本文目录导读：
在当今这个数据爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持，成为企业关注的焦点，数据仓库与数据挖掘作为企业智能决策的基石，逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分，本文将从数据仓库与数据挖掘的定义、特点、应用等方面进行探讨，以期为读者提供有益的参考。
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数据仓库
1、定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持企业或组织的决策制定过程，它将来自不同源的数据进行整合、清洗、转换，以提供一致、准确、及时的数据支持。
2、特点
（1）集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据利用率。
（2）面向主题：数据仓库按照企业业务主题进行组织，方便用户查询和分析。
（3）非易失性：数据仓库中的数据是永久存储的，不会因为系统故障而丢失。
（4）时间序列：数据仓库存储了历史数据，可以支持时间序列分析。
数据挖掘
1、定义
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，通过分析数据模式、关联、聚类、分类等手段，发现数据中的潜在规律，为决策提供支持。
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2、特点
（1）自动化：数据挖掘过程高度自动化，减少人工干预。
（2）智能性：数据挖掘利用人工智能、机器学习等技术，实现数据分析和决策支持。
（3）实用性：数据挖掘结果具有实际应用价值，为企业带来经济效益。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库是数据挖掘的基础
数据挖掘需要大量的、高质量的数据作为支撑，数据仓库通过整合、清洗、转换数据，为数据挖掘提供优质的数据源。
2、数据挖掘是数据仓库的价值体现
数据仓库存储了大量的历史数据，通过数据挖掘，可以从中发现有价值的信息，为企业的决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘的应用
1、客户关系管理（CRM）
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通过数据仓库存储客户信息，结合数据挖掘技术，分析客户行为，为企业提供精准营销策略。
2、供应链管理（SCM）
利用数据仓库存储供应链数据，结合数据挖掘技术，优化供应链管理，降低成本。
3、财务分析
通过数据仓库存储财务数据，结合数据挖掘技术，发现财务风险，为企业决策提供支持。
4、风险控制
数据仓库存储风险数据，结合数据挖掘技术，预测风险事件，为企业风险控制提供依据。
数据仓库与数据挖掘作为企业智能决策的基石，在当今数据爆炸的时代，具有举足轻重的地位，通过数据仓库与数据挖掘的结合，企业可以更好地了解市场、客户、业务等，提高决策效率，降低风险，实现可持续发展。
标签： #数据仓库与数据挖掘知识点
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