数据挖掘和数据仓库是什么？有什么联系和区别？

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一、定义
　

数据仓库是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的数据，更加庞大的数据集，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。
　

二、联系
　

数据仓库和数据挖掘都是决策支持新技术。但他们有着完全不同的辅助决策方式。数据仓库中存储着大量辅助决策的数据，它为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合信息或趋势分析信息。数据挖掘是利用一系列算法挖掘数据中隐含的信息和知识，让用户在进行决策中使用。总之，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，而且两者最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
　

三、区别
　

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。数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
　

1、作用不同：
　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、发展不同：
　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、操作不同：
　数据仓库一般称为联机分析处理OLAP，是针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。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。

 

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