❶ 數據採集和數據挖掘一樣嗎有什麼區別
數據採集和數據挖掘是不一樣的。它們是數據管理的不同階段。
數據採集是從目標網站提取有價值的數據並將其轉化為結構化格式放入資料庫的過程。 它通常可以與Web抓取、Web爬蟲和數據提取互換使用。進行數據收集，需要有一個爬蟲來解析目標網站，捕獲有價值的信息，從中提取數據並最終導出為結構化數據，以進行下一步分析。因此，數據收集不涉及演算法、機器學習或統計，它只依靠諸如Python、R、Java之類的計算機程序。此外，數據收集最重要的是數據的准確性。
在數據採集之後需要對數據進行數據清洗，使數據符合入庫的要求，之後就是對採集的數據進行導入。最後是在資料庫或數據倉庫上進行數據挖掘。
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❷ 誰能說說數據倉庫，數據挖掘，BI三者之間的區別和聯系的相關推薦
數據倉庫：
數據倉庫顧名思義，是一個很大的數據存儲集合，面向主題的，集成的，相對穩定的，反映歷史變化的數據集合，用於支持管理決策。對多樣的業務數據進行篩選與整合。它為企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
數據倉庫的輸入方是不同的數據源，比如：有的數據存在mysql里，有的數據存在mongdb里，還有一些第三方的數據源，最終的輸出用於企業的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。
多數據源通過ETL（Extract-數據抽取；Transform-數據轉換；Load-數據載入）集成。
還有數據倉庫和資料庫的關系，這里在網上找了個圖，講的還是比較清楚的。
面向業務的資料庫常稱作OLTP，面向分析的數據倉庫亦稱為OLAP
數據挖掘：
數據挖掘看穿你的需求，廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI。但從技術術語上說，數據挖掘（Data Mining）特指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。
關聯銷售案例：
美國的超市有這樣的系統：當你采購了一車商品結賬時，售貨員小姐掃描完了你的產品後，計算機上會顯示出一些信息，然後售貨員會友好地問你：我們有一種一次性紙杯正在促銷，位於F6貨架上，您要購買嗎？
這句話決不是一般的促銷。因為計算機系統早就算好了，如果你的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉，則86%的可能性你要買一次性紙杯。結果是，你說，啊，謝謝你，我剛才一直沒找到紙杯。 這不是什麼神奇的科學算命，而是利用數據挖掘中的關聯規則演算法實現的系統。
每天，新的銷售數據會進入挖掘模型，與過去N天的歷史數據一起，被挖掘模型處理，得到當前最有價值的關聯規則。同樣的演算法，分析網上書店的銷售業績，計算機可以發現產品之間的關聯以及關聯的強弱。
BI
經過幾年的積累，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作，最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量數據對於業務人員來說，只是一些無法看懂的天書。業務人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息。此時，如何把數據轉化為信息，使得業務人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，並且輔助決策，就是商業智能(BI)主要解決的問題。
如何把資料庫中存在的數據轉變為業務人員需要的信息？大部分的答案是報表系統。簡單說，報表系統已經可以稱作是BI了，它是BI的低端實現。 現在國外的企業，大部分已經進入了中端BI，叫做數據分析。有一些企業已經開始進入高端BI，叫做數據挖掘。而我國的企業，目前大部分還停留在報表階段。目前國內現在做BI的廠家有很多，比較知名的BI廠家比如：永洪科技，核心產品Yonghong-Z-Suite幫助企業構建大數據應用，也有很豐富的行業積累，政府，電力，能源，金融等等，有興趣可以自己查些資料。
❸ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘
數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。
❹ 資料庫,數據倉庫和數據挖掘技術之間的區別
數據倉庫是要集成多種數據源，比如個人財務記錄和購物記錄，比如企業的原料、生產、銷售的異構資料庫。資料庫一般是單一結構的，沒辦法集成異構源去做一個統一介面，所以在數據分析需求達到宏觀規模後才弄出這么個概念來。所謂面向事務和面向主題就是這個意思。事務是數據記錄查詢的單一任務，主題是數據分析目標的相關數據范疇。
數據倉庫是數據挖掘的對象，進行大規模的數據挖掘前先要建立數據倉庫，數據挖掘的研究方向有偏向資料庫的。
❺ 數據倉庫與數據挖掘的關系,區別與聯系(概括一點)
區別：
1、目的不同：
數據倉庫是為了支持復雜的分析和決策，數據挖掘是為了在海量的數據裡面發掘出預測性的、分析性的信息，多用來預測。
2、階段不同：
數據倉庫是數據挖掘的先期步驟，通過數據倉庫的構建，提高了數據挖掘的效率和能力，保證了數據挖掘中的數據的寬廣性和完整性。
3、處理方式不同：
數據挖掘是基於數據倉庫和多維資料庫中的數據，找到數據的潛在模式進行預測，它可以對數據進行復雜處理。大多數情況下，數據挖掘是讓數據從數據倉庫到數據挖掘資料庫中。
聯系：
1、數據倉庫是為了數據挖掘做預准備，數據挖掘可建立在數據倉庫之上。
2、最終目的都為了提升企業的信息化競爭能力。
(5)資料庫與數據挖掘區別是什麼擴展閱讀：
數據倉庫與數據挖掘的發展歷程：
關系資料庫是20世紀70年代初提出來，經過資料庫專家幾十年的努力，理論和實踐都取得了顯著成果，標志著資料庫技術的日益成熟。
但它仍然難以實現對關系資料庫中數據的分析，不能很好地支持決策，因此在80年代，產生了數據倉庫的思想，90年代，數據倉庫的基本原理、架構形式和使用原則都已確定。
主要技術包括對資料庫中數據訪問、網路、C / S結構和圖形界面，一些大公司已經開始構建數據倉庫。針對數據倉庫中迅速增長的海量數據的收集、存放，用人力已經不能解決，那麼數據倉庫中有用的知識的提取就需要數據挖掘來實現。
數據挖掘與統計學子領域「試探性數據分析」及人工智慧子領域「知識發現」和機器學有關，是一門綜合性的技術學科。
網路-數據倉庫
❻ 什麼是數據倉庫和數據挖掘
數據倉庫
，英文名稱為
Data
Warehouse
，可簡寫為
DW
。數據倉庫是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。
數據挖掘
(
Data
Mining
)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數據挖掘的廣義觀點：數據挖掘就是從存放在資料庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中「挖掘」有趣知識的過程。數據挖掘，又稱為
資料庫中知識發現
(
Knowledge
Discovery
in
Database,
KDD
)，
也有人把數據挖掘視為資料庫中知識發現過程的一個基本步驟
❼ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼
大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。
數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。
大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。
拓展資料：
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
❽ 簡述資料庫 數據倉庫 和數據挖掘三者之間的關系
先說說數據倉庫和數據挖掘的關系，再說說資料庫與數據倉庫的關系
數據倉庫與數據挖掘的聯系
(1) 數據倉庫為數據挖掘提供了更好的、更廣泛的數據源。
(2) 數據倉庫為數據挖掘提供了新的支持平台。
(3) 數據倉庫為更好地使用數據挖掘這個工具提供了方便。
(4) 數據挖掘為數據倉庫提供了更好的決策支持。
(5) 數據挖掘對數據倉庫的數據組織提出了更高的要求。
(6) 數據挖掘還為數據倉庫提供了廣泛的技術支持。
數據倉庫與數據挖掘的差別
(1) 數據倉庫是一種數據存儲和數據組織技術, 提供數據源。
(2) 數據挖掘是一種數據分析技術, 可針對數據倉庫中的數據進行分析。
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；
區別主要總結為以下幾點：
1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時
❾ 大數據和數據挖掘什麼區別
可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。
大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。
數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
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❿ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼
數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。