本文目录导读：
数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成了企业内部和外部数据的存储系统，旨在支持企业的决策制定，它通过从多个数据源中提取、清洗、转换和加载（ETL）数据，为企业的各个业务部门提供一致、准确、完整的数据支持。
1、数据仓库的特点
（1）面向主题：数据仓库的数据组织是以业务主题为中心，而非传统的数据库中的表结构。
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（2）集成性：数据仓库的数据来源于企业内部和外部多个数据源，具有高度的集成性。
（3）时变性：数据仓库的数据不仅包括当前的数据，还包括历史数据，以便进行趋势分析和预测。
（4）非易失性：数据仓库中的数据具有长期存储和保留的特点。
2、数据仓库的应用
（1）决策支持：数据仓库为企业提供了丰富的数据资源，有助于企业进行决策支持。
（2）业务分析：通过数据仓库，企业可以对业务数据进行分析，发现潜在问题和机会。
（3）风险控制：数据仓库有助于企业进行风险评估和预警，降低风险。
（4）客户关系管理：数据仓库为企业提供了客户数据的集中管理，有助于提高客户满意度。
数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它通过建立数学模型、统计方法等，从数据中发现规律、趋势和关联性。
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1、数据挖掘的特点
（1）自动性：数据挖掘能够自动地从大量数据中提取有价值的信息。
（2）智能性：数据挖掘利用人工智能技术，使数据分析和处理更加智能化。
（3）实用性：数据挖掘能够解决实际问题，为企业带来实际效益。
2、数据挖掘的应用
（1）市场分析：通过数据挖掘，企业可以了解市场趋势、消费者需求等，为企业制定市场策略提供依据。
（2）客户细分：数据挖掘有助于企业对客户进行细分，以便进行精准营销。
（3）信用评估：数据挖掘在信用评估领域具有广泛的应用，如贷款审批、信用卡发放等。
（4）异常检测：数据挖掘能够帮助企业在数据中检测异常情况，提高数据安全性。
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数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘是相辅相成的技术，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则通过对数据的挖掘，为数据仓库的应用提供了更多的价值。
1、数据仓库为数据挖掘提供支持
（1）数据来源：数据仓库集中了企业内部和外部数据，为数据挖掘提供了丰富的数据来源。
（2）数据质量：数据仓库通过对数据的清洗、转换和加载，保证了数据质量，有利于数据挖掘的准确性。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值
（1）发现价值：数据挖掘能够从数据中发现潜在的价值，为企业提供决策依据。
（2）优化数据仓库：数据挖掘的结果可以用于优化数据仓库的结构，提高数据仓库的性能。
数据仓库与数据挖掘在当今社会具有广泛的应用前景，企业应充分利用这两种技术，提高数据资源利用率，为企业发展提供有力支持。
标签： #2.什么是数据仓库和数据挖掘
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