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数据仓库概述
数据仓库是现代企业信息系统中不可或缺的一部分，它将分散的数据源进行整合、清洗、转换和存储，为企业的决策提供数据支持，数据仓库具有以下特点：
1、集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据并非静态的，而是随着时间不断更新的。
3、决策支持：数据仓库旨在支持企业决策，提供数据分析和挖掘功能。
4、不可更新性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不支持直接更新。
数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，它利用统计学、机器学习、数据库等技术，发现数据中的规律、趋势和关联，数据挖掘具有以下特点：
1、自主性：数据挖掘能够自动从数据中提取有价值的信息。
2、非结构化：数据挖掘适用于处理非结构化数据，如文本、图像等。
3、实时性：数据挖掘可以实时分析数据，为决策提供支持。
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4、交互性：数据挖掘支持用户与系统交互，根据用户需求调整挖掘过程。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库和数据挖掘相辅相成，共同为企业提供决策支持，数据仓库为数据挖掘提供数据源，而数据挖掘则从数据仓库中提取有价值的信息。
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础，数据仓库中的数据经过整合、清洗和转换，为数据挖掘提供了高质量的数据源。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值，数据挖掘可以从数据仓库中提取有价值的信息，帮助企业发现业务规律、优化决策。
数据仓库与数据挖掘的实践应用
1、客户关系管理（CRM）
通过数据仓库整合客户信息，利用数据挖掘分析客户购买行为、消费偏好等，为企业提供个性化营销策略。
2、供应链管理
数据仓库整合供应链各个环节的数据，数据挖掘分析供应链中的风险、瓶颈等问题，优化供应链管理。
3、金融风险控制
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数据仓库整合金融业务数据，数据挖掘分析客户信用、交易风险等，为企业提供风险控制策略。
4、医疗健康
数据仓库整合医疗数据，数据挖掘分析疾病发生原因、治疗效果等，为医疗决策提供支持。
5、智能家居
数据仓库整合家庭设备数据，数据挖掘分析用户行为、能耗等，为智能家居提供个性化服务。
数据仓库与数据挖掘在现代企业信息系统中具有重要作用，它们相互依存、相互促进，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、优化决策、提高竞争力，随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘的应用将越来越广泛，为我国经济社会发展提供有力支持。
标签： #数据仓库与数据挖掘复习
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