数据仓库与数据挖掘之间的关系

定义
数据仓库：一个面向主题、集成、非易失、时间相关的数据集合，用于支持决策制定。
数据挖掘：从数据中提取未知但有价值信息的知识发现过程。
关系
数据仓库和数据挖掘密切相关，并且协同工作以支持业务智能和数据驱动的决策制定：
数据仓库为数据挖掘提供基础
数据仓库存储大量干净、集成和一致的数据，为数据挖掘提供了可靠的基础。
数据仓库的结构化和主题性使其成为数据挖掘的理想来源。
数据挖掘从数据仓库中提取洞察力
数据挖掘算法应用于数据仓库数据，以识别模式、趋势和异常情况。
这些洞察力有助于企业了解客户行为、市场趋势和运营效率。
数据挖掘结果反馈给数据仓库
数据挖掘结果可以反馈给数据仓库，以增强其内容和改进数据质量。
例如，发现的数据错误或偏差可以更新数据仓库中的数据。
数据挖掘的类型
描述性数据挖掘：识别过去的数据模式和趋势。
预测性数据挖掘：预测未来事件或趋势。
诊断性数据挖掘：确定事件或结果背后的原因。
规范性数据挖掘：提出优化决策的建议。
协同工作
数据仓库和数据挖掘协同工作，为企业提供全面且有价值的商业智能解决方案：
数据仓库提供高质量的数据，最大限度地提高数据挖掘结果的准确性和可靠性。
数据挖掘从数据仓库中提取洞察力，为决策制定者提供信息。
这些洞察力用于改善运营、识别机会和制定战略决策。