1楼：林凯玲
数据挖掘是在数据仓库上进行数据的分析，找出一些具有商业价值的数据间的关系，以支持决策，数据仓库主要是存放一些面向某一特定主题的数据，这些数据它具有历史性，比如是某些数据的总结。
简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
2楼：可以叫我表哥
数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。
事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。
数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
3楼：换昵称很难呀
既然简述，我就最简单的方法说。
数据库是储存目前最需要的数据的地方
数据仓库就是一个放永久数据的地方。只增加，不减少。
数据挖掘是在数据集上做的一种对数据存在的各种潜在的，相关的一种技术。
4楼：李盼真
数据库数据库（database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
数据库的定义：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。
数据库的概念实际包括两层意思：
（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。
数据仓库
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。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库，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
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。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
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。
5楼：打马过草原
数据挖掘得到的结果和模式不应该是一劳永逸、一成不变的，而是应该根据用以挖掘的数据的更新而不断更新的。finebi数据挖掘的结果在每次finebi多维数据库更新时，可以自动重新进行整个挖掘的训练、**和保存过程。同理，olap分析中用到的数据挖掘产生的数据也随之更新。
数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
6楼：晴好乐园
区别：1、目的不同：
数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出**性的、分析性的信息，多用来**。
2、阶段不同：
数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。
3、处理方式不同：
数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行**，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。
联系：1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。
2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
7楼：starlet小星
1、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。
2、数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。
3、数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。
4、数据挖掘是特定的数据收集。
5、数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。
6、数据仓库三层，即分段、集成和访问。
8楼：匿名用户
数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。
而数据挖掘：是建立在数据仓库之上，分析数据仓库的。
数据仓库系统的查询大都非常复杂,主要有两种:一种以报表为主,从数据库中产生各种形式的业务报表。这种查询是预先规划好的(pre-defined query);另一种则是随机的、动态的查询(ad-hoc query),对查询的结果也是不能预料的。
数据仓库中的查询由于其复杂性,会经常使用多表的联接、累计、分类、排序等操作,这些大都要对整个表进行搜索。每次查询返回的数据量一般很大,经常需要根据上次查询的结果进行进一步的搜索,这个过程常称为数据挖掘。
9楼：匿名用户
仓库是为了支持复杂的分析和决策，挖掘是为了在海量的数据里面发掘出**性的、分析性的信息，多用来**，挖掘可建立在数据仓库之上，两者不是一个为了另一个的关系，而是殊途同归之意，都为了提升企业的信息化竞争能力。
10楼：蔚蓝の蔚蓝
数据仓库是为了数据挖掘做预准备，并且只是其中一种数据**的渠道。
何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能
11楼：匿名用户
何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
答：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
建立数据仓库的目的有3个：
一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。
二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。
三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。决策分析是面向专业用户而非一般业务员，需要使用专业的分析工具，对分析结果还要以商业智能的方式进行表现，这是事务数据库不能提供的。
何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
答：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与**、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。
可拓数据挖掘概念是什么？稍微详细点的答案，请教了 50
12楼：匿名用户
可拓数据挖掘以可拓集为集合论基础，结合可拓方法与现有数据挖掘方法去挖掘数据库或数据仓库中基于可拓变换的知识，为经济、金融、管理、营销、策划、医学、设计等领域的决策和技术创新提供依据。