数据仓库和数据挖掘的关系（数据仓库与数据挖掘区别）

数据仓库与数据挖掘的原理是什么?

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。

数据仓库是指从各种数据源通过ETL（抽取、转换、加载）得到规整的数据，往往是纬度表和事实表的方式；数据挖掘是指在数据仓库的既有数据上通过聚类，回归，神经网络等技术发现知识，得出结论支持决策。

数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。

数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（Design Support System）所需的数据，供决策支持或数据分析使用。

即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件。因此数据挖掘与传统分析方法有很大的不同。

数据贵约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小的多，但仍接近保持原数据的完整性。对归约后的数据集挖掘更有效。

数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别?

数据库就是我们通常用到的用于联机事务处理的。数据仓库主要针对联机分析处理帮助决策人员进行决策的。数据挖掘技术可以作为数据仓库的前端应用，在数据仓库中挖掘出有价值的信息。

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。

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。

从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。许多人对于Data Warehousing和数据挖掘时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。

面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

然而，两者之间也有本质区别：数据仓库是侧重于数据存储和组织的技术，提供数据的基础；而数据挖掘则是一种数据分析手段，专门针对数据仓库中的数据进行深入挖掘和洞察。Smartbi作为国产BI领导者，致力于商业智能与大数据分析，通过自主研发，满足企业级的多方位需求，包括报表、可视化分析、数据挖掘等。

简述数据库数据仓库和数据挖掘三者之间的关系

1、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。

2、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。

3、数据挖掘与数据仓库的关系：尽管数据挖掘技术扎根于计算科学和数学，但两者的结合能给数据挖掘带来各种便利和功能。首先，数据挖掘有一个昂贵的数据清理、数据变换和数据集成的过程，作为数据的预处理。而已经完成数据清理、数据变换和数据集成的数据仓库，完全能为数据挖掘提供它所需要的挖掘数据。

浅谈数据挖掘与数据仓库

1、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。

2、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。

3、数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。

4、数据挖掘常能挖掘出超越归纳范围的关系，但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系，是以数据挖掘此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据关系的特性，事实上己超越了我们经验、教育、想象力的限制，OLAP可以和数据挖掘互补，但这项特性是数据挖掘无法被OLAP取代的。