數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別？OLAP與數(shù)據(jù)挖掘DM具有本質(zhì)區(qū)別（1）功能不同數(shù)據(jù)挖掘DM的功能在于知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD。如：數(shù)據(jù)挖掘DM中的“分類”包括：貝葉斯分類、粗糙集分類、決策樹分類等，是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知

數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別？

OLAP與數(shù)據(jù)挖掘DM具有本質(zhì)區(qū)別

（1）功能不同

數(shù)據(jù)挖掘DM的功能在于知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD。如：數(shù)據(jù)挖掘DM中的“分類”包括：貝葉斯分類、粗糙集分類、決策樹分類等，是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)規(guī)則，是“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”；

而聯(lián)機(jī)分析OLAP的功能在于“統(tǒng)計(jì)”和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的展示，是“現(xiàn)象”和“表象”，不能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘DM的知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD功能。

（2）數(shù)據(jù)組成不同

數(shù)據(jù)挖是從混沌的、具有巨大噪聲的數(shù)據(jù)中提煉知識(shí)規(guī)則；

而聯(lián)機(jī)分析OLAP只是從已經(jīng)規(guī)范化的、純凈的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中組織數(shù)據(jù)。

（3）知識(shí)與數(shù)據(jù)的關(guān)系不同

數(shù)據(jù)挖掘DM是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)KDD；

而聯(lián)機(jī)分析OLAP是利用人已知的知識(shí)來有意識(shí)地組織和使用數(shù)據(jù)。

（4）基本方法不同

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)模型和算法；

而OLAP不需要數(shù)學(xué)模型和算法支持，只與數(shù)據(jù)倉庫和OLAP自身知識(shí)相關(guān)。