维基百科上—数据仓库、数据挖掘、OLAP三者之间的区别
生活随笔
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维基百科上—数据仓库、数据挖掘、OLAP三者之间的区别
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數據倉庫可以作為數據挖掘和OLAP等分析工具的資料來源，由于存放于數據倉庫中的資料，必需經過篩選與轉換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結果。
數據挖掘和OLAP同為分析工具，其差別在于OLAP提供用戶一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對數據進行復雜的查詢動作，其預設查詢條件由用戶預先設定，而數據挖掘，則能由資訊系統主動發掘資料來源中，未曾被查覺的隱藏資訊，和透過用戶的認知以產生知識。
數據挖掘(Data Mining)技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以創建有效的模型及規則，而企業透過數據挖掘更了解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。?數據挖掘是數據倉庫的一種重要運用?；旧?#xff0c;它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特征（Patterns）以及關連性（Relationships）。 Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。
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總結
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