量数据中的统计、模式和维度。

数据挖掘

术语“数据挖掘”用于从不同角度分析数据并将数据总结成有用信息的过程。数据挖掘软件对信息进行处理，以便在降低成本或增加收入或两者兼而有之的情况下对数据进行管理。

数据挖掘程序是根据用户生成的数据和查询，通过识别特定趋势，对信息进行深入研究和收集。数据挖掘软件的主要目标是识别异常模式，特别是发现与财务有关的欺诈行为，并生成有针对性的程序来加强营销。

由于采集的数据量巨大，目前主要使用的是数据挖掘软件。这些数据通过扫描仪、直邮回复、ATM机、Web服务器日志、人口统计数据、闭路摄像头、信用卡交易和许多其他来源源源不断地涌入。在进行任何分析之前，必须对所有这些信息进行验证和总结。这个过程被归类为数据仓库。下一步是通过数据挖掘下集成的各种程序来整理这些信息。

数据挖掘软件使用了不同的步骤。第一步是数据的预处理，包括：数据的选择、数据的清洗、噪声的去除和数据的变换。创建这些公共信息单元后，将生成新字段。下一步是构建数据挖掘模型。这里生成了一个前瞻性模型来总结有用的信息。最后一步是数据挖掘模型的评估。

随着商业竞争的日益激烈，数据挖掘在当前是必要的。两家公司在服务、个性化、安全性和实时企业方面展开了竞争。

数据仓库

数据仓库是收集和存储数据的过程，以后可以对这些数据进行分析以进行数据挖掘。数据仓库是一个复杂的计算机系统，具有很大的存储容量。来自所有源的数据都指向该源，在该源中清除数据以删除冲突和冗余信息。数据仓库的过程支持集中的数据访问。

精细和复杂的数据捕获和处理技术是组织建立有效和高效的数据仓库设施的主要来源。这些是公司保持盈利能力、效率和竞争优势的重要资产。收集的数据通过一个称为数据生命周期管理的过程传递。

数据仓库利用相关数据库管理系统的技术，如提取、加载、转换和关系在线应用程序处理。数据仓库技术有四个特点。它们是：基于主题的设计、与数据的集成、状态的非易失性图像、数据和数据的时变视图。

总结：

数据挖掘和数据仓库技术是数据管理系统的一部分。
数据仓库主要关注数据的收集，而数据挖掘则关注对组织重要信息的分析和总结。
数据挖掘和数据仓库过程的技术是不同的。

发表于 2021-06-24 10:14
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分类：商业金融

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