數(shù)據(jù)挖掘和倉儲對于任何希望在全球或國家層面獲得認可的組織來說都是必不可少的兩個過程。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)計數(shù)據(jù)和排名。數(shù)據(jù)挖掘用于依靠在數(shù)據(jù)倉庫階段收集的數(shù)據(jù)來檢測重要模式。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫都被視為數(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，以及一個是否可以在沒有另一個的情況下存在。

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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。它是用于各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)的一個子集，包括營銷、金融和工程。數(shù)據(jù)挖掘可以手動完成，也可以使用自動化系統(tǒng)完成。像Hadoop這樣的開源軟件框架允許您存儲、訪問和管理您的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘使用人工智能軟件來查看大量數(shù)據(jù)。它使用 機器學(xué)習(xí)算法 隨著時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)這些模式對未來事件進行預(yù)測。

盡管機器學(xué)習(xí)算法很復(fù)雜，但與算法訓(xùn)練相比，模型部署是一個簡單的過程。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)期機器上等過程。

許多流行的機器學(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)備為每個新模式重新學(xué)習(xí)模式及其模式。

越來越多的行業(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 個階段：數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建、驗證和部署。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)挖掘功能來分析趨勢。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。

通過挖掘數(shù)據(jù)和分析趨勢，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)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫將數(shù)據(jù)存儲在一個地方，以便更多人可以訪問、共享和使用它。數(shù)據(jù)倉庫基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(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)倉庫存儲您公司的所有相關(guān)業(yè)務(wù)信息。例如，客戶的姓名和地址、他們所下的每個訂單的產(chǎn)品信息或按月計算的銷售數(shù)據(jù)。

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

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

數(shù)據(jù)倉庫主要分為三種類型，每種都有其不同的功能：

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

企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 是一個集中的數(shù)據(jù)庫，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。

運營數(shù)據(jù)存儲包含用戶數(shù)據(jù)并經(jīng)常更新。它們對員工有效。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫之間的區(qū)別

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rn 數(shù)據(jù)挖掘	rn 數(shù)據(jù)倉庫
rn 使用數(shù)據(jù)挖掘通過研究記錄和趨勢來查找特定數(shù)據(jù)	rn 通過創(chuàng)建可供公司所有部門使用的高效準確的數(shù)據(jù)倉庫，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 建立一個安全、可靠、可擴展且可供所有人訪問的中央數(shù)據(jù)存儲庫。
rn 這是找到以前難以解決的業(yè)務(wù)問題答案的好方法	rn 它以結(jié)構(gòu)化、易于訪問、維護和更新的格式提供信息
rn 也可用于預(yù)測分析和預(yù)測	rn 構(gòu)建適合您業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)倉庫，幫助您高效管理數(shù)據(jù)
rn 模型的準確率不是很高。模型可能無法以與人類相同的方式查看數(shù)據(jù)	rn 更多的數(shù)據(jù)會推高存儲成本。當公司擁有的數(shù)據(jù)多于它可以存儲的數(shù)據(jù)時，這可能會成為一個問題
rn 在數(shù)據(jù)挖掘中，大量的時間要求可以歸因于過程中有許多步驟的事實。	rn 數(shù)據(jù)倉庫的處理速度并不快。在倉庫中存儲數(shù)據(jù)會顯著減慢訪問時間
rn 您可以隨時訪問數(shù)據(jù)集中的任何數(shù)據(jù)。	rn 數(shù)據(jù)倉庫中只有匯總表可用，詳細數(shù)據(jù)不可用。如果你想分析準確的數(shù)據(jù)，而不僅僅是匯總數(shù)據(jù)，這是一個問題
rn 您可以使用不同的可視化工具和 Python 庫進行高級分析。	rn 在數(shù)據(jù)倉庫中無法進行高級數(shù)據(jù)分析，因為信息不再以其原始狀態(tài)可用。

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最后的想法

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

數(shù)據(jù)挖掘和倉儲是兩個不同的過程，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)挖掘著眼于整個數(shù)據(jù)集，而數(shù)據(jù)倉庫專注于該數(shù)據(jù)集的子集，例如單個客戶記錄或部門銷售報告。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫有很多好處。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助組織識別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，從而做出更好的決策。數(shù)據(jù)倉庫可以幫助組織更有效地存儲和組織數(shù)據(jù)，使其更易于訪問和使用。

時間要求也是由于大量數(shù)據(jù)的可用性。這會導(dǎo)致模型的復(fù)雜性，因為模型必須能夠處理所有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘和倉儲都可以幫助組織提高效率和有效性。