什么是数据挖掘 ？（DM 与DW 、OLAP、CRM 的区别）

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什么是数据挖掘 　　数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，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，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。   数据挖掘相关的10个问题 　　NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 　　硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 　　1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具； 　　2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，Data Mining的工具更符合企业需求； 　　3. 纯就理论的基础点来看，Data Mining和统计分析有应用上的差别，毕竟Data Mining目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。 　　NO.2 Data Warehousing 和 Data Mining 的关系为何？ 　　若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。 　　要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（Design … <a href="http://saslist.com/racoon/2010/10/22/%e4%bb%80%e4%b9%88%e6%98%af%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98-%ef%bc%9f%ef%bc%88dm-%e4%b8%8edw-%e3%80%81olap%e3%80%81crm-%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab%ef%bc%89/">Continue reading <span class="meta-nav">→</span></a>