数据挖掘和OLAP之间的区别

概述

数据挖掘(Data Mining)是一种通过大数据分析技术来挖掘出隐藏在数据背后的模式和规律的计算机技术。而OLAP(Online Analytical Processing)则是一种基于多维数据分析技术的在线分析处理系统，其目的在于快速分析和查询多维度的数据。

数据挖掘和OLAP区别

焦点不同

数据挖掘着重于从数据中发现隐藏的模式和规律，可以用来预测或分类，通常是用来揭示数据中潜在的关联关系、异常或趋势。而OLAP则着重于快速查询和分析大量数据中的特定点、面或线，以快速浏览数据并理解事实。

数据来源不同

数据挖掘通常基于大量的历史数据，可以是来自内部数据仓库或外部数据源。通过挖掘数据并发掘出隐藏的规律，为业务决策提供重要的信息。而OLAP则通常基于某个事实表和其相对应的维度表，来进行多维度的数据分析。

分析方式不同

数据挖掘使用复杂的算法来挖掘和发现数据中隐藏的模式和规律。这些算法包括聚类、分类、关联规则、异常检测和神经网络等。OLAP则是通过钻取、切片、切块等，让用户快速浏览和提取多维数据。

结果展示不同

数据挖掘的结果通常是某些难以直接观察或理解的数据模式，例如：频繁的购买关系，或是某些预测的趋势。而OLAP则是将数据转化为图表、排名、平均值等具有可见性的内容，方便用户选择性地查看不同的聚合结果。

总结

数据挖掘和OLAP都是处理和分析大数据的有效工具。两者针对数据的不同层面和角度，都可以通过合理的使用，在决策中发挥重要的作用。因此，在实际数据处理中，两者应该根据情况选择合适操作，使其发挥出最大的价值。