本篇文章给大家谈谈数据挖掘跟数据仓库，以及数据挖掘数据仓库期末考试对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、浅谈数据仓库和数据挖掘本质
- 2、数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据
- 3、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的概念
- 4、数据仓库与传统数据库的区别?
- 5、数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
- 6、简答题:简述数据仓库和数据挖掘的概念和作用。???求答案!!!
浅谈数据仓库和数据挖掘本质
浅谈数据挖掘与数据仓库 1数据挖掘 1数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。
数据仓库就是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据挖掘就是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
(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。
数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。
数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据
数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
基于大量数据 不是说无法发掘小数据量。实际上，大多数数据发掘算法都可以在较小的数据量上运行并取得成果。可是，一方面，过小的数据量可以经过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映实际国际的一般特征。
数据非易失性主要是针对应用而言。数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，一旦数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少。
在实际商业智能开发过程中，业务元数据和技术元数据是相互关联的，对元数据的深刻理解是数据仓库应用和维护的基础。
元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。 [编辑]元数据的特点[1] ①元数据是关于数据的结构化的数据，它不一定是数字形式的，可来自不同的资源。
二数据仓库特点 面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的概念
OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库 决策支持工具融合 将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
(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。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。
数据仓库与传统数据库的区别?
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。
解决传统数仓的问题 从目前数仓建设的现状来看，实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念，根据传统经验分析，数仓有一个重要的功能，即能够记录历史。
数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
1、(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。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。
2、数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
3、二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
简答题:简述数据仓库和数据挖掘的概念和作用。???求答案!!!
1、数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。数据仓库里的数据通常只需要两种操作：初始化载入和数据访问，因此其数据相对稳定，极少或根本不更新。
2、面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。
3、数据仓库数据仓库是一种只读、用于分析数据库，常常作为决策支持系统底层。
4、一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。
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