什么数据挖掘和数据仓库（数据仓库和数据挖掘有哪些应用领域）

数据仓库与数据库有何异同?

1、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。再看看应用的不同 业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。

2、主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。

3、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据仓库与数据挖掘问题

数据仓库与数据挖掘是紧密相关的两种数据分析工具，它们在决策支持过程中发挥着关键作用。数据仓库是一种设计，旨在从操作数据中提炼出有价值的信息，通过一系列处理和转换，使得用户能够基于这些信息进行策略性的决策制定。因此，数据仓库系统常常被称为决策支持系统。

【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

数据仓库是一种数据存储和数据组织技术，提供数据源。（2）数据挖掘是一种数据分析技术，可针对数据仓库中的数据进行分析。数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。

数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

浅谈数据挖掘与数据仓库 1数据挖掘 1数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。

数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。

数据挖掘是从“数据库”还是“数据仓库”抽取数据?

从数据仓库。数据仓库是数据库的一种表现形式，但是与传统数据库概念相比有着更庞大的数据量，更多的数据主题与数据维度，同时物理涉设计也偏向于海量数据并行处理，与事物处理型数据库差异很大。

数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

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。处理方式不同：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。

数据仓库是一种数据存储和数据组织技术，提供数据源。（2）数据挖掘是一种数据分析技术，可针对数据仓库中的数据进行分析。数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。

数据挖掘（Data Mining-DM）是从存放在数据库、数据仓库、或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程川。

数据采集和数据挖掘是不一样的。它们是数据管理的不同阶段。数据采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。 它通常可以与Web抓取、Web爬虫和数据提取互换使用。

数据挖掘和数据科学有什么区别?

简言之，一个偏理论，一个偏应用。数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。

数据挖掘和数据科学基本上是一回事。数据挖掘是30年前的说法，现在叫法高大上些。以前数据挖掘主要是基于统计学的理论和算法。这几年理论上，大量用数学和物理的理论和算法逐步引入，比如流型，热力熵啊。总的来说这两个是一回事。数据工程，是具体把数据科学理论去解决实际问题。

数据科学的基础知识 数据科学简介，介绍数据科学的定义、起源以及应用领域。数据库与数据管理，学习数据库设计、数据模型、数据清洗、数据集成等技术。统计学基础，掌握统计学的基本概念、方法和应用，如概率、假设检验、回归分析等。

其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

数据仓库与数据挖掘技术—数据光滑

数据光滑技术：分箱：通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据的值。有序值分布到一些“桶”或箱中，由于分箱方法考察近邻的值，因此进行局部光滑。一般来说，宽度越大光滑效果越大。回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。

https：//pan.baidu.com/s/1scFw3y9oOJSxC-8ImQ-iSw 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘技术 》是2007年电子工业出版社出版的书籍，作者是陈京民。本书介绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。

首先，第一章介绍了商务智能的基础理论，为后续章节奠定了基础。接着，第二章至第四章分别探讨了数据仓库的开发模型和应用过程，以及在线分析的原理和技术。第五章特别关注了数据挖掘的基本原理和技术，以及相关的应用工具。第六章转向电子商务的智能化，展示如何将这些技术应用到实际的商业环境中。

《数据仓库与数据挖掘》是一本深入探讨数据仓库和数据挖掘技术的实用指南。该书共分为12个章节，从基础知识开始，逐步探讨其核心内容。首先，读者将了解数据仓库的基本概念和架构，包括其存储和处理方式。接着，书中的章节将深入讲解数据仓库系统的设计与开发，让读者掌握构建方法。

数据仓库与数据挖掘技术原理及应用目录 第1章概述了数据仓库和数据挖掘的基础。1部分讲述了从数据库到数据仓库的转变，强调了数据库在处理分析需求时的局限性，以及数据仓库的产生，对比了传统数据库与数据仓库的主要差异。2部分介绍了数据挖掘的起源、发展过程，以及它与数据仓库的关联。

《数据仓库与数据挖掘技术原理及应用》是一部全面深入的指南，分为导论、原理、技术和实践四个逻辑部分。首先，第1章和第2章是导论，介绍了数据仓库和数据挖掘的基础概念，并阐述了这些技术在诸如电子商务、金融和医疗等热门行业中的最新应用实例，展示了其实用价值。

数据仓库的数据清理与数据挖掘的数据清理有什么不同?

1、其中，数据清理的内容要大于等于数据仓库的数据清洗，如果数据挖掘的数据源是从数据仓库， 则在数据清理阶段可以省去对不完整数据、错误数据和重复数据的清理，但像平滑噪声数据，识别并删除孤立点，解决不一致性等还是要在数据清理阶段执行。

2、目的不同：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。阶段不同：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、数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。（2） 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。（3） 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。（4） 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。（5） 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

4、但他们又有不同，OLAP是验证型的分析工具，而数据挖掘是预测型的工具。

5、数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

6、因此数据挖掘与传统分析方法有很大的不同。2数据挖掘的应用价值 （1）分类：首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。