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数据仓库和数据挖掘的关系（数据仓库和数据挖掘之间的联系）

1、OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。智能化自动分析工具：为适应变化迅速的市场环境，就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。

2、我比较喜欢对数据挖掘定义的一种描述：数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。从中也可以看出，数据挖掘的基础是了解业务或找到熟悉业务的人，然后才是利用历史知识建立知识模式从而创造新知识。

3、数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习与数据挖掘与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。

4、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据仓库和数据挖掘的关系（数据仓库和数据挖掘之间的联系）

1、建立数据仓库的目的有3个：一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。

2、数据仓库：数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

3、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。

数据库就是我们通常用到的用于联机事务处理的。数据仓库主要针对联机分析处理帮助决策人员进行决策的。数据挖掘技术可以作为数据仓库的前端应用，在数据仓库中挖掘出有价值的信息。

目的不同：数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。阶段不同：数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

先谋篇布局，后细枝末节。大多数中小企业是先生存后发展，在发展的过程中不断调整经营思路，逐渐形成企业的格局、战略。不过，随着市场化经济的推进改革，以及人员素质的提高。部分少数创业者、企业家也会先对企业有个全局构思，形成一个蓝图，统筹把握后才实施建立企业组织。

调查地区环境、调查地区企业情况等。企业构思就是指用语言精确描述的、创办企业的基本计划，企业在进行挖掘企业构思的时候可以使用调查地区环境、调查地区企业情况、利用互联网、头脑风暴法四种方法进行挖掘。企业构思，必须以顾客的需求为出发点，并且具备满足顾客需求的个人要素。

挖掘企业构思的途径有从生产专长出发、从顾客需要出发。小企业创办的原则：志向要大。要有努力的大目标，要有成长为大企业的雄心，很多大企业都是由小企业发展起来的。计算要精。要精确计算自己的资金和资源，量力而行和进行量化管理，小心无数量危险和数字陷井。规模要小。

数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。

数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。（6）数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。数据仓库与数据挖掘的差别（1）数据仓库是一种数据存储和数据组织技术，提供数据源。（2）数据挖掘是一种数据分析技术，可针对数据仓库中的数据进行分析。

数据挖掘和统计统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等 4）数据挖掘和决策支持系统数据仓库 OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库决策支持工具融合将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。