数据库(数据库，DB)是长期存储在计算机中的有组织、共享、统一管理的数据集合。它是按照结构存储和管理数据的计算机软件系统。数据 Warehouse，英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。它是用于决策支持系统(dss)和在线分析应用程序的结构化环境。数据仓库研究解决从数据库获取信息的问题。
数据挖掘(数据挖掘)是通过对每一个进行分析，从大量的数据中发现其规律的技术，主要包括数据编制和规律发现。主要是通过分析大量的数据，来发现一些不容易被人感知的事物之间的规律。可以在数据 warehouse的基础上建立，但是建立a 数据 warehouse会消耗大量的人力、物力、财力和很长的时间。如果一个只是为了数据 -1/而建，但是如果数据仓库本身就建立了，那么在它的基础上进行-2挖掘就省去了很多东西。
5、 数据开发和 数据 挖掘有哪些区别?1，技术差别大数据开发类工作对代码能力和工程能力有一定的要求，也就是说需要有一定的编程能力和语言能力，然后才是解决问题的能力。因为大数据开发会涉及到很多开源的东西，而且有很多开源的东西，所以要能够快速定位和解决问题。如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后可以快速掌握新的东西。如果是大数据分析岗位，在业务上，你需要快速了解、理解和掌握业务，通过数据感受业务的变化，通过数据的分析做出业务决策。
在工具层面，改变的范围比较小，主要是对业务的理解能力。2.数据存储不同传统数据分析数据金额较小，相对更容易处理。数据的存储问题就不用想太多了。数据中涉及的数据具有海量性、多样性、高速性、多变性等特点。因此，需要特殊的存储工具。3.-2挖掘的方法不同于传统方法数据分析数据一般为手动挖掘或集合。
6、 数据分析和 数据 挖掘的区别是什么?如何做好 数据 挖掘1。-2挖掘数据挖掘指通过统计学、人工智能和机器学习从大量数据中学习。数据 挖掘主要着重解决分类、聚类、相关、预测四类问题，即定量和定性。数据 挖掘专注于寻找未知的模式和规律。输出模型或规则，并据此得到模型分数或标签。模型得分例如损失概率值、总得分、相似度、预测值等。标签有高、中、低价值用户，亏损与不亏损，信用好与差。
综合起来看数据分析(狭义)和数据 挖掘的本质是一样的，都是从数据中找到关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营和改进。这些内容与数据 analysis不同。2.数据分析其实我们可以说数据分析是数据的一种运算方法或算法。目标是根据先验约束进行整理、筛选和处理数据，从而得到信息。
7、大 数据和 数据 挖掘什么区别?large 数据指的是数据因为量大(一般是TB到PB)需要更好的扩展性的处理方法，而不仅仅是数据。在方法上，目前的通用商用数据库还不能很好的支持大数据的处理。数据处理的大致思路是数据压缩，数据采样，数据 挖掘等。传统的数据 挖掘是在数据中寻找有价值的规律，这与现在热炒的数据在方向上是一致的。只是Da 数据具有“高维、海量、实时”的特点，也就是说数据量大，数据维度高且更新快，传统的/。需要从多方面提高处理能力，比如算法的改进(把算法的处理能力提高到Da 数据)和方案的框架(分解任务，把Da 数据的分析分解成几个小单元来求解，或者把重复的数据通过正则抽取整合起来等等。).
8、大 数据 数据分析 数据 挖掘有什么区别1，Da数据:Da数据是数据的集合，大大超过了传统数据库软件工具在采集、存储、管理和分析方面的能力。2.数据分析:数据分析是指通过适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。3.数据挖掘:数据挖掘是从大量的数据中通过分析每一个发现的。
换句话说，数据 挖掘是从大量的不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。2.与数据Analysis数据Analysis和-2挖掘的区别都是从数据库中找到知识，所以我们称之为。但严格来说，数据 挖掘才是数据库中真正的KDD。
9、大 数据和 数据 挖掘的区别Da 数据概念:Da 数据是近两年提出的，它有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。由于web技术的发展，Web用户自动保存的数据和传感器的不断采集数据以及移动互联网的发展，自动采集和存储数据的速度在加快，全世界数据的量在不断扩大。数据的存储和计算超出了单台计算机(小型机和大型机)的能力，这对数据 挖掘技术的实现提出了挑战(一般来说，数据
涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据 挖掘的定义是从海量的数据中寻找有意义的模式或知识，大数据需要映射成小单元进行计算，然后将所有的结果进行整合，也就是所谓的mapreduce算法框架。
