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数据分析转数据仓库,大数据分析相比于传统的数据仓库应用

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数据 Library与数据 -1有什么本质区别/数据Library与/ -1/的本质区别如下:-1/其实两者是相同或相似的 。都是由某个数据库软件，基于某个数据模型组织管理的，数据挖掘致力于自动知识发现，数据 仓库用于存储和组织 ， 联机分析处理侧重于数据分析 。

1、简述利用 数据 仓库整合的步骤电子商务客户关系管理实题?以下是与数据 仓库电子商务客户关系管理实例集成的步骤:1 。明确业务目标:确定需要整合的数据和业务目标 ， 例如提高客户满意度和增加销售额 。2.Build 数据 -1/:设计和构建数据 仓库，包括数据模型和ETL(提取、转换和加载)过程 。3.收集数据:收集不同来源数据 ， 包括订单、客户信息、网站互动记录等 。4.清理并转换数据:清理数据中的错误或重复 ， 并将数据的格式转换为可接受的格式 。

6.分析数据:使用BI工具进行分析数据，如生成报表、可视化分析等 。7.应用分析结果:根据分析结果制定营销策略，改善客户服务，持续监控优化数据质量和分析效果 。通过以上步骤 ， 企业可以更好地了解客户需求和行为模式，制定更有效的营销策略和服务方案，提高客户满意度和忠诚度 。

2、什么是实时 数据 仓库?它有哪些不可替代之处?简而言之 ， 数据已经成为一个企业最重要的资产，有效的数据管理是企业提高产品质量，增强数字化竞争力的有效手段 。通过结构数据的组合和多个数据来源的整合 ， 借助数据分析工具和一定的方法论，企业可以通过历史数据快速做出战略决策 。在数据 仓库出现后 ， 从数据管理和数据分析中“尝到甜头”的企业开始越来越依赖这种方法来提高运营能力 。随着数据 仓库的广泛使用，企业开始要求实时数据分析 。

3、___技术能自动地进行 数据分析 。【数据分析转数据仓库,大数据分析相比于传统的数据仓库应用】【答案】:本题考查数据采矿技术基本概念 。数据挖掘致力于自动知识发现 ， 数据 仓库用于存储和组织，联机分析处理侧重于数据分析 。数据挖掘和联机分析处理都可以在仓库的基础上分析数据来辅助决策，但两者有区别 。在线分析处理是由用户驱动的，并且在很大程度上受到用户水平的限制 。数据挖掘是由数据驱动的，是真正的知识发现方法 。使用数据 mining工具，用户不需要做出确切的要求 。系统可以根据数据本身的规律性自动挖掘数据潜在模式，或者通过联想建立新的商业模式，从而帮助决策者调整市场策略 ， 找到正确的决策 。

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