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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成了大量数据、支持数据分析和决策支持的系统，它将企业内部和外部数据集成在一起，提供了一种统一的数据视图，便于用户查询和分析，数据仓库的主要特点如下：
1、主题性：数据仓库围绕业务主题组织数据，如销售、财务、客户等。
2、时变性：数据仓库存储的是历史数据，可以反映业务发展趋势。
3、非易失性：数据仓库中的数据一经存储，将长期保留。
4、数据一致性：数据仓库中的数据经过清洗、转换、集成等过程，确保数据质量。
数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，它采用统计学、机器学习、数据库技术等方法，从数据中发现潜在的模式、关联和趋势，数据挖掘的主要任务包括：
1、分类：根据已知数据对未知数据进行分类。
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2、聚类：将相似数据归为一类。
3、关联规则挖掘：发现数据间存在的关联关系。
4、预测：根据历史数据预测未来趋势。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘是相辅相成的，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则帮助用户从数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础，数据仓库存储了大量结构化和非结构化数据，为数据挖掘提供了丰富的数据来源。
2、数据挖掘对数据仓库进行深度分析，通过数据挖掘，可以发现数据中隐藏的模式和趋势，为数据仓库的数据价值挖掘提供方向。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进，数据挖掘可以优化数据仓库的数据质量，提高数据仓库的应用价值；而数据仓库的优化可以进一步丰富数据挖掘的资源，提高数据挖掘的准确性。
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数据仓库与数据挖掘实践应用
1、客户关系管理（CRM）：通过数据挖掘分析客户行为，预测客户需求，提高客户满意度。
2、风险控制：利用数据挖掘技术识别欺诈行为，降低企业风险。
3、供应链管理：通过数据挖掘优化库存、物流等环节，提高供应链效率。
4、金融市场分析：利用数据挖掘分析市场趋势，为投资决策提供支持。
5、健康医疗：通过数据挖掘分析患者病历，为疾病预防、诊断和治疗提供依据。
数据仓库与数据挖掘是现代企业信息化建设的重要组成部分，掌握数据仓库与数据挖掘的核心知识点，有助于企业从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策提供支持，在实际应用中，企业应结合自身业务特点，合理运用数据仓库与数据挖掘技术，提高企业竞争力。
标签： #数据仓库与数据挖掘知识点
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