数据挖掘和数据仓库之间的区别
在这篇文章中，我们将了解数据挖掘和数据仓库之间的区别。
数据挖掘
它是用于确定数据模式的过程。
可以理解为从一组数据中提取有用数据的通用方法。
在这个过程中反复分析数据。
它由商业企业家和工程师完成，以提取有意义的数据。
它使用包括模式识别在内的许多技术来识别数据中的模式。
它有助于检测系统中可能发生的不需要的错误。
与其他统计数据处理技术相比，它具有成本效益。
它并不完全准确，因为在现实世界中没有什么是理想的。
数据仓库
它是一个旨在执行分析的数据库系统。
它将所有相关数据组合到一个模块中。
数据仓库的过程是由工程师完成的。
这里，数据以周期性方式存储。
在此过程中，数据被提取并存储在便于报告的位置。
它会定期更新。
这就是为什么它被大公司使用以保持最新状态的原因。
它有助于简化每种类型的业务数据。
如果分析所需的数据未集成到数据仓库中，则可能会丢失数据。
它存储了大量历史数据，帮助用户分析趋势和季节性，以做出进一步的预测。