数据挖掘和数据仓库之间的区别

数据挖掘和仓储是任何想在全球或国家层面上得到认可的组织所必需的两个过程。这两种技术都有助于防止数据欺诈，提高管理统计和排名。数据挖掘是通过依靠在数据仓储阶段收集的数据来检测重大模式。

数据挖掘和数据仓库都被认为是数据分析的一部分。但它们的工作方式不同。本博客将探讨两者之间的差异，以及一个是否可以没有另一个而存在。

数据挖掘

数据挖掘涉及通过大型数据集寻找模式。它是数据科学的一个子集，用于各个领域，包括营销、金融和工程。数据挖掘可以通过手动或使用自动系统来完成。像Hadoop这样的开源软件框架允许你存储、访问和管理你的数据。

数据挖掘使用人工智能软件来查看大量的数据。它使用机器学习算法，随着时间的推移分析销售数据，找到数据中的模式。然后，他们根据这些模式对未来事件进行预测。

虽然机器学习算法很复杂，但与算法训练相比，模型部署是一个简单的过程。部署一个模型涉及到将模型转换为不同的格式并加载到预定的机器上等过程。

很多流行的机器学习算法使用转移学习。这意味着你可以在任何系统中部署该模型。持续部署允许设备为每个新模式重新学习模式及其模式。

越来越多的行业正在寻找使用数据挖掘功能的方法。数据挖掘包括3个阶段：数据准备、模型建立、以及验证和部署。这些功能允许收集和分析信息以做出更好的决策和政策。

一些企业记录和分析用户信息，而其他企业则使用数据挖掘功能来分析趋势。例如，一些公司可能决定从用户那里挖掘数据，以确定他们应该销售什么产品。

通过挖掘数据和分析趋势，他们可以看到哪些产品是受欢迎的，并生产更多的产品，确保满足客户的需求。数据挖掘功能是收集和分析数据的一个好方法。

数据仓库是将数据存储在一个地方，以便更多的人可以访问它，分享它，并使用它。数据仓库是基于关系型数据库管理系统（RDBMS）。它的设计是将数据结构化为表格，并使用户很容易查询它们。

数据仓库存储了你公司所有的相关业务信息。例如，客户的姓名和地址，他们下的每一个订单的产品信息，或按月的销售数字在一段时间内。

一个很好的例子是谷歌搜索控制台。它允许你从多个维度分析你的网站的表现。这些维度包括流量来源、用户行为模式等。

RDBMS会跟踪你表中每一行的所有变化。如果你在其中一个表中进行编辑或插入新的记录，所有其他副本将自动反映这些变化。

有三种主要类型的数据仓库，每种都有其独特的功能:

数据挖掘	数据仓库
通过研究记录和趋势，使用数据挖掘来寻找特定数据	通过创建一个高效、准确的数据仓库，减少对数据重新输入的需求，供全公司所有部门使用。
数据挖掘让你有能力快速做出智能决策	建立一个安全、可靠、可扩展、所有人都能访问的中央数据存储库。
它是寻找以前难以解决的业务问题的答案的好方法	它以一种结构化的、易于访问、维护和更新的格式提供信息
它也可用于预测分析和预报	根据你的业务需求建立一个数据仓库，并帮助你有效地管理数据
模型的准确性不是很高。模型可能无法像人类一样看待数据	更多的数据推动了存储成本的上升。当一个公司的数据多到无法存储时，这可能是一个问题。
在数据挖掘中，大量的时间要求可归因于这一过程中有许多步骤。	数据仓库的处理速度并不快。将数据存储在仓库中会大大减慢访问时间
你可以在任何时候访问数据集中的任何数据。	在数据仓库中只有汇总表，没有详细的数据。如果你想分析确切的数据，而不仅仅是摘要数据，这是个问题。
你可以使用不同的可视化工具和Python库进行高级分析。	高级数据分析在数据仓库中是不可能的，因为信息不再以原始状态提供。

在这两种情况下，你都需要存储你的信息，以便其他需要访问它的人可以访问它（或者如果你是单独工作或不信任其他人）。

数据挖掘和仓储是两个不同的过程，但它们有一些相似之处。两者都涉及到通过大型数据集查看，并在这些数据集中找到模式。数据挖掘着眼于整个数据集，而数据仓储则侧重于该数据集的一个子集，如个别客户记录或部门的销售报告。

数据挖掘和数据仓库有很多好处。数据挖掘可以帮助组织确定数据的模式和趋势，这可以用来做出更好的决策。数据仓库可以帮助组织更有效地存储和组织数据，使其更容易访问和使用。

时间上的要求也是由于大量数据的存在。这导致了模型的复杂性，因为模型必须能够处理所有的数据。数据挖掘和仓储都可以帮助组织提高其效率和效益。