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数据挖掘和数据仓库之间的区别

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数据挖掘和仓储对于任何希望在全球或国家层面获得认可的组织来说都是必不可少的两个过程。这两种技术都有助于防止数据欺诈并提高管理统计数据和排名。数据挖掘用于依靠在数据仓库阶段收集的数据来检测重要模式。

 

 

数据挖掘和数据仓库都被视为数据分析的一部分。但它们以不同的方式工作。本博客将探讨两者之间的差异,以及一个是否可以在没有另一个的情况下存在。

 

数据挖掘

 

数据挖掘涉及查看大型数据集并找到模式。它是用于各个领域的数据科学的一个子集,包括营销、金融和工程。数据挖掘可以手动完成,也可以使用自动化系统完成。像Hadoop这样的开源软件框架允许您存储、访问和管理您的数据。

 

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

 

尽管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。部署模型涉及将模型转换为不同格式并将其加载到预期机器上等过程。

 

许多流行的机器学习算法都使用迁移学习。这意味着您可以在任何系统中部署模型。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、模型构建、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,而另一些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哪些产品。

 

通 ​过挖掘数据和分析趋势,他们可以看到哪些产品很受欢迎,并做出更多的产品,确保它们满足客户的需求。数据挖掘功能是收集和分析数据的好方法。

 

数据仓库

 

数据仓库将数据存储在一个地方,以便更多人可以访问、共享和使用它。数据仓库基于关系数据库管理系统 (RDBMS)。它旨在将数据结构化为表格,并使用户可以轻松查询它们。​

 

数据仓库存储您公司的所有相关业务信息。例如,客户的姓名和地址、他们所下的每个订单的产品信息或按月计算的销售数据。

 

一个很好的例子是谷歌搜索控制台。它允许您跨多个维度分析您的网站的性能。这些维度包括流量来源、用户行为模式等。

 

RDBMS跟踪表中每一行的所有更改。如果您在其中一个表中进行编辑或插入新记录,所有其他副本将自动反映这些更改。

 

数据仓库主要分为三种类型,每种都有其不同的功能:

 

1.销售和营销部门使用数据集市从客户和评论者等来源收集数据。

 

2.企业数据仓库 是结合了组织内所有部门的集中式数据库。它们是决策支持系统的核心。

 

3.运营数据存储包含用户数据并经常更新。它们对员工有效。

 

区别

 

数据挖掘 数据仓库

 

使用数据挖掘通过研究记录和趋势来查找特定数据 通过创建可供公司所有部门使用的高效准确的数据仓库,减少数据重新输入的需要

 

数据挖掘使您能够快速做出明智的决策 建立一个安全、可靠、可扩展且可供所有人访问的中央数据存储库。

 

这是找到以前难以解决的业务问题答案的好方法 它以结构化、易于访问、维护和更新的格式提供信息

 

也可用于预测分析和预测 构建适合您业务需求的数据仓库,帮助您高效管理数据

 

模型的准确率不是很高。模型可能无法以与人类相同的方式查看数据 更多的数据会推高存储成本。当公司拥有的数据多于它可以存储的数据时,这可能会成为一个问题

 

在数据挖掘中,大量的时间要求可以归因于过程中有许多步骤的事实 数据仓库的处理速度并不快。在仓库中存储数据会显着减慢访问时间

 

可以随时访问数据集中的任何数据 数据仓库中只有汇总表可用,详细数据不可用。如果你想分析准确的数据,而不仅仅是汇总数据,这是一个问题

 

可以使用不同的可视化工具和Python库进行高级分析。 在数据仓库中无法进行高级数据分析,因为信息不再以其原始状态可用。

 

在这两种情况下,您都需要存储您的信息,以便需要访问它的其他人(或者如果您独自工作或不信任其他任何人)可以访问它。

 

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。两者都涉及查看大型数据集并在这些数据集中找到模式。数据挖掘着眼于整个数据集,而数据仓库专注于该数据集的子集,例如单个客户记录或部门销售报告。

 

数据挖掘和数据仓库有很多好处。数据挖掘可以帮助组织识别数据中的模式和趋势,从而做出更好的决策。数据仓库可以帮助组织更有效地存储和组织数据,使其更易于访问和使用。

 

时间要求也是由于大量数据的可用性。这会导致模型的复杂性,因为模型必须能够处理所有数据。数据挖掘和仓储都可以帮助组织提高效率和有效性。

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