本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府及个人不可或缺的重要资源，数据挖掘与数据仓库作为信息时代的重要技术，其应用范围日益广泛，本文将详细介绍数据挖掘与数据仓库学什么，旨在帮助读者深入了解这一领域。
数据挖掘
1、数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有价值的信息、知识或模式的过程，它融合了统计学、机器学习、数据库、人工智能等多个领域的技术，旨在帮助人们从海量数据中发现潜在规律，为决策提供支持。
2、数据挖掘的主要技术
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）关联规则挖掘：通过分析数据之间的关联性，发现具有统计意义的相关关系，在超市购物中，购买A商品的概率较高时，购买B商品的概率也会增加。
（2）分类与预测：根据已知数据，对未知数据进行分类或预测，根据历史销售数据，预测未来一段时间内某商品的销量。
（3）聚类分析：将具有相似特征的数据划分为若干个类别，根据顾客的消费习惯，将顾客分为高消费、中消费和低消费三个类别。
（4）异常检测：识别数据中的异常值，发现潜在的问题，在网络监控中，检测异常流量，发现潜在的网络攻击。
3、数据挖掘的应用领域
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电信、电商、物流等，通过数据挖掘，企业可以优化业务流程、提高运营效率、降低成本、预测市场趋势等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库
1、数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的数据集合，它将来自多个数据源的数据进行整合、清洗、转换，为决策者提供统一、准确、及时的数据支持。
2、数据仓库的主要技术
（1）数据抽取：将分散在各个数据源中的数据抽取出来，进行整合。
（2）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，去除错误、缺失、重复等不完整或不准确的数据。
（3）数据转换：将清洗后的数据进行转换，使其符合数据仓库的规范。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（4）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
3、数据仓库的应用领域
数据仓库在各个领域都有广泛的应用，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等，通过数据仓库，企业可以全面、深入地了解业务状况，为决策提供有力支持。
数据挖掘与数据仓库的关系
数据挖掘与数据仓库相辅相成，共同为企业提供决策支持，数据仓库为数据挖掘提供统一、准确、及时的数据基础，而数据挖掘则从数据仓库中提取有价值的信息，为决策者提供决策依据。
数据挖掘与数据仓库作为信息时代的重要技术，具有广泛的应用前景，掌握这一领域的技术，有助于企业提高运营效率、降低成本、预测市场趋势，为决策者提供有力支持，在我国，随着大数据时代的到来，数据挖掘与数据仓库技术将迎来更加广阔的发展空间。
标签： #数据挖掘与数据仓库学什么
评论列表