本文目录导读：
数据仓库的四大基本特征
1、集成性（Integration）
数据仓库的集成性是指将来自不同源、不同格式、不同结构的异构数据进行整合、清洗、转换和加载，使其成为统一的数据格式，以便于后续的数据分析和挖掘，集成性是数据仓库的核心特征，它确保了数据仓库中的数据具有一致性和准确性。
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2、时变性（Time-Varying）
数据仓库的时变性是指数据仓库中的数据是随时间不断变化的，数据仓库不仅要存储历史数据，还要记录数据的变动情况，以便于分析不同时间段内的数据变化趋势，时变性使得数据仓库能够满足企业对历史数据分析和预测的需求。
3、不变性（Non-Volatility）
数据仓库的不变性是指数据仓库中的数据是相对稳定的，不会频繁变动，与传统的数据库不同，数据仓库中的数据经过整合、清洗和转换后，其结构、格式和内容都相对固定，从而提高了数据仓库的查询性能。
4、历史性（Historical）
数据仓库的历史性是指数据仓库存储了大量的历史数据，这些数据反映了企业过去一段时间内的业务发展情况，历史性使得数据仓库能够为企业提供历史数据分析和预测，帮助企业在市场竞争中做出更加明智的决策。
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数据挖掘及其与数据仓库的关系
1、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，数据挖掘涉及多个学科领域，如统计学、机器学习、数据库、人工智能等。
2、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概念，数据仓库为数据挖掘提供了数据基础，而数据挖掘则为数据仓库赋予了价值。
（1）数据仓库为数据挖掘提供数据基础
数据挖掘需要大量的数据作为基础，而数据仓库正是存储了这些数据的理想场所，数据仓库通过集成、清洗、转换和加载，将来自不同源、不同格式、不同结构的异构数据进行整合，为数据挖掘提供了统一、完整、准确的数据基础。
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（2）数据挖掘为数据仓库赋予价值
数据挖掘能够从数据仓库中提取出有价值的信息和知识，为企业决策提供支持，通过对数据仓库中的数据进行挖掘，企业可以了解市场需求、优化产品结构、提高运营效率、降低成本等，数据挖掘为数据仓库赋予了实际应用价值。
数据仓库的四大基本特征——集成性、时变性、不变性和历史性，为数据挖掘提供了良好的数据基础，而数据挖掘则将数据仓库中的数据转化为有价值的信息和知识，使得数据仓库在实际应用中发挥出重要作用，在当今大数据时代，数据仓库与数据挖掘的结合已成为企业提升竞争力的关键。
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