简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系 数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e0e\u6570\u636e\u6316\u6398\u7684\u5173\u7cfb,\u533a\u522b\u4e0e\u8054\u7cfb(\u6982\u62ec\u4e00\u70b9)\u533a\u522b\uff1a
1\u3001\u76ee\u7684\u4e0d\u540c\uff1a
\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u662f\u4e3a\u4e86\u652f\u6301\u590d\u6742\u7684\u5206\u6790\u548c\u51b3\u7b56\uff0c\u6570\u636e\u6316\u6398\u662f\u4e3a\u4e86\u5728\u6d77\u91cf\u7684\u6570\u636e\u91cc\u9762\u53d1\u6398\u51fa\u9884\u6d4b\u6027\u7684\u3001\u5206\u6790\u6027\u7684\u4fe1\u606f\uff0c\u591a\u7528\u6765\u9884\u6d4b\u3002
2\u3001\u9636\u6bb5\u4e0d\u540c\uff1a
\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u662f\u6570\u636e\u6316\u6398\u7684\u5148\u671f\u6b65\u9aa4\uff0c\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u6784\u5efa\uff0c\u63d0\u9ad8\u4e86\u6570\u636e\u6316\u6398\u7684\u6548\u7387\u548c\u80fd\u529b\uff0c\u4fdd\u8bc1\u4e86\u6570\u636e\u6316\u6398\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u7684\u5bbd\u5e7f\u6027\u548c\u5b8c\u6574\u6027\u3002
3\u3001\u5904\u7406\u65b9\u5f0f\u4e0d\u540c\uff1a
\u6570\u636e\u6316\u6398\u662f\u57fa\u4e8e\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u548c\u591a\u7ef4\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\uff0c\u627e\u5230\u6570\u636e\u7684\u6f5c\u5728\u6a21\u5f0f\u8fdb\u884c\u9884\u6d4b\uff0c\u5b83\u53ef\u4ee5\u5bf9\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u590d\u6742\u5904\u7406\u3002\u5927\u591a\u6570\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u6570\u636e\u6316\u6398\u662f\u8ba9\u6570\u636e\u4ece\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u5230\u6570\u636e\u6316\u6398\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u3002
\u8054\u7cfb\uff1a
1\u3001\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u662f\u4e3a\u4e86\u6570\u636e\u6316\u6398\u505a\u9884\u51c6\u5907\uff0c\u6570\u636e\u6316\u6398\u53ef\u5efa\u7acb\u5728\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e4b\u4e0a\u3002
2\u3001\u6700\u7ec8\u76ee\u7684\u90fd\u4e3a\u4e86\u63d0\u5347\u4f01\u4e1a\u7684\u4fe1\u606f\u5316\u7ade\u4e89\u80fd\u529b\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e0e\u6570\u636e\u6316\u6398\u7684\u53d1\u5c55\u5386\u7a0b\uff1a
\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u662f20\u4e16\u7eaa70\u5e74\u4ee3\u521d\u63d0\u51fa\u6765\uff0c\u7ecf\u8fc7\u6570\u636e\u5e93\u4e13\u5bb6\u51e0\u5341\u5e74\u7684\u52aa\u529b\uff0c\u7406\u8bba\u548c\u5b9e\u8df5\u90fd\u53d6\u5f97\u4e86\u663e\u8457\u6210\u679c\uff0c\u6807\u5fd7\u7740\u6570\u636e\u5e93\u6280\u672f\u7684\u65e5\u76ca\u6210\u719f\u3002
\u4f46\u5b83\u4ecd\u7136\u96be\u4ee5\u5b9e\u73b0\u5bf9\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u6570\u636e\u7684\u5206\u6790\uff0c\u4e0d\u80fd\u5f88\u597d\u5730\u652f\u6301\u51b3\u7b56\uff0c\u56e0\u6b64\u572880\u5e74\u4ee3\uff0c\u4ea7\u751f\u4e86\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u601d\u60f3\uff0c90\u5e74\u4ee3\uff0c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u57fa\u672c\u539f\u7406\u3001\u67b6\u6784\u5f62\u5f0f\u548c\u4f7f\u7528\u539f\u5219\u90fd\u5df2\u786e\u5b9a\u3002
\u4e3b\u8981\u6280\u672f\u5305\u62ec\u5bf9\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u3001\u7f51\u7edc\u3001C / S\u7ed3\u6784\u548c\u56fe\u5f62\u754c\u9762\uff0c\u4e00\u4e9b\u5927\u516c\u53f8\u5df2\u7ecf\u5f00\u59cb\u6784\u5efa\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u3002\u9488\u5bf9\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e2d\u8fc5\u901f\u589e\u957f\u7684\u6d77\u91cf\u6570\u636e\u7684\u6536\u96c6\u3001\u5b58\u653e\uff0c\u7528\u4eba\u529b\u5df2\u7ecf\u4e0d\u80fd\u89e3\u51b3\uff0c\u90a3\u4e48\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e2d\u6709\u7528\u7684\u77e5\u8bc6\u7684\u63d0\u53d6\u5c31\u9700\u8981\u6570\u636e\u6316\u6398\u6765\u5b9e\u73b0\u3002
\u6570\u636e\u6316\u6398\u4e0e\u7edf\u8ba1\u5b66\u5b50\u9886\u57df\u201c\u8bd5\u63a2\u6027\u6570\u636e\u5206\u6790\u201d\u53ca\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u5b50\u9886\u57df\u201c\u77e5\u8bc6\u53d1\u73b0\u201d\u548c\u673a\u5668\u5b66\u6709\u5173\uff0c\u662f\u4e00\u95e8\u7efc\u5408\u6027\u7684\u6280\u672f\u5b66\u79d1\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a
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\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u6570\u636e\u4ed3\u5e93
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\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e0e\u6570\u636e\u6316\u6398\u7684\u8054\u7cfb
(1) \u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e3a\u6570\u636e\u6316\u6398\u63d0\u4f9b\u4e86\u66f4\u597d\u7684\u3001\u66f4\u5e7f\u6cdb\u7684\u6570\u636e\u6e90\u3002
(2) \u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e3a\u6570\u636e\u6316\u6398\u63d0\u4f9b\u4e86\u65b0\u7684\u652f\u6301\u5e73\u53f0\u3002
(3) \u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e3a\u66f4\u597d\u5730\u4f7f\u7528\u6570\u636e\u6316\u6398\u8fd9\u4e2a\u5de5\u5177\u63d0\u4f9b\u4e86\u65b9\u4fbf\u3002
(4) \u6570\u636e\u6316\u6398\u4e3a\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u63d0\u4f9b\u4e86\u66f4\u597d\u7684\u51b3\u7b56\u652f\u6301\u3002
(5) \u6570\u636e\u6316\u6398\u5bf9\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u6570\u636e\u7ec4\u7ec7\u63d0\u51fa\u4e86\u66f4\u9ad8\u7684\u8981\u6c42\u3002
(6) \u6570\u636e\u6316\u6398\u8fd8\u4e3a\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u63d0\u4f9b\u4e86\u5e7f\u6cdb\u7684\u6280\u672f\u652f\u6301\u3002
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(1) \u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u662f\u4e00\u79cd\u6570\u636e\u5b58\u50a8\u548c\u6570\u636e\u7ec4\u7ec7\u6280\u672f, \u63d0\u4f9b\u6570\u636e\u6e90\u3002
(2) \u6570\u636e\u6316\u6398\u662f\u4e00\u79cd\u6570\u636e\u5206\u6790\u6280\u672f, \u53ef\u9488\u5bf9\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\u3002
1\u3001\u6570\u636e\u5e93:\u662f\u4e00\u79cd\u903b\u8f91\u6982\u5ff5\uff0c\u7528\u6765\u5b58\u653e\u6570\u636e\u7684\u4ed3\u5e93\uff0c\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5e93\u8f6f\u4ef6\u6765\u5b9e\u73b0\u3002\u6570\u636e\u5e93\u7531\u5f88\u591a\u8868\u7ec4\u6210\uff0c\u8868\u662f\u4e8c\u7ef4\u7684\uff0c\u4e00\u5f20\u8868\u91cc\u9762\u6709\u5f88\u591a\u5b57\u6bb5\u3002\u5b57\u6bb5\u4e00\u5b57\u6392\u5f00\uff0c\u5bf9\u6570\u636e\u5c31\u4e00\u884c\u4e00\u884c\u7684\u5199\u5165\u8868\u4e2d\u3002\u6570\u636e\u5e93\u7684\u8868\uff0c\u5728\u4e8e\u80fd\u591f\u7528\u4e8c\u7ef4\u8868\u73b0\u591a\u7ef4\u7684\u5173\u7cfb\u3002\u5982\uff1aoracle\u3001DB2\u3001MySQL\u3001Sybase\u3001MSSQL Server\u7b49\u30022\u3001\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\uff1a\u662f\u6570\u636e\u5e93\u6982\u5ff5\u7684\u5347\u7ea7\u3002\u4ece\u903b\u8f91\u4e0a\u7406\u89e3\uff0c\u6570\u636e\u5e93\u548c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u6ca1\u6709\u533a\u522b\uff0c\u90fd\u662f\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5e93\u8f6f\u4ef6\u5b9e\u73b0\u5b58\u653e\u6570\u636e\u7684\u5730\u65b9\uff0c\u53ea\u4e0d\u8fc7\u4ece\u6570\u636e\u91cf\u6765\u8bf4\uff0c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u8981\u6bd4\u6570\u636e\u5e93\u66f4\u5e9e\u5927\u5fb7\u591a\u3002\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e3b\u8981\u7528\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u548c\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u8f85\u52a9\u9886\u5bfc\u505a\u51b3\u7b56\uff1b
\u533a\u522b\u4e3b\u8981\u603b\u7ed3\u4e3a\u4ee5\u4e0b\u51e0\u70b9\uff1a1.\u6570\u636e\u5e93\u53ea\u5b58\u653e\u5728\u5f53\u524d\u503c\uff0c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u5b58\u653e\u5386\u53f2\u503c\uff1b2.\u6570\u636e\u5e93\u5185\u6570\u636e\u662f\u52a8\u6001\u53d8\u5316\u7684\uff0c\u53ea\u8981\u6709\u4e1a\u52a1\u53d1\u751f\uff0c\u6570\u636e\u5c31\u4f1a\u88ab\u66f4\u65b0\uff0c\u800c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u5219\u662f\u9759\u6001\u7684\u5386\u53f2\u6570\u636e\uff0c\u53ea\u80fd\u5b9a\u671f\u6dfb\u52a0\u3001\u5237\u65b0\uff1b3.\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u6bd4\u8f83\u590d\u6742\uff0c\u6709\u5404\u79cd\u7ed3\u6784\u4ee5\u9002\u5408\u4e1a\u52a1\u5904\u7406\u7cfb\u7edf\u7684\u9700\u8981\uff0c\u800c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u5219\u76f8\u5bf9\u7b80\u5355\uff1b4.\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u9891\u7387\u8f83\u9ad8\uff0c\u4f46\u8bbf\u95ee\u91cf\u8f83\u5c11\uff0c\u800c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u8bbf\u95ee\u9891\u7387\u4f4e\u4f46\u8bbf\u95ee\u91cf\u5374\u5f88\u9ad8\uff1b5.\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u6570\u636e\u7684\u76ee\u6807\u662f\u9762\u5411\u4e1a\u52a1\u5904\u7406\u4eba\u5458\u7684\uff0c\u4e3a\u4e1a\u52a1\u5904\u7406\u4eba\u5458\u63d0\u4f9b\u4fe1\u606f\u5904\u7406\u7684\u652f\u6301\uff0c\u800c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u5219\u662f\u9762\u5411\u9ad8\u5c42\u7ba1\u7406\u4eba\u5458\u7684\uff0c\u4e3a\u5176\u63d0\u4f9b\u51b3\u7b56\u652f\u6301\uff1b6.\u6570\u636e\u5e93\u5728\u8bbf\u95ee\u6570\u636e\u65f6\u8981\u6c42\u54cd\u5e94\u901f\u5ea6\u5feb\uff0c\u5176\u54cd\u5e94\u65f6\u95f4\u4e00\u822c\u5728\u51e0\u79d2\u5185\uff0c\u800c\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u54cd\u5e94\u65f6\u95f4\u5219\u53ef\u957f\u8fbe\u6570\u51e0\u5c0f\u65f6
先说说数据仓库和数据挖掘的关系,再说说数据库与数据仓库的关系
数据仓库与数据挖掘的联系
(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。
(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。
(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。
(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。
(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据仓库与数据挖掘的差别
(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。
(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。
1、数据库:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维的关系。如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;
区别主要总结为以下几点:
1.数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;
2.数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;
3.数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;
4.数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;
6.数据库在访问数据时要求响应速度快,其响应时间一般在几秒内,而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
既然简述,我就最简单的方法说。
数据库是储存目前最需要的数据的地方
数据仓库就是一个放永久数据的地方。只增加,不减少。
数据挖掘是在数据集上做的一种对数据存在的各种潜在的,相关的一种技术。
数据挖掘得到的结果和模式不应该是一劳永逸、一成不变的,而是应该根据用以挖掘的数据的更新而不断更新的。FineBI数据挖掘的结果在每次FineBI多维数据库更新时,可以自动重新进行整个挖掘的训练、预测和保存过程。同理,OLAP分析中用到的数据挖掘产生的数据也随之更新。
数据仓库是要集成多种数据源,比如个人财务记录和购物记录,比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的,没办法集成异构源去做一个统一接口,所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务,主题是数据分析目标的相关数据范畴。
数据仓库是数据挖掘的对象,进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库,数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
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