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数据仓库
数据仓库，顾名思义，是一个专门用于存储、管理和分析数据的系统，它是企业信息化建设的重要组成部分，为企业的决策层提供有力支持，数据仓库具有以下特点：
1、集成性：数据仓库将来自企业各个业务系统的数据整合在一起，形成统一的数据视图，使企业能够全面了解业务状况。
2、时变性：数据仓库中的数据并非一成不变，它会随着时间推移不断更新，以满足企业对历史数据的需求。
3、可变性：数据仓库中的数据并非固定不变，可以根据企业的需求进行实时调整。
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4、不可更新性：数据仓库中的数据主要供分析使用，不进行日常的业务操作。
5、静态数据：数据仓库中的数据通常处于静态状态，不涉及实时数据处理。
数据挖掘
数据挖掘，也称为知识发现，是指从大量数据中挖掘出有价值的信息、模式和知识的过程，数据挖掘技术广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电信等，数据挖掘具有以下特点：
1、有效性：数据挖掘旨在发现对企业有实际意义的信息，提高决策的准确性。
2、实用性：数据挖掘的结果应具有可操作性，为企业的业务发展提供实际指导。
3、创新性：数据挖掘技术不断创新，以满足企业对数据挖掘的需求。
4、复杂性：数据挖掘涉及多个学科领域，如统计学、计算机科学、运筹学等。
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5、动态性：数据挖掘技术不断更新，以适应新的业务需求和数据环境。
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两个概念，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则为数据仓库提供了价值，以下是数据仓库与数据挖掘之间的关系：
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，而数据仓库正是为企业提供这些数据的理想场所。
2、数据挖掘是数据仓库的价值体现：数据仓库中的数据只有通过数据挖掘技术才能发挥其价值，为企业的决策提供有力支持。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进：随着数据挖掘技术的不断发展，数据仓库的数据质量、结构、规模等都会得到提升；而数据仓库的不断完善，又为数据挖掘提供了更丰富的数据资源。
数据仓库与数据挖掘的应用
1、客户关系管理（CRM）：通过数据仓库与数据挖掘技术，企业可以分析客户购买行为、客户满意度等，从而制定更有针对性的营销策略。
2、供应链管理：数据仓库与数据挖掘可以帮助企业优化供应链，降低成本，提高效率。
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3、风险管理：数据挖掘技术可以预测客户违约风险、市场风险等，为企业的风险管理提供有力支持。
4、金融市场分析：数据挖掘技术可以帮助金融机构分析市场趋势、客户需求等，提高投资收益。
5、医疗保健：数据挖掘技术可以分析患者病历、医疗费用等，为医疗保健提供决策依据。
数据仓库与数据挖掘是企业信息化建设的重要手段，有助于企业提高决策水平、降低成本、提升竞争力，随着技术的不断发展，数据仓库与数据挖掘将在更多领域发挥重要作用。
标签： #什么是数据仓库和数据挖掘
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