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数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，它是一门跨学科的领域，涉及计算机科学、统计学、机器学习、数据库等多个学科，数据挖掘的主要目的是帮助人们从数据中发现规律、预测趋势、发现异常等。
1、数据挖掘的基本概念
（1）数据源：数据挖掘的对象，可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，以提高数据质量。
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（3）数据挖掘算法：根据具体任务选择合适的算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等。
（4）数据挖掘结果：通过数据挖掘算法得出的有价值的信息和知识。
2、数据挖掘的主要任务
（1）关联规则挖掘：发现数据集中不同项目之间的关联关系。
（2）聚类分析：将相似的数据分组在一起，形成聚类。
（3）分类与预测：根据已知数据对未知数据进行分类或预测。
（4）异常检测：识别数据中的异常值或异常模式。
（5）可视化：将数据挖掘结果以图形或图表的形式展示出来。
数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策制定的数据管理系统，它将来自不同源的数据进行整合、清洗、转换和存储，以便于用户查询和分析。
1、数据仓库的基本概念
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（1）数据源：数据仓库的数据来源于企业内部或外部的多个数据源。
（2）数据仓库架构：包括数据源、ETL（提取、转换、加载）过程、数据仓库、OLAP（在线分析处理）工具等。
（3）数据仓库设计：根据企业需求设计数据仓库的结构和内容。
（4）数据仓库应用：利用数据仓库进行数据分析和决策制定。
2、数据仓库的主要特点
（1）面向主题：数据仓库围绕企业的业务主题进行设计，便于用户理解和使用。
（2）集成性：将来自不同源的数据进行整合，消除数据孤岛。
（3）时变性：数据仓库存储历史数据，便于分析数据变化趋势。
（4）一致性：数据仓库保证数据的准确性和一致性。
数据挖掘与数据仓库的关系
数据挖掘与数据仓库是相辅相成的两个领域，数据仓库为数据挖掘提供了数据基础，而数据挖掘则通过对数据仓库中的数据进行挖掘，为企业提供有价值的信息和知识。
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1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础
（1）数据仓库存储了大量的历史数据，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
（2）数据仓库的集成性保证了数据挖掘的准确性。
（3）数据仓库的时变性便于分析数据变化趋势。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值
（1）数据挖掘发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供依据。
（2）数据挖掘识别数据中的异常值和异常模式，为企业风险控制提供支持。
（3）数据挖掘提高数据仓库的使用价值，推动企业数据资产的增值。
数据挖掘与数据仓库是现代企业数据分析的两个重要领域，掌握数据挖掘与数据仓库的知识，有助于企业从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供有力支持，在学习过程中，要关注数据挖掘与数据仓库的理论知识、实践技能和行业应用，不断提升自己的专业素养。
标签： #数据挖掘与数据仓库学什么
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