本文目录导读：
数据仓库的核心概念
1、数据仓库的定义
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数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持管理决策的数据集合，它是一个专门为决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）所设计的数据库，用于支持企业或组织的战略层、战术层和操作层的决策。
2、数据仓库的特点
（1）集成性：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图。
（2）面向主题：数据仓库按照业务主题组织数据，使得用户能够方便地访问和分析数据。
（3）非易失性：数据仓库中的数据是经过处理和优化的，具有一定的持久性。
（4）支持决策：数据仓库为用户提供数据支持，帮助他们做出更加科学的决策。
数据挖掘的核心概念
1、数据挖掘的定义
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，通过对数据的分析、处理和建模，发现数据中的潜在模式、关联和规律，从而为决策提供支持。
2、数据挖掘的特点
（1）自动性：数据挖掘利用算法自动从数据中提取知识，无需人工干预。
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（2）实用性：数据挖掘关注实际应用，将挖掘到的知识应用于解决实际问题。
（3）知识发现：数据挖掘旨在发现数据中的潜在知识，为决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘的关系
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基础，而数据仓库正是为数据挖掘提供数据支持的平台，数据仓库通过集成、处理和优化数据，为数据挖掘提供了高质量的数据源。
2、数据挖掘是数据仓库的价值体现
数据挖掘通过分析数据仓库中的数据，挖掘出有价值的信息和知识，为决策提供支持，数据挖掘是数据仓库价值的体现，也是数据仓库建设的最终目的。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进
数据仓库的建设推动了数据挖掘技术的发展，而数据挖掘技术的应用又促进了数据仓库的优化和完善，两者相互促进，共同推动企业或组织的信息化建设。
数据仓库与数据挖掘在实际应用中的关系
1、数据仓库在数据挖掘中的应用
（1）数据预处理：数据仓库对原始数据进行清洗、整合和转换，为数据挖掘提供高质量的数据。
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（2）数据挖掘算法：数据仓库中的数据被用于训练数据挖掘算法，挖掘出潜在的模式和知识。
（3）数据可视化：数据仓库中的数据通过数据挖掘技术，以图表、图形等形式展示，方便用户理解。
2、数据挖掘在数据仓库中的应用
（1）数据仓库优化：数据挖掘技术可以用于分析数据仓库中的数据，找出数据仓库的不足之处，进而优化数据仓库。
（2）数据仓库扩展：数据挖掘技术可以帮助企业或组织发现新的业务领域，从而扩展数据仓库。
（3）数据仓库维护：数据挖掘技术可以用于监测数据仓库中的数据，确保数据仓库的稳定运行。
数据仓库与数据挖掘是相辅相成的两个概念，它们在实际应用中相互促进，共同推动企业或组织的信息化建设，了解数据仓库与数据挖掘的核心概念及关系，有助于我们更好地应用这两个技术，为企业或组织创造更大的价值。
标签： #数据仓库与数据挖掘选择题
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