维基百科上—数据仓库、数据挖掘、OLAP三者之间的区别
數(shù)據(jù)倉庫可以作為數(shù)據(jù)挖掘和OLAP等分析工具的資料來源，由于存放于數(shù)據(jù)倉庫中的資料，必需經(jīng)過篩選與轉(zhuǎn)換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結(jié)果。
數(shù)據(jù)挖掘和OLAP同為分析工具，其差別在于OLAP提供用戶一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的查詢動作，其預(yù)設(shè)查詢條件由用戶預(yù)先設(shè)定，而數(shù)據(jù)挖掘，則能由資訊系統(tǒng)主動發(fā)掘資料來源中，未曾被查覺的隱藏資訊，和透過用戶的認(rèn)知以產(chǎn)生知識。
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技術(shù)是經(jīng)由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以創(chuàng)建有效的模型及規(guī)則，而企業(yè)透過數(shù)據(jù)挖掘更了解他們的客戶，進(jìn)而改進(jìn)他們的行銷、業(yè)務(wù)及客服的運作。?數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫的一種重要運用。基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統(tǒng)計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特征（Patterns）以及關(guān)連性（Relationships）。 Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應(yīng)用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結(jié)果。
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總結(jié)
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