数据挖掘与数据仓库的区别

数据挖掘是从数据中提取有用信息和数据模式的过程，而数据仓库是为支持管理功能而开发的数据库管理系统。阅读本文，了解更多关于数据挖掘和数据仓库及其区别的信息。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是一种用于确定数据模式并从数据中提取有用信息的流程。可以理解为从一组数据中提取有用数据的一种通用方法。在数据挖掘过程中，会反复分析数据以查找模式。

数据挖掘通常由企业家和工程师进行，以提取有意义的数据。它使用多种技术，包括模式识别，以识别数据中的模式。它还有助于检测系统中可能发生的意外错误。

数据挖掘的主要优势在于，与其他统计数据处理技术相比，它具有成本效益。但是，它并不完全准确，因为现实世界中没有什么是完美的。

数据仓库是一种旨在执行分析的数据库系统。它将所有相关数据组合到一个模块中。

数据仓库的过程通常由工程师完成。在数据仓库中，数据以周期性的方式存储。在这个过程中，数据被提取并存储在一个位置，以便于报告。此外，数据仓库会定期更新。这就是为什么它被用于大型公司，以便保持最新状态的原因。它有助于简化各种业务数据。但是，如果分析所需的数据未与数据仓库集成，则可能会导致数据丢失。

数据仓库存储大量的历史数据，这有助于用户分析趋势和季节性，从而做出进一步预测。

现在，让我们详细讨论数据挖掘和数据仓库之间重要的区别。

下表重点介绍了数据挖掘和数据仓库之间所有主要区别：

因素	数据挖掘	数据仓库
定义	数据挖掘是从不同的数据集查找隐藏信息和模式的过程。	数据仓库是一个大型关系数据库管理系统，旨在分析数据。
功能	数据挖掘从大量数据中提取有用的信息和见解。	数据仓库组合了大量相关数据。
实现	数据挖掘在数据仓库之后实现，以提取有用的见解。	数据仓库在数据挖掘之前实现，其中数据被编译并存储在公共数据库中。
优势	数据挖掘的主要优势包括：有助于预测趋势、财务分析、市场分析和识别欺诈。	数据仓库的优势包括：易于访问数据、一致的数据存储和增强的响应时间。
执行者	数据挖掘由企业家和工程师执行。	数据仓库由工程师执行。
应用	数据挖掘用于识别数据中的关系和模式。	数据仓库用于一致地组织海量数据。

两者之间最显著的区别在于，数据挖掘用于识别关系、模式并从不同的数据集中提取有用的信息；而数据仓库用于组合极其庞大的相关数据集。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于：2023年2月21日

9000+ 次浏览

通过完成课程获得认证

开始