本文目录导读：
在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和社会发展中不可或缺的资源，数据仓库和数据挖掘作为现代数据分析的核心技术，为企业提供了强大的数据支持，本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、作用以及两者之间的关系等方面进行探讨。
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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，它支持管理人员决策分析，数据仓库通过从多个数据源提取数据，经过清洗、转换和整合，形成统一的数据模型，为用户提供高效、准确的数据支持。
2、作用
（1）数据集成：将分散在不同部门、不同系统中的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据利用率。
（2）数据质量：通过数据清洗、转换等手段，提高数据质量，确保数据准确性。
（3）数据分析：为用户提供丰富的数据分析工具和模型，支持决策分析。
（4）数据挖掘：为数据挖掘提供高质量的数据资源，提高挖掘效率。
数据挖掘
1、定义
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数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现有趣的知识、模式、关联和规则的过程，数据挖掘通过运用统计学、机器学习、数据库技术等方法，从数据中发现有价值的信息。
2、作用
（1）市场分析：帮助企业了解市场需求，优化产品和服务。
（2）客户关系管理：分析客户行为，提高客户满意度，降低客户流失率。
（3）风险管理：预测潜在风险，提高企业抗风险能力。
（4）欺诈检测：识别异常行为，预防欺诈事件。
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
数据挖掘需要高质量、结构化的数据作为支撑，数据仓库通过整合、清洗和转换数据，为数据挖掘提供了优质的数据资源。
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2、数据挖掘是数据仓库的价值体现
数据仓库的建设目的之一是为数据挖掘提供支持，通过数据挖掘，企业可以从中发现有价值的信息，为决策提供依据。
3、两者相互促进，共同发展
数据仓库和数据挖掘是相辅相成的技术，数据仓库为数据挖掘提供数据基础，数据挖掘则推动数据仓库技术的发展，两者共同推动企业数据分析能力的提升。
数据仓库和数据挖掘作为现代数据分析的核心技术，在企业和社会发展中发挥着重要作用，企业应重视数据仓库和数据挖掘的应用，以提高数据分析能力，为企业决策提供有力支持，随着技术的不断发展，数据仓库和数据挖掘将更加紧密地结合，为人类创造更多价值。
标签： #2.什么是数据仓库和数据挖掘
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