本篇文章给大家谈谈数据挖掘跟数据仓库，以及举例说明数据挖掘与数据仓库的关系对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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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
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。
(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。
【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。
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。
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。
数据仓库与数据挖掘原理及应用内容简介
1、《数据仓库与数据挖掘原理及应用》是一本深度剖析数据仓库和数据挖掘的专业书籍，它全面涵盖了这两个领域的理论、方法、技术及实际应用。该书首先阐述了数据仓库的诞生与发展，定义了其体系结构，包括数据仓库的构成、元数据、数据粒度和模型，以及ETL过程。
2、《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。
3、《数据仓库与数据挖掘技术原理及应用》是由编者姚家奕所著，该书作为高等学校信息管理示范教材系列的一部分，于2009年8月1日由电子工业出版社首次出版。全书共432页，采用简体中文编写，适合读者阅读。开本尺寸为16开，为读者提供了清晰的阅读体验。本书的ISBN号码为9787121093982，便于读者在书店或网络上查找。
4、产品尺寸和重量方面，这本书的尺寸为26厘米 x 14厘米 x 6厘米，重量约为458克，携带和阅读都非常便捷，无论是专业学者还是对此领域感兴趣的读者，都能找到适合的阅读体验。通过这本书，读者可以了解到数据仓库和数据挖掘的核心理论，以及它们在实际应用中的重要价值。
5、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。3部分介绍了相关学科和技术，如统计学、人工智能、商业智能和OLAP。
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、(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。
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、数据仓库就是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据挖掘就是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
数据仓库与数据挖掘技术内容简介
1、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。
2、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。
3、在数据挖掘方面，作者以实践为主，介绍了一系列关键技术，如关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法等。每一项技术，作者都会首先阐述其理论原理，然后通过实例演示如何应用这些算法解决实际问题。
4、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。
5、《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。
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