数据挖掘和数据仓库的区别?

数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、规律和知识的过程，侧重于分析和预测。数据仓库是用于存储、管理和集成多源数据的系统，侧重于数据的集中和结构化。

区别

数据挖掘：通过算法从海量数据中提取有用信息，比如发现顾客购买习惯或预测市场趋势。它需要处理原始或半结构化数据，目的是解决具体问题，如优化营销策略或降低风险。这个过程依赖统计和机器学习方法，结果往往具有动态性和即时性。

数据仓库：将不同来源的数据整合成统一格式，方便查询和分析。它存储的是经过清洗、转换的历史数据，支持企业决策。数据仓库结构清晰，按主题组织，比如销售或客户信息，更新频率较低，但数据完整性和一致性高。