数据分析与数据挖掘的区别?

本文介绍了ETL(数据抽取、转换、加载)的概念及其在数据库(DB)到数据仓库(DW)间的数据迁移中的应用,并解释了DB与DW模型之间的区别。此外,还探讨了数据分析ELT的过程以及数据挖掘在决策制定中的作用。

   ETL/Extraction-Transformation-Loading——用于完成DB到DW的数据转存,它将DB中的某一个时间点的状态,“抽取”出来,根据DW的存储模型要求,“转换”一下数据格式,然后再“加载”到DW的一个过程,这里需要强调的是,DB的模型是ER模型,遵从范式化设计原则,而DW的数据模型是雪花型结构或者星型结构,用的是面向主题,面向问题的设计思路,所以DB和DW的模型结构不同,需要进行转换

  数据分析ELT(ExtractTransformLoader)只是在已定的假设,先验约束上处理原有计算方法,统计方法,将数据分析转化为信息,而这些信息需要进一步的获得认知,转化为有效的预测和决策,这时就需要数据挖掘(DataMine)。

转载于:https://www.cnblogs.com/luminous1/p/8330748.html

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