数据发掘和数据仓库之间的不同介绍

数据发掘和数据仓库是两个区分的概念，分别用于区分的数据处理和分析目的。下面是它们之间的不同介绍：
1. 定义：
- 数据发掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、关联、趋势和其他有价值的信息，并将其利用于实际问题的进程。数据发掘主要关注的是发现新的知识和预测模型的构建。
- 数据仓库是指一个用于集成和存储来自区分数据源的大量结构化和非结构化数据的集合。数据仓库主要用于支持企业的决策分析和报告。
2. 目的：
- 数据发掘的目的是通过发现数据中的模式和知识，帮助用户进行数据驱动的决策和预测。它可以用于市场分析、客户关系管理、讹诈检测等各种利用。
- 数据仓库的目的是为了提供一个一致、集成的数据存储，以支持企业的决策分析和报告。它可以用于查询和分析大范围的历史数据，帮助用户了解业务趋势和发现潜伏问题。
3. 数据类型：
- 数据发掘可以处理各种类型的数据，包括结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档）和非结构化数据（如文本和图象）。
- 数据仓库主要处理结构化数据，它对数据的结构和格式有更严格的要求。
4. 数据处理：
- 数据发掘主要关注的是从数据中提取有价值的模式和知识。它使用各种算法和技术，包括聚类、分类、关联规则发掘等。
- 数据仓库主要关注的是数据的集成、转换和加载。它将来自区分数据源的数据进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中供查询和分析。
5. 数据使用：
- 数据发掘的结果通常以模型、规则或模式的情势提供给用户。用户可使用这些结果进行预测、优化和决策。
- 数据仓库的数据主要用于查询和分析。用户可使用各种工具和技术对数据进行查询、生成报表和制定决策。
综上所述，数据发掘和数据仓库是两个独立但相互关联的概念。数据发掘主要用于从数据中发现知识和模式，而数据仓库主要用于集成和存储数据以支持决策分析和报告。