数据仓库、OLAP和 数据挖掘、统计分析的关系和区别分析

用。从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。

许多人对于Data Warehousing和Data Mining时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。

数据仓库本身是一个非常大的数据库，它储存着由组织作业数据库中整合而来的数据，特别是指事务处理系统OLTP(On-Line Transactional Processing)所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中，而公司的决策者则利用这些数据作决策;但是，这个转换及整合数据的过程，是建立一个数据仓库最大的挑战。因为将作业中的数据转换成有用的的策略性信息是整个数据仓库的重点。综上所述，数据仓库应该具有这些数据：整合性数据(integrated data)、详细和汇总性的数据(detailed and summarized data)、历史数据、解释数据的数据。从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识，是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的，两者的本质与过程是两回事。换句话说，数据仓库应先行建立完成，Data mining才能有效率的进行，因为数据仓库本身所含数据是干净(不会有错误的数据参杂其中)、完备，且经过整合的。因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。

NO.3 OLAP能不能代替 Data Mining?

所谓OLAP(Online Analytical Process)意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说：「我已经有OLAP的工具了，所以我不需要Data Mining。」事实上两者间是截然不同的，主要差异在于Data Mining用在产生假设，OLAP则用于查证假设。简单来说，OLAP是由使用者所主导，使用者先有一些假设，然后利用OLAP来查证假设是否成立;而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。所以在使用OLAP或其它Query的工具时，使用者是自己在做探索(Exploration)，但Data Mining是用工具在帮助做探索。

举个例子来看，一市场分析师在为超市规划货品架柜


 

（编辑：鹤壁站长网）

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