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数据仓库和数据挖掘的区别

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数据仓库和数据挖掘是与编译、组织和提取有用数据相关的两个关键过程。在数据仓库中,数据被编译并组织到一个公共数据库中,而在数据挖掘中,从数据库中提取有用的数据。

这篇文章将带您深入了解数据仓库和数据挖掘的世界,以帮助您了解它们的区别。那么,让我们开始吧。

什么是数据仓库?

术语数据仓库是指来自不同来源的多个数据片段的组合。随着数据的汇编,对质量、准确性和数据一致性进行全面检查。

多个数据库联手提供流入各自数据仓库的数据。此外,存储在仓库中的数据以特定的布局和模式排列。它进一步增强了数据类型的定义并相应地使用它。

数据仓库是通过进行数据清理、数据整合和数据集成来帮助决策制定的过程。该程序是完全数字化的,与传统方式相比,结果更快。


数据仓库定义

数据仓库是一种环境,其中来自不同来源的关键数据存储在特定模式中。数据仓库是一种关系数据库,用于报告和分析数据。


数据仓库的特点

数据仓库主要用于查询和分析而不是事务处理。数据仓库通常用于支持不同的管理相关管理功能。

数据仓库的趋势在过去几年发生了很大变化。所有用户都开始了解正确处理数据的重要性。因此,了解数据仓库的一些关键特性非常重要。


1.协作

数据分析并非易事,尤其是当数据来自不同位置和类型时。该过程主要侧重于整合来自非同源来源的数据。从长远来看,这最终会提高数据分析效率。

2.时变

如果没有可用的精确时间戳,数据是不完整的。这有助于确定数据集上传到数据仓库的时间线。这有助于在管理数据时查看历史视图。

3.面向对象

数据仓库取决于被视为关键特征的特定方向。它专注于收入、销售、广告等多个主题。数据分析过程也因此得到了巨大的帮助。

4.非易失性

仓库中存在的数据是非易失性的。换句话说,在更新系统中的新数据集后,之前的数据不会被擦除。其他操作数据库无疑容易频繁更改。


数据仓库的好处

您需要注意的数据仓库的一些显着好处是-

数据仓库是一致的并提供高质量的数据

数据仓库在降低成本方面发挥关键作用

数据仓库提供更及时的数据访问

数据仓库确保优化的性能和生产力


什么是数据挖掘?

另一方面,数据挖掘是借助计算机系统中的各种工具来分析大量数据的过程。它用于从数据中提取有用的信息和模式。

任何传统数据库都可以进行数据挖掘,但是,数据仓库的数据质量一流,建议在数据仓库系统上进行数据挖掘。它对于支持知识发现至关重要,因为它可以发现隐藏的模式和关联,设计分析模型,并进行分类和预测。


数据挖掘定义

数据挖掘是用于分析数据的计算机支持的过程。数据挖掘技术分析由计算机系统编译的大量数据集。当您运行数据挖掘过程时,您的计算机将分析数据并从中提取有用的信息。

在没有专门的数字工具的情况下计算数据集是一项乏味的工作。有两种不同的方法可以进行数据分析。第一个是计算机系统本身进行数据挖掘的情况。

另一方面,数据可以下载到单独的计算机上。计算机工具检查数据并整理其中存在的有用信息。隐藏的模式也使用特殊的数据挖掘方法浮出水面。


数据挖掘的特点

数据挖掘技术寻找数据集中的隐藏模式并尝试进行未来预测。它有助于发现和指示数据集之间的关系。


了解使数据挖掘成为许多成功企业优先考虑的功能非常重要。那么,让我们来看看数据挖掘过程的特征——

1.管理数据集

数据挖掘可以轻松管理庞大的数据库并从中生成适当的结果。可以突出数据之间的共同趋势,并在它们之间建立新的关系。

2.预测

数据主要用于通过分析先前的结果来预测明显的结果。数据挖掘被认为在这项工作中非常有效,因为它可以轻松管理大量信息。

3.业务提升

一些企业依赖数据挖掘来计算他们在市场中的行为。这会让他们知道的策略,他们可能会觉得没有太大的效果。

4.大计算

毫无疑问,数学计算容易出错。在这些情况下,数据挖掘是可靠的,因为计算机本身可以完成所有工作。


数据挖掘的好处

通过预测谁对您的产品最感兴趣,数据挖掘在直销中至关重要

挖掘大数据集并进行有效的趋势分析

挖掘数据还有助于大数据集的欺诈检测

数据挖掘有助于金融市场的有效预测


数据仓库和数据挖掘之间的主要区别

上述对数据仓库和数据挖掘的分析将帮助您了解数据仓库与数据挖掘的所有主要和次要方面。


他们的工作程序在几个方面彼此不同。下面提到了数据仓库和数据挖掘之间的一些主要区别-


1.数据的收集和提取

数据仓库在一个位置收集数据文件并管理它们以备将来参考。而数据挖掘是指处理数据以从中提取有用的信息。可以突出显示数据中可用的未知模式并使计算变得容易。

2.基于可用性的数据仓库与数据挖掘

数据仓库让组织拥有存储大量数据的机制,而另一方面,数据挖掘用于数据仓库以找出有用的模式。

3.使用数据仓库和数据挖掘的顺序

数据仓库应该在数据挖掘之前使用,因为它有助于将数据编译和组织到一个公共数据库中,而数据挖掘需要编译数据以将其提取为有用的模式。

4.用户

数据仓库是应该由工程师引导的过程,而数据挖掘是由企业家、企业主等进行的。


什么时候应该选择数据仓库?

许多用户更喜欢数据仓库而不是常规数据库,这使数据管理更有效。如果后期不需要数据源,建议使用数据仓库。

此外,该过程在从异构来源收集数据方面非常有效。将交易数据与可用分析数据分开也很方便。该工具将减少用户的工作量并自行解决问题。

最终,分析合唱团的整体表现将经历一次突然的提升。最后,这是保护重要数据以备将来参考的最佳方式。


什么时候应该选择数据挖掘?

随着术语数据挖掘的出现,使用这种数据管理结构可以解决多种情况。

大公司可以一次性轻松计算出他们的收入和客户数据库。如果需要从大数据中管理和提取信息,数据挖掘是最可行的选择。此外,市场活动可以基于数据挖掘中使用的工具生成的结果。

总的来说,更多地了解企业在市场上的进展并没有什么坏处。数据挖掘是一个有用的工具,可以概述实施的策略。

最后,您对数据仓库与数据挖掘的所有疑虑都已消除。数据挖掘和数据仓库流程是两种不同的技术,用于利用和优化数据使用以做出有利的业务决策。

从存储数据到模式识别,再到分析处理、欺诈检测和未来预测,这两者对于当代企业来说都是不可避免的。