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数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门为支持管理决策而设计的、面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合，它是企业数据处理的中心，将来自各个业务系统的数据整合在一起，形成统一的数据视图，为决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的主要特点如下：
1、面向主题：数据仓库中的数据围绕企业的业务主题进行组织，如销售、库存、客户等，使数据更具业务意义。
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2、集成：数据仓库通过数据集成技术，将来自不同业务系统的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据的一致性。
3、非易失性：数据仓库中的数据在存储过程中不会发生变化，保证了数据的稳定性。
4、随时间变化：数据仓库中的数据随着时间的推移而不断更新，反映企业的历史和现状。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中自动发现有价值信息的方法，它利用统计学、机器学习、数据库和可视化等技术，从数据中发现潜在的模式、关联、趋势和异常等。
数据挖掘的主要特点如下：
1、自动化：数据挖掘过程高度自动化，无需人工干预，能够快速从大量数据中提取有价值的信息。
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2、可视化：数据挖掘结果可以通过图表、图形等形式直观地展示，便于用户理解。
3、应用广泛：数据挖掘广泛应用于金融、电信、医疗、零售、政府等各个领域，为决策者提供有力支持。
数据仓库与数据挖掘的区别
1、目的不同
数据仓库的主要目的是为决策者提供全面、准确、及时的数据支持，而数据挖掘的主要目的是从大量数据中自动发现有价值的信息。
2、数据处理方式不同
数据仓库通过数据集成技术将来自各个业务系统的数据进行整合，而数据挖掘则直接从原始数据中提取有价值的信息。
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3、技术手段不同
数据仓库主要采用ETL（Extract、Transform、Load）等技术，将数据从各个业务系统中提取、转换和加载到数据仓库中；而数据挖掘则采用机器学习、统计学、数据库和可视化等技术。
4、应用场景不同
数据仓库适用于企业数据整合、数据分析和决策支持等领域；而数据挖掘适用于数据挖掘、预测分析、客户细分、风险控制等领域。
数据仓库与数据挖掘是企业数据处理中的两大利器，它们在数据处理、分析和应用方面各有侧重，在实际应用中，企业应根据自身需求，合理选择和应用这两种技术，以提高数据处理效率，为决策者提供有力支持。
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