数据仓库与挖掘技术（数据仓库与数据挖掘是做什么的）

数据挖掘和数据仓库的关系?

1、数据仓库与数据挖掘的联系 （1） 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。

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、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。

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。

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点

1、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。

2、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。

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、【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。

5、数据仓库的输入方是不同的数据源，比如：有的数据存在mysql里，有的数据存在mongdb里，还有一些第三方的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。多数据源通过ETL（Extract-数据抽取；Transform-数据转换；Load-数据加载）集成。

6、数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等 4）数据挖掘和决策支持系统 数据仓库 OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库 决策支持工具融合 将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。