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数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点

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。

2、二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。

3、【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。

4、数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有 价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

浅谈数据挖掘与数据仓库

1、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）。

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。

4、【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。

数据挖掘和数据仓库的关系?

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。

从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识，是建立数据仓库与使用数据挖掘的最大目的，两者的本质与过程是两回事。换句话说，数据仓库应先行建立完成，数据挖掘才能有效率的进行，因为数据仓库本身所含数据是干净（不会有错误的数据参杂其中）、完备，且经过整合的。

【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。

二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。

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。

还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。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。

数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书

1、实验完成后，学生按要求完成实验报告。整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。 实验一 K-Means聚类算法实现 实验目的 通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

2、商务智能从传统数据库演变为数据仓库，着重阐述了数据仓库的定义、特性、发展历程及其各种结构，如概念结构、虚拟数据仓库、数据集市和分布式结构等。同时，数据挖掘技术被概述，包括其发展、定义、常用技术和工具，以及与数据仓库的关联和应用过程。

3、本书详尽阐述了数据仓库与数据挖掘技术，分为十个部分，旨在深入探讨商务智能的核心概念。首先，第一章介绍了商务智能的基础知识，为后续章节打下坚实的基础。接着，第二章详细探讨了数据仓库的开发模型，为实际项目提供了框架指导。

简述数据库数据仓库和数据挖掘三者之间的关系

1、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。

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、二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。

4、是建立数据仓库与使用数据挖掘的最大目的，两者的本质与过程是两回事。换句话说，数据仓库应先行建立完成，数据挖掘才能有效率的进行，因为数据仓库本身所含数据是干净（不会有错误的数据参杂其中）、完备，且经过整合的。因此两者关系或许可解读为数据挖掘是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。

5、还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。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。

6、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。