數(shù)據(jù)挖掘和倉(cāng)儲(chǔ)對(duì)于任何希望在全球或國(guó)家層面獲得認(rèn)可的組織來(lái)說(shuō)都是必不可少的兩個(gè)過(guò)程。這兩種技術(shù)都有助于防止數(shù)據(jù)欺詐并提高管理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和排名。數(shù)據(jù)挖掘用于依靠在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)階段收集的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)重要模式。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都被視為數(shù)據(jù)分析的一部分。但它們以不同的方式工作。本博客將探討兩者之間的差異，以及一個(gè)是否可以在沒(méi)有另一個(gè)的情況下存在。

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數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘涉及查看大型數(shù)據(jù)集并找到模式。它是用于各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)子集，包括營(yíng)銷、金融和工程。數(shù)據(jù)挖掘可以手動(dòng)完成，也可以使用自動(dòng)化系統(tǒng)完成。像Hadoop這樣的開(kāi)源軟件框架允許您存儲(chǔ)、訪問(wèn)和管理您的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘使用人工智能軟件來(lái)查看大量數(shù)據(jù)。它使用 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 隨著時(shí)間的推移分析銷售數(shù)據(jù)，以找到數(shù)據(jù)中的模式。然后，他們根據(jù)這些模式對(duì)未來(lái)事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)算法很復(fù)雜，但與算法訓(xùn)練相比，模型部署是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程。部署模型涉及將模型轉(zhuǎn)換為不同格式并將其加載到預(yù)期機(jī)器上等過(guò)程。

許多流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都使用遷移學(xué)習(xí)。這意味著您可以在任何系統(tǒng)中部署模型。持續(xù)部署允許設(shè)備為每個(gè)新模式重新學(xué)習(xí)模式及其模式。

越來(lái)越多的行業(yè)正在尋找使用數(shù)據(jù)挖掘功能的方法。數(shù)據(jù)挖掘包括 3 個(gè)階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、驗(yàn)證和部署。這些功能允許收集和分析信息以做出更好的決策和政策。

一些企業(yè)記錄和分析用戶信息，而另一些企業(yè)則使用數(shù)據(jù)挖掘功能來(lái)分析趨勢(shì)。例如，一些公司可能決定從用戶那里挖掘數(shù)據(jù)，以確定他們應(yīng)該銷售哪些產(chǎn)品。

通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)，他們可以看到哪些產(chǎn)品很受歡迎，并做出更多的產(chǎn)品，確保它們滿足客戶的需求。數(shù)據(jù)挖掘功能是收集和分析數(shù)據(jù)的好方法。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)地方，以便更多人可以訪問(wèn)、共享和使用它。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS)。它旨在將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為表格，并使用戶可以輕松查詢它們。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)您公司的所有相關(guān)業(yè)務(wù)信息。例如，客戶的姓名和地址、他們所下的每個(gè)訂單的產(chǎn)品信息或按月計(jì)算的銷售數(shù)據(jù)。

一個(gè)很好的例子是谷歌搜索控制臺(tái)。它允許您跨多個(gè)維度分析您的網(wǎng)站的性能。這些維度包括流量來(lái)源、用戶行為模式等。

RDBMS 跟蹤表中每一行的所有更改。如果您在其中一個(gè)表中進(jìn)行編輯或插入新記錄，所有其他副本將自動(dòng)反映這些更改。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要分為三種類型，每種都有其不同的功能：

銷售和營(yíng)銷部門使用數(shù)據(jù)集市從客戶和評(píng)論者等來(lái)源收集數(shù)據(jù)。

企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 是一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫(kù)，它結(jié)合了組織內(nèi)的所有部門。它們是決策支持系統(tǒng)的核心。

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包含用戶數(shù)據(jù)并經(jīng)常更新。它們對(duì)員工有效。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的區(qū)別

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rn 數(shù)據(jù)挖掘	rn 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
rn 使用數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)研究記錄和趨勢(shì)來(lái)查找特定數(shù)據(jù)	rn 通過(guò)創(chuàng)建可供公司所有部門使用的高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，減少數(shù)據(jù)重新輸入的需要
rn 數(shù)據(jù)挖掘使您能夠快速做出明智的決策	rn 建立一個(gè)安全、可靠、可擴(kuò)展且可供所有人訪問(wèn)的中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)。
rn 這是找到以前難以解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題答案的好方法	rn 它以結(jié)構(gòu)化、易于訪問(wèn)、維護(hù)和更新的格式提供信息
rn 也可用于預(yù)測(cè)分析和預(yù)測(cè)	rn 構(gòu)建適合您業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，幫助您高效管理數(shù)據(jù)
rn 模型的準(zhǔn)確率不是很高。模型可能無(wú)法以與人類相同的方式查看數(shù)據(jù)	rn 更多的數(shù)據(jù)會(huì)推高存儲(chǔ)成本。當(dāng)公司擁有的數(shù)據(jù)多于它可以存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)時(shí)，這可能會(huì)成為一個(gè)問(wèn)題
rn 在數(shù)據(jù)挖掘中，大量的時(shí)間要求可以歸因于過(guò)程中有許多步驟的事實(shí)。	rn 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的處理速度并不快。在倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)會(huì)顯著減慢訪問(wèn)時(shí)間
rn 您可以隨時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)集中的任何數(shù)據(jù)。	rn 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中只有匯總表可用，詳細(xì)數(shù)據(jù)不可用。如果你想分析準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，而不僅僅是匯總數(shù)據(jù)，這是一個(gè)問(wèn)題
rn 您可以使用不同的可視化工具和 Python 庫(kù)進(jìn)行高級(jí)分析。	rn 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中無(wú)法進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)分析，因?yàn)樾畔⒉辉僖云湓紶顟B(tài)可用。

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最后的想法

在這兩種情況下，您都需要存儲(chǔ)您的信息，以便需要訪問(wèn)它的其他人(或者如果您獨(dú)自工作或不信任其他任何人)可以訪問(wèn)它。

數(shù)據(jù)挖掘和倉(cāng)儲(chǔ)是兩個(gè)不同的過(guò)程，但它們有一些相似之處。兩者都涉及查看大型數(shù)據(jù)集并在這些數(shù)據(jù)集中找到模式。數(shù)據(jù)挖掘著眼于整個(gè)數(shù)據(jù)集，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專注于該數(shù)據(jù)集的子集，例如單個(gè)客戶記錄或部門銷售報(bào)告。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有很多好處。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助組織識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，從而做出更好的決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以幫助組織更有效地存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)，使其更易于訪問(wèn)和使用。

時(shí)間要求也是由于大量數(shù)據(jù)的可用性。這會(huì)導(dǎo)致模型的復(fù)雜性，因?yàn)槟Ｐ捅仨毮軌蛱幚硭袛?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘和倉(cāng)儲(chǔ)都可以幫助組織提高效率和有效性。