数据挖掘和数据仓库之间的区别

数据挖掘和仓储对于任何希望在全球或国家层面获得认可的组织来说都是必不可少的两个过程。这两种技术都有助于防止数据欺诈并提高管理统计数据和排名。数据挖掘用于依靠在数据仓库阶段收集的数据来检测重要模式。

数据挖掘和数据仓库都被视为数据分析的一部分。但它们以不同的方式工作。本博客将探讨两者之间的差异，以及一个是否可以在没有另一个的情况下存在。

数据挖掘　　

数据挖掘涉及查看大型数据集并找到模式。它是用于各个领域的数据科学的一个子集，包括营销、金融和工程。数据挖掘可以手动完成，也可以使用自动化系统完成。像Hadoop这样的开源软件框架允许您存储、访问和管理您的数据。

数据挖掘使用人工智能软件来查看大量数据。它使用 机器学习算法 随着时间的推移分析销售数据，以发现数据中的模式。然后，他们根据这些模式对未来事件进行预测。

尽管机器学习算法很复杂，但与算法训练相比，模型部署是一个简单的过程。部署模型涉及将模型转换为不同格式并将其加载到预期机器上等过程。

许多流行的机器学习算法都使用迁移学习。这意味着您可以在任何系统中部署模型。持续部署允许设备为每个新模式重新学习模式及其模式。

越来越多的行业正在寻找使用数据挖掘功能的方法。数据挖掘包括3个阶段：数据准备、模型构建、验证和部署。这些功能允许收集和分析信息以做出更好的决策和政策。

一些企业记录和分析用户信息，而另一些企业则使用数据挖掘功能来分析趋势。例如，一些公司可能决定从用户那里挖掘数据，以确定他们应该销售哪些产品。

通​过挖掘数据和分析趋势，他们可以看到哪些产品很受欢迎，并做出更多的产品，确保它们满足客户的需求。数