數據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。這兩種技術都有助于防止數據欺詐并提高管理統計數據和排名。數據挖掘用于依靠在數據倉庫階段收集的數據來檢測重要模式。

數據挖掘和數據倉庫都被視為數據分析的一部分。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。

數據挖掘　　

數據挖掘涉及查看大型數據集并找到模式。它是用于各個領域的數據科學的一個子集，包括營銷、金融和工程。數據挖掘可以手動完成，也可以使用自動化系統完成。像Hadoop這樣的開源軟件框架允許您存儲、訪問和管理您的數據。

數據挖掘使用人工智能軟件來查看大量數據。它使用?機器學習算法?隨著時間的推移分析銷售數據，以發現數據中的模式。然后，他們根據這些模式對未來事件進行預測。

盡管機器學習算法很復雜，但與算法訓練相比，模型部署是一個簡單的過程。部署模型涉及將模型轉換為不同格式并將其加載到預期機器上等過程。

許多流行的機器學習算法都使用遷移學習。這意味著您可以在任何系統中部署模型。持續部署允許設備為每個新模式重新學習模式及其模式。

越來越多的行業正在尋找使用數據挖掘功能的方法。數據挖掘包括3個階段：數據準備、模型構建、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。

一些企業記錄和分析用戶信息，而另一些企業則使用數據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據，以確定他們應該銷售哪些產品。

通?過挖掘數據和分析趨勢，他們可以看到哪些產品很受歡迎，并做出更多的產品，確保它們滿足客戶的需求。數據挖掘功能是收集和分析數據的好方法。

數據倉庫　　　　

數據倉庫將數據存儲在一個地方，以便更多人可以訪問、共享和使用它。數據倉庫基于關系數據庫管理系統?(RDBMS)。它旨在將數據結構化為表格，并使用戶可以輕松查詢它們。?

數據倉庫存儲您公司的所有相關業務信息。例如，客戶的姓名和地址、他們所下的每個訂單的產品信息或按月計算的銷售數據。

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。

數據倉庫主要分為三種類型，每種都有其不同的功能：

1.銷售和營銷部門使用數據集市從客戶和評論者等來源收集數據。

2.企業數據倉庫?是結合了組織內所有部門的集中式數據庫。它們是決策支持系統的核心。

3.運營數據存儲包含用戶數據并經常更新。它們對員工有效。

區別

數據挖掘 數據倉庫　　

使用數據挖掘通過研究記錄和趨勢來查找特定數據 通過創建可供公司所有部門使用的高效準確的數據倉庫，減少數據重新輸入的需要

數據挖掘使您能夠快速做出明智的決策 建立一個安全、可靠、可擴展且可供所有人訪問的中央數據存儲庫。

這是找到以前難以解決的業務問題答案的好方法 它以結構化、易于訪問、維護和更新的格式提供信息

也可用于預測分析和預測 構建適合您業務需求的數據倉庫，幫助您高效管理數據

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據 更多的數據會推高存儲成本。當公司擁有的數據多于它可以存儲的數據時，這可能會成為一個問題

在數據挖掘中，大量的時間要求可以歸因于過程中有許多步驟的事實 數據倉庫的處理速度并不快。在倉庫中存儲數據會顯著減慢訪問時間

可以隨時訪問數據集中的任何數據 數據倉庫中只有匯總表可用，詳細數據不可用。如果你想分析準確的數據，而不僅僅是匯總數據，這是一個問題

可以使用不同的可視化工具和Python庫進行高級分析。 在數據倉庫中無法進行高級數據分析，因為信息不再以其原始狀態可用。

結語　　

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。

數據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據集并在這些數據集中找到模式。數據挖掘著眼于整個數據集，而數據倉庫專注于該數據集的子集，例如單個客戶記錄或部門銷售報告。

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

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