简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系

数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。

数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。主要是通过分析大量的数据，发现一些事物之间不易为人察觉的规律。可以建立在数据仓库的基础上，不过一个数据仓库的建立会耗费大量的人力、物力、财力和较长的时间，若只为了进行数据挖掘而建立一个数据仓库是不值得的，但若数据仓库本身是建立好的，那在其基础上进行数据挖掘则会省很多事情。

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数据仓库

，英文名称为

Data

Warehouse

，可简写为

DW

。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据挖掘

(

Data

Mining

)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为

数据库中知识发现

(

Knowledge

Discovery

in

Database,

KDD

)，

也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤

数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。

数据挖掘是数据库中知识发现不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。

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