DataMining入门关键：与统计分析的区别及与DataWarehousing的关系

"数据挖掘入门必看10个问题" 数据挖掘是现代信息技术领域的一个关键分支，它涉及到从海量数据中发现有价值的知识和模式。在这个过程中，数据仓库扮演着至关重要的角色，因为它为数据挖掘提供了丰富的数据来源。让我们深入探讨一下数据挖掘与统计分析的异同，以及数据仓库与数据挖掘之间的关系。 首先，我们来看数据挖掘（DataMining）与统计分析的区别。尽管它们在某些方面有所重叠，但两者的核心焦点有所不同。统计分析主要基于数学和概率理论，用于推断数据背后的规律，通常需要对统计方法有深入理解。而数据挖掘则更注重自动化工具的应用，这些工具能够处理大规模数据，且用户无需具备深厚的统计背景。此外，数据挖掘更侧重于从大型数据库中提取信息，满足企业决策的需求，而不仅仅是理论研究。 接着，我们讨论数据仓库（DataWarehousing）与数据挖掘的关联。数据仓库是一个集中的、优化的数据存储系统，它的设计目的是为了支持分析和决策制定。通过从分散的业务系统中抽取、转换和加载数据，数据仓库提供了一种高效的方式来管理和分析数据。没有数据仓库，数据挖掘可能无法有效地进行，因为缺乏结构化和一致的数据源。数据仓库为数据挖掘提供了"矿坑"，让数据挖掘者能够在其中寻找潜在的模式和知识。 数据挖掘从数据仓库中获取数据后，可以运用各种技术来探索模式，例如决策树算法（如CART）、分层分析（CHAID）以及模糊计算等。这些方法虽然源自统计学，但在数据挖掘中，它们被扩展和应用于更复杂的数据环境，旨在发现非显而易见的关联和趋势。 总结来说，数据挖掘与统计分析的界限并不绝对，它们相互交织，共同服务于从数据中提取洞察力的任务。数据仓库作为数据的集中存储，为数据挖掘提供了丰富的原材料。数据挖掘工具的出现，降低了数据分析的门槛，使得非专业统计人员也能参与到大数据的分析中，这正是其引起广泛关注的原因。在当今信息化社会，理解和掌握数据挖掘及数据仓库的相关知识，对于企业决策和个人职业发展都至关重要。