数据挖掘与数据仓库的关系,数据仓库与数据挖掘是什么

数据挖掘与数据仓库的关系,数据仓库与数据挖掘是什么

我们经常听到别人谈论数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但它们之间又有什么区别，下面我们将围绕数据仓库、数据平台、数据湖和数据中台的概念、数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看做数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理(OLAP)工具，用于各种粒度的多维数据的

综上所述，数据仓库应该具有这些数据：整合性数据(integrated data)、详细和汇总性的数据(detailed and summarized data)、历史数据、解释数据的数据。从数据仓库挖掘出对决策有用的信数据仓库是一种存储技术，它的数据存储量是一般数据库的100倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。数据挖掘

绝大多数数据仓库的建设目的都是为了进行数据分析与挖掘，基本都是基于关系数据库与多维数据库建立，由于目前数据存储方式的多样化，也有其他的方案，如分布式数据存储或微服务数据管理研究基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架是很有意义的。数据挖掘是一种大型数据库(如数据仓库)中提取隐藏的预测性信息的新技术。数据挖掘是一种展望和预测性的信息分析

实验课程名数据仓库的实验地点教二301实验室实验时间2014-04-14 OLAP技术实践称：数据仓1.实验目的：1)掌握决策树模型的基本概念和计算方法，并用其预测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，

数据挖掘和数据仓库的关系在大多数情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中提取进行数据挖掘的数据有许多好处。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。数据仓库不仅是集成数据