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本篇文章给大家谈谈数据仓库与数据挖掘，以及数据仓库与数据挖掘ppt对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
区别：
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。
2、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。
3、处理方式不同：
数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。
联系：
1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。
2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
扩展资料：
数据仓库与数据挖掘的发展历程：
关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显著成果，标志着数据库技术的日益成熟。
但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。
主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C/S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。
数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关，是一门综合性的技术学科。
参考资料：
百度百科-数据挖掘
百度百科-数据仓库
数据挖掘与数据仓库的联系与区别
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。
(6)数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据仓库与数据挖掘的差别
(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。
简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系
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。
(6)数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据仓库与数据挖掘的差别
(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。
1、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。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQLServer等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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