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数据仓库与数据挖咨询(概括一点)
数据仓库与数据开掘是严密相关的两种数据剖析工具，它们在决策允许环节中施展着关键作用。
数据仓库是一种设计，旨在从操作数据中提炼出有价值的消息，经过一系列解决和转换，使得用户能够基于这些消息启动战略性的决策制订。
因此，数据仓库系统经常被称为决策允许系统。
数据开掘则是在数据仓库的基础上启动的深化剖析。
它关键针对数据仓库中的复杂查问，这两种查问类型各有特点：一是预先布局好的报表查问，从数据库中生成定制的业务报告；二是随机的、灵活的查问，其结果无法预知，理论触及到多表衔接、累积、分类、排序等初级操作，这些查问往往须要遍历整个数据仓库。
因为查问结果理论数据量宏大，往往须要在第一次性查问的基础上进后退一步挑选和开掘，这个环节就被称为数据开掘。
总的来说，数据仓库为数据开掘提供了基础环境，而数据开掘则是在数据仓库的海量消息中发现潜在法令和价值的关键手腕。
两者相反相成，独特推进了组织的决策迷信化和智能化。
数据开掘的概念
数据开掘（Data Mining）是从少量数据中提取有用的消息和常识的环节。
它是一种新的消息解决技术，能够发现数据的隐含形式、趋向和关联性，并用于决策允许、环节管理和预测剖析。
数据开掘理论驳回人工智能、统计学、机器学习等畛域的技术和方法，从大型数据库中提取隐含在其中的有用消息，并以易于了解的形式出现给用户，协助他们做出决策和制订战略。
数据开掘的运行范围十分宽泛，包含金融、医疗、批发、电信等各个行业。
它可以协助企业发现市场趋向、客户个体、关联规定等有价值的消息，从而优化业务流程、提高效率、降落老本。
同时，数据开掘还可以协助企业更好地了解客户需求和行为，为产品设计和市场营销提供允许。
数据开掘是一种弱小的消息解决工具，能够从少量数据中提取有用的消息和常识，为企业决策提供关键允许。
数据开掘的配置：
1、分类：数据开掘中的分类关键是将剖析对象依不同的属性分类加以定义，建设不同的类组。
这是数据开掘中经常出现的配置之一。
2、预计：依据不同相关属性数据的延续性数值，找出各属性间的关联性，以了解并取得某一特定属性未知的延续性数值。
这理论须要经常使用回归剖析或类神经网络算法。
3、预测：预测上班的目标在于以其余属性的值为基础来预测特定属性的值。
这是数据开掘的关键配置之一，可以协助决策者了解未来的趋向和变动。
4、关联剖析：数据关联是数据中存在的一类关键的可发现的常识，若两个或多个变量之间存在着某种法令性，就称为关联。
关联剖析的目标就是找出数据中暗藏的关联网。
5、聚类剖析：聚类剖析又称无指点学习，其目标在于主观地按被解决对象的特色分类，将有相反特色的对象归为一类。
数据开掘的配置有哪些
数据开掘的配置关键包含：
智能预测趋向和行为。
数据开掘技术能够经过对少量数据的剖析，智能预测未来的趋向和行为形式。
经过对历史数据的开掘，可以发现数据中的关联和法令，从而预测未来的市场趋向、用户行为等。
这种预测配置在许多畛域都有宽泛运行，如金融预测、市场趋向预测等。
关联剖析。
数据开掘能够启动关联剖析，发现变量之间的幽默相关。
这些相关或者是已知的，也或者是未知的，甚至是潜在的因果相关。
经过关联剖析，可以提醒数据集中变量之间的咨询和交互作用，这关于发现潜在的市场战略和优化业务经营具备关键意义。
例如，经过购物篮剖析可以发现商品之间的关联性，进而制订更为精准的营销战略。
形容客户个体的特色和行为形式。
数据开掘可以形容客户个体的特色和行为形式，协助企业和组织更好地了解他们的客户。
经过对客户数据的开掘和剖析，可以发现客户的偏好、生产习气、购置志愿等消息，从而为市场定位和产品改良提供依据。
这种配置关于提高客户满意度和忠实度、优化市场竞争力至关关键。
识别潜在危险和疑问。
数据开掘还可以用于识别潜在的危险和疑问。
经过剖析少量的数据，可以发现数据中的意外形式和趋向，进而及时识别出潜在的危险和疑问。
这种配置在金融风控、医疗诊断等畛域具备宽泛的运行，能够及时发现危险并采取相应的措施，有效缩小损失微危险的出现。
总之，数据开掘作为一种弱小的数据剖析技术，具备多种配置，包含预测趋向和行为、关联剖析、形容客户特色和行为形式以及识别潜在危险和疑问等。
这些配置使得数据开掘在许多畛域都有宽泛的运行前景，能够协助企业和组织更好地了解市场、优化业务经营和提高市场竞争力。
