数据仓库可以作为数据挖掘OLAP等分析工具的资料来源,由于存放于数据仓库中的资料,必需经过筛选与转换,因此可以避免分析工具使用错误的资料,而得到不正确的分析结果。

数据挖掘OLAP同为分析工具,其差别在于OLAP提供用户一便利的多维度观点和方法,以有效率的对数据进行复杂的查询动作,其预设查询条件由用户预先设定,而数据挖掘,则能由资讯系统主动发掘资料来源中,未曾被查觉的隐藏资讯,和透过用户的认知以产生知识。

数据挖掘(Data Mining)技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料,以创建有效的模型及规则,而企业透过数据挖掘更了解他们的客户,进而改进他们的行销、业务及客服的运作。 数据挖掘是数据仓库的一种重要运用。基本上,它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来,所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份,Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法,到资料中寻找有用的特征(Patterns)以及关连性(Relationships)。 Knowledge Discovery 的过程对 Data Mining 的应用成功与否有重要的影响,只有它才能确保 Data Mining 能获得有意义的结果。

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