❶ 数据采集和数据挖掘一样吗有什么区别
数据采集和数据挖掘是不一样的。它们是数据管理的不同阶段。
数据采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。 它通常可以与Web抓取、Web爬虫和数据提取互换使用。进行数据收集，需要有一个爬虫来解析目标网站，捕获有价值的信息，从中提取数据并最终导出为结构化数据，以进行下一步分析。因此，数据收集不涉及算法、机器学习或统计，它只依靠诸如Python、R、Java之类的计算机程序。此外，数据收集最重要的是数据的准确性。
在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。最后是在数据库或数据仓库上进行数据挖掘。
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❷ 谁能说说数据仓库，数据挖掘，BI三者之间的区别和联系的相关推荐
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。
数据仓库的输入方是不同的数据源，比如：有的数据存在mysql里，有的数据存在mongdb里，还有一些第三方的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
多数据源通过ETL（Extract-数据抽取；Transform-数据转换；Load-数据加载）集成。
还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。
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。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。
关联销售案例：
美国的超市有这样的系统：当你采购了一车商品结账时，售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，然后售货员会友好地问你：我们有一种一次性纸杯正在促销，位于F6货架上，您要购买吗？
这句话决不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是，你说，啊，谢谢你，我刚才一直没找到纸杯。 这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。
每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去N天的历史数据一起，被挖掘模型处理，得到当前最有价值的关联规则。同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。
BI
经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能(BI)主要解决的问题。
如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。 现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。目前国内现在做BI的厂家有很多，比较知名的BI厂家比如：永洪科技，核心产品Yonghong-Z-Suite帮助企业构建大数据应用，也有很丰富的行业积累，政府，电力，能源，金融等等，有兴趣可以自己查些资料。
❸ 数据分析和数据挖掘的区别是什么如何做好数据挖掘
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。
❹ 数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。
数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
❺ 数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
区别：
1、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。
2、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。
3、处理方式不同：
数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。
联系：
1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。
2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
(5)数据库与数据挖掘区别是什么扩展阅读：
数据仓库与数据挖掘的发展历程：
关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显着成果，标志着数据库技术的日益成熟。
但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。
主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C / S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。
数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关，是一门综合性的技术学科。
网络-数据仓库
❻ 什么是数据仓库和数据挖掘
数据仓库
，英文名称为
Data
Warehouse
，可简写为
DW
。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据挖掘
(
Data
Mining
)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为
数据库中知识发现
(
Knowledge
Discovery
in
Database,
KDD
)，
也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤
❼ 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么
大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。
数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-rece算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些算法需要调整。
大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。
拓展资料：
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
❽ 简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系
数据仓库与数据挖掘的联系
(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。
(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。
(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。
(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。
(5) 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。
1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。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。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
❾ 大数据和数据挖掘什么区别
可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。
大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。
数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
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❿ 数据分析和数据挖掘的区别是什么
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。