本文目录索引

• 1，数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
• 2，简述数据仓库与关系数据库的区别与联系
• 3，数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别?
• 4，数据库，数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
• 5，谁能帮我简要回答一下数据仓库与数据挖掘的区别与联系
• 6，数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括)
• 7，数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系

1，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

2，简述数据仓库与关系数据库的区别与联系

区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、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。 3、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。 4、数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 5、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。 联系： 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，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。 扩展资料： 1、面向主题的：传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据；数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。 这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的；而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜（数据）是按照小贩（应用程序）归堆（存储）的，超市里面则是按照菜的类型（同主题）归堆的。 2、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。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。 3、不可修改：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。 参考资料来源：百度百科-数据仓库

3，数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别?

数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。
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。

4，数据库，数据仓库和数据挖掘技术之间的区别

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、MSSQL Server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

5，谁能帮我简要回答一下数据仓库与数据挖掘的区别与联系

我只能给出定义：
数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更改的、随时间不断变化的数据集合。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中、提取隐含其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
另外：
数据仓库并不是数据挖掘的先决条件，因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘出信息。

6，数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括)

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。

7，数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系

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。