数据挖掘和数据仓库区别

数据挖掘和数据仓库是两个不同的概念，它们之间有以下几个区别：

1. 定义：数据仓库是指一个大型、集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储库，用于支持企业决策和分析；而数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、关系或知识的过程。

2. 目的：数据仓库旨在提供企业决策所需的数据，主要用于分析和报告。而数据挖掘则是为了发现数据中的隐藏模式和关系，以便做出更好的决策。

3. 数据来源：数据仓库通常从企业的事务处理系统中提取数据，然后进行转换和加载，以获得一致的、可靠的、易于查询的数据。而数据挖掘则是从大量的历史数据或实时数据中提取信息。

4. 数据处理：数据仓库采用ETL（抽取、转换和加载）过程，将数据从多个源中收集并转换为统一的格式。而数据挖掘则使用机器学习、统计学和人工智能等技术来识别数据中的模式和趋势。

5. 结果：数据仓库提供的是数据，而数据挖掘提供的是知识。

总的来说，数据仓库是数据的积累和整合，而数据挖掘则是从数据中发掘有价值的信息和知识。