数据仓库与数据挖掘紧密相连，数据仓库作为数据存储和管理的平台，为数据挖掘提供数据基础；而数据挖掘则从数据仓库中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。二者协同工作，推动企业智能化发展，提高决策效率和竞争力。
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数据仓库与数据挖掘作为现代企业信息化建设中的两个核心领域，二者之间存在着紧密的联系和相互促进的关系，数据仓库是数据挖掘的基础，而数据挖掘则是数据仓库的深化应用，本文将从以下几个方面阐述数据仓库与数据挖掘之间的关系。
数据仓库为数据挖掘提供基础
数据仓库是通过对企业内部各个业务系统中的数据进行整合、清洗、转换和存储，形成一个统一的数据平台，数据仓库具有以下特点：
1、数据量大：数据仓库存储的数据量远大于传统数据库，能够满足数据挖掘对大规模数据的需求。
2、数据类型丰富：数据仓库中包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，为数据挖掘提供了丰富的数据来源。
3、数据质量高：数据仓库通过数据清洗和转换，保证了数据的质量，为数据挖掘提供了可靠的数据基础。
4、数据集成度高：数据仓库将来自不同业务系统的数据进行整合，使得数据挖掘能够从全局角度分析问题。
数据挖掘对数据仓库的依赖体现在以下几个方面：
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1、数据来源：数据挖掘需要从数据仓库中获取高质量、大规模的数据进行分析。
2、数据结构：数据仓库中的数据结构有助于数据挖掘算法的选取和应用。
3、数据质量：数据仓库的数据质量直接影响数据挖掘结果的准确性。
数据挖掘深化数据仓库应用
数据挖掘通过对数据仓库中的数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识，为企业的决策提供支持，数据挖掘与数据仓库的关系主要体现在以下几个方面：
1、数据挖掘是数据仓库的深化应用：数据挖掘通过对数据仓库中的数据进行深度挖掘，发现潜在规律和关联，为企业的业务决策提供有力支持。
2、数据挖掘促进数据仓库优化：数据挖掘的结果可以帮助企业发现数据仓库中存在的问题，进而对数据仓库进行优化和改进。
3、数据挖掘提升数据仓库价值：数据挖掘能够从数据仓库中提取出有价值的信息，提升数据仓库的应用价值。
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数据仓库与数据挖掘的协同发展
数据仓库与数据挖掘的协同发展，有助于企业实现智能化发展，以下是二者协同发展的几个方面：
1、技术融合：数据仓库与数据挖掘技术不断融合，形成新的技术和应用模式，如实时数据仓库、云数据仓库等。
2、跨领域应用：数据仓库与数据挖掘在金融、医疗、教育、制造等多个领域得到广泛应用，推动了行业智能化发展。
3、人才培养：随着数据仓库与数据挖掘的协同发展，企业对复合型人才的需求日益增加，促进了相关人才的培养。
数据仓库与数据挖掘之间存在着紧密的联系和相互促进的关系，企业应充分认识到二者的重要性，加强数据仓库与数据挖掘的协同发展，以实现智能化、高效化、个性化的业务决策。
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