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在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域至关重要的资产，而数据仓库与数据挖掘正是支撑这一时代发展的核心力量，数据仓库与数据挖掘究竟是什么？它们之间又存在着怎样的关系呢？本文将为您揭开这一神秘面纱。
数据仓库：数据存储与整合的基石
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，它将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换，形成统一的标准数据格式，以便于分析和挖掘。
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数据仓库具有以下特点：
1、面向主题：数据仓库围绕业务主题进行组织，便于用户理解和分析。
2、集成：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据利用率。
3、非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，就不会轻易丢失。
4、时间序列：数据仓库中的数据具有时间属性，便于分析数据随时间的变化趋势。
数据挖掘：从数据中提取知识的利器
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，它通过使用算法和统计模型，从数据中发现隐藏的模式、关联、趋势和异常，从而为决策提供支持。
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数据挖掘具有以下特点：
1、自动化：数据挖掘过程高度自动化，可以处理海量数据。
2、模式识别：数据挖掘可以识别数据中的复杂模式，包括关联规则、分类、聚类和预测等。
3、可视化：数据挖掘结果可以通过图表、报表等形式进行可视化展示，便于用户理解。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘之间存在着密切的关系，它们相互依存、相互促进。
1、数据仓库是数据挖掘的基础，数据挖掘需要大量的数据作为支撑，而数据仓库正是提供这些数据的平台，没有数据仓库，数据挖掘将无法进行。
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2、数据挖掘是数据仓库的延伸，数据仓库存储了大量数据，但仅凭这些数据无法直接产生价值，数据挖掘通过对数据的分析和挖掘，发现数据中的隐藏知识，从而为决策提供支持。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进，数据挖掘的结果可以为数据仓库的优化提供依据，根据数据挖掘的结果调整数据仓库的结构、优化数据模型等，数据仓库的改进也可以为数据挖掘提供更好的数据基础。
数据仓库与数据挖掘是数据时代的核心力量，它们在各个领域发挥着重要作用，数据仓库为数据挖掘提供基础数据，而数据挖掘则从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，在未来的发展中，数据仓库与数据挖掘将更加紧密地结合，共同推动数据时代的进步。
标签： #数据仓库与数据挖掘是什么
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