本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业最宝贵的资产之一，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业决策提供有力支持，成为了众多企业关注的焦点，数据仓库与数据挖掘正是连接数据与决策的桥梁，本文将从思维导图的角度，对数据仓库与数据挖掘进行深入剖析。
数据仓库
1、定义：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理决策。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、特点：
（1）面向主题：数据仓库按照企业的业务主题进行组织，便于用户理解和查询。
（2）集成：数据仓库中的数据来源于多个数据源，经过清洗、转换和集成，保证数据的一致性和准确性。
（3）时变：数据仓库中的数据随时间变化而更新，反映企业业务的发展趋势。
（4）非易失：数据仓库中的数据不会因用户操作而改变，保证数据的完整性。
3、构成：
（1）数据源：企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
（2）数据仓库：存储经过清洗、转换和集成的数据。
（3）ETL工具：用于数据抽取、转换和加载的工具。
（4）数据模型：描述数据仓库中数据组织结构的模型，如星型模型、雪花模型等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据挖掘
1、定义：数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中自动发现有价值信息、模式和知识的过程。
2、目标：
（1）发现数据中的关联规则。
（2）预测未来的趋势和事件。
（3）识别数据中的异常和异常值。
（4）发现数据中的聚类和分类。
3、方法：
（1）关联规则挖掘：发现数据中不同属性之间的关联关系。
（2）聚类分析：将数据分为若干个类别，使同一类别内的数据尽可能相似，不同类别间的数据尽可能不同。
（3）分类分析：根据已知的类别标签，预测未知数据所属的类别。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（4）异常检测：识别数据中的异常和异常值。
4、工具：
（1）数据挖掘软件：如R、Python、Weka等。
（2）数据预处理工具：如Data Wrangler、Trifacta等。
（3）可视化工具：如Tableau、Power BI等。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础，保证数据的质量和一致性。
2、数据挖掘对数据仓库中的数据进行深度挖掘，发现有价值的信息和模式。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进，共同推动企业智能化决策。
数据仓库与数据挖掘是企业智能化决策的黄金桥梁，它们共同为企业提供了从海量数据中挖掘有价值信息的能力，通过对数据仓库与数据挖掘的深入理解，企业可以更好地利用数据资产，实现业务创新和持续发展。
标签： #数据仓库与数据挖掘思维导图
评论列表