Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing?

WICHTIGER UNTERSCHIED Data Mining wird als ein Prozess zum Extrahieren von Daten aus großen Datenmengen betrachtet, während ein Data Warehouse der Prozess zum Zusammenführen aller relevanten Daten ist. Beim Data Mining werden unbekannte Datenmuster analysiert, während bei einem Data Warehouse Daten erfasst und verwaltet werden.

1. Was ist der Unterschied zwischen Datenbank- und Data Mining??
2. Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und OLAP??
3. Wie arbeiten Data Mining und Data Warehousing zusammen??
4. Ist Data Mining ohne Data Warehouse möglich??

Was ist der Unterschied zwischen Datenbank- und Data Mining??

Die Datenbank ist die organisierte Sammlung von Daten. ... Data Mining befasst sich mit dem Extrahieren nützlicher und bisher unbekannter Informationen aus Rohdaten. Der Data Mining-Prozess stützt sich auf die in der Data Warehousing-Phase zusammengestellten Daten, um aussagekräftige Muster zu erkennen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und OLAP??

OLAP und Data Mining werden verwendet, um verschiedene Arten von Analyseproblemen zu lösen. OLAP fasst Daten zusammen und erstellt Prognosen. ... Data Mining erkennt versteckte Muster in Daten und arbeitet auf einer detaillierten Ebene anstelle einer Zusammenfassungsebene.

Wie arbeiten Data Mining und Data Warehousing zusammen??

Wie arbeiten Data Mining und Data Warehousing zusammen? Data Warehousing kann zur Analyse der Geschäftsanforderungen verwendet werden, indem Daten in einer aussagekräftigen Form gespeichert werden. Mit Data Mining können die Geschäftsanforderungen prognostiziert werden. Data Warehouse kann als Quelle für diese Prognose dienen.

Ist Data Mining ohne Data Warehouse möglich??

Die einfache Antwort lautet: Ja, Data Mining kann ohne verteiltes Data Warehouse durchgeführt werden.