本文目录导读：
在当今信息化时代，数据已经成为企业和社会发展的重要资源，数据挖掘和数据仓库作为数据处理和分析的重要手段，在众多领域发挥着至关重要的作用，本文将探讨数据挖掘与数据仓库的联系与区别，以帮助读者更好地理解这两者的关系。
数据挖掘与数据仓库的联系
1、数据来源
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数据挖掘与数据仓库在数据来源上具有紧密的联系，数据仓库通过整合企业内部和外部的各类数据，为数据挖掘提供丰富的数据资源，而数据挖掘则通过挖掘这些数据，为企业提供有价值的信息和洞察。
2、目标一致
数据挖掘与数据仓库的目标都是为了提高企业的决策能力，数据仓库通过整合和存储数据，为数据挖掘提供基础；数据挖掘则通过分析数据，为决策者提供有针对性的建议。
3、技术融合
数据挖掘与数据仓库在技术层面上相互融合，数据仓库技术如ETL（提取、转换、加载）为数据挖掘提供了数据预处理手段；而数据挖掘技术如机器学习、关联规则挖掘等则为数据仓库提供了数据分析和挖掘方法。
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数据挖掘与数据仓库的区别
1、目的不同
数据仓库的主要目的是整合和存储数据，为数据挖掘提供数据资源，而数据挖掘的主要目的是从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策者提供支持。
2、功能差异
数据仓库具有数据存储、查询、分析和可视化等功能，数据挖掘则专注于数据分析和挖掘，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3、数据处理方式
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数据仓库采用批量处理方式，将数据从多个源系统中提取、转换、加载到数据仓库中，数据挖掘则采用在线或离线处理方式，对数据进行实时或批量分析。
4、时间维度
数据仓库关注历史数据，为决策者提供历史数据的分析和预测，数据挖掘则关注实时数据，通过对实时数据的挖掘，为决策者提供实时决策支持。
数据挖掘与数据仓库在信息化时代扮演着重要角色，它们在数据来源、目标、技术等方面具有紧密的联系，但在功能、数据处理方式和时间维度上存在明显区别，了解这两者的联系与区别，有助于企业在实际应用中更好地发挥数据挖掘和数据仓库的作用，为企业发展提供有力支持。
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