数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术。它与数据仓库的区别在于，数据仓库主要用于存储和管理数据，而数据挖掘则专注于从这些数据中提取知识。简言之，数据仓库是基础，数据挖掘则是从基础中挖掘出有价值的信息。
本文目录导读：
数据挖掘的概念
数据挖掘（Data Mining）是指利用计算机技术，从大量数据中提取有价值信息的过程，它是一种通过对数据进行整理、分析、建模、预测和关联等操作，以发现数据背后的隐藏模式、趋势和关联性，从而为决策提供有力支持的方法，数据挖掘广泛应用于金融、电信、医疗、教育、电子商务等领域，为企业提供智能化决策支持。
数据仓库的概念
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供统一的数据视图，数据仓库的主要目的是支持企业级的数据分析和决策支持系统，提供历史数据、实时数据和预测数据。
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数据挖掘与数据仓库的区别
1、目的
数据挖掘的目的是从大量数据中提取有价值的信息，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持，而数据仓库的主要目的是存储、管理和分析数据，为用户提供统一的数据视图。
2、数据来源
数据挖掘的数据来源可以是数据仓库，也可以是其他数据源，如数据库、文件、网络等，数据仓库的数据来源主要是企业内部的各种业务系统，如销售、财务、人力资源等。
3、数据处理方式
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数据挖掘对数据进行处理的方式主要包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等，数据仓库对数据进行处理的方式主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载等。
4、应用领域
数据挖掘广泛应用于金融、电信、医疗、教育、电子商务等领域，为各类企业提供智能化决策支持，数据仓库主要用于企业内部的数据分析和决策支持系统，如客户关系管理、供应链管理、财务分析等。
5、数据存储
数据挖掘通常将挖掘结果存储在数据库、文件或其他存储系统中，数据仓库将数据存储在数据仓库系统中，提供统一的数据视图。
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6、数据更新频率
数据挖掘的数据更新频率较低，通常为定期更新，数据仓库的数据更新频率较高，包括实时数据和历史数据。
数据挖掘与数据仓库是两个相互关联、相互补充的概念，数据挖掘是从数据中提取有价值信息的过程，而数据仓库是存储、管理和分析数据的基础设施，在实际应用中，数据挖掘和数据仓库相辅相成，共同为企业提供智能化决策支持，了解两者之间的区别和联系，有助于我们更好地利用数据挖掘和数据仓库技术，为企业创造更大的价值。
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