1. 数据挖掘：
数据挖掘被定义为用于从更大的任何原始数据集中提取可用数据的过程。
数据挖掘的一些关键特征是——
- 基于趋势和行为分析的自动模式预测。
- 基于可能结果的预测。
- 创建面向决策的信息。
- 专注于大数据和数据库进行分析。
- 基于以前未知的一组事实进行聚类。
2. 在线分析处理(OLAP)：
OLAP 是一种计算机处理，它使用户能够轻松、有选择地从不同的角度提取和查看数据。它允许用户一次分析来自多个数据库系统的数据库信息。OLAP 数据存储在多维数据库中。
OlAP 的一些关键特性包括：
- 数据的多维视图。
- 支持复杂的计算。
- 时间智能。
OLAP 的一些应用包括：
- 用于 OLAP 的 OLE DB
- 数据库营销
- 营销和销售分析。
数据挖掘和 OLAP 的区别：
| 编号 | 数据挖掘 | OLAP |
|---|---|---|
| 1 | 多维分析。 | 在线分析处理。 |
| 2 | 它有大量的维度。 | 它的维度数量有限。 |
| 3 | 处理数据汇总。 | 处理详细的事务级别数据。 |
| 4 | 洞察力和预测。 | 分析。 |
| 5 | 用于预测未来。 | 它用于分析过去。 |
| 6 | 自下而上的方法。 | 自上而下的方法。 |
| 7 | 发现驱动。 | 查询驱动。 |
| 8 | 这是一种新兴技术。 | 被广泛使用的。 |
