谈数据挖掘与数据仓库谈数据挖掘与数据仓库1数据挖掘1.1数据挖掘与传统数据分析的区别数据挖掘与查询、报表、在线应用分析等传统数据分析的本质区别在于，数据挖掘是在没有明确假设的情况下挖掘信息、发现知识。什么是数据仓库和数据挖掘？什么是数据挖掘？什么是数据挖掘。
20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的飞速发展，数据库技术进入了一个全新的阶段，即从过去只管理一些简单的数据，发展到管理各种计算机生成的图形、图像、音频、视频、电子文件、网页等各种类型的复杂数据，数据量越来越大。数据库不仅为我们提供了丰富的信息，而且呈现出明显的海量信息特征。在信息爆炸的时代，海量信息给人们带来了很多负面影响，最重要的是有效信息难以提取。
这就是JohnNalsbert所说的“信息丰富但知识贫乏”的困境。扩展数据:数据挖掘中对象数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、归纳的。最终发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持和数据维护。数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。
需要学习统计知识和概率知识。(1)做数据分析时，统计学知识是肯定需要的，Excel、SPSS、R是需要掌握的基本功。如果做数据挖掘，一定要重视数学知识。数据挖掘需要一定的数学知识，比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等等。(2)学习朴素贝叶斯算法需要概率论的知识，而SKM算法需要高等代数或区间理论的知识。
但是要想深入学习这些算法，最好还是学习一些数学知识，这样也能让我们以后的路走得更顺畅。我们经常使用的语言有Python，Java，C或者C，关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程。课程既培养学生的硬数据挖掘理论和Python数据挖掘算法技能，又培养学生的软数据治理思维、经营战略优化思维、挖掘管理思维、算法思维和预测分析思维，全面提升学生的数据洞察力。
3、数据挖掘具备哪些功能?随着大数据的发展越来越好，数据挖掘已经成为未来的一大趋势。数据挖掘主要是利用未来的趋势和行为，做出主动的、基础的知识决策。下面北京计算机培训为大家介绍数据挖掘的功能。1.自动预测趋势和行为数据挖掘自动查询大型数据库中的预测信息。很久以前，大量的人工分析问题，可以快速直接的从数据本身得出结论。二、关联分析数据关联是可以在数据中找到的重要知识。
相关性可分为简单相关性、时间相关性和因果相关性。其中北京IT培训发现协会分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。数据库中的关联数据有时未知，有时已知，有时不确定，因此关联分析产生的规则具有可信度。第三，聚类数据库中的记录可以分成一系列有意义的子集，即聚类。聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的前提。
