数据挖掘和数据仓库是两个不同的概念，分别用于不同的数据处理和分析目的。下面是它们之间的区别介绍：
1. 定义：
- 数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、关联、趋势和其他有价值的信息，并将其应用于实际问题的过程。数据挖掘主要关注的是发现新的知识和预测模型的构建。
- 数据仓库是指一个用于集成和存储来自不同数据源的大量结构化和非结构化数据的集合。数据仓库主要用于支持企业的决策分析和报告。
2. 目的：
- 数据挖掘的目的是通过发现数据中的模式和知识，帮助用户进行数据驱动的决策和预测。它可以用于市场分析、客户关系管理、欺诈检测等各种应用。
- 数据仓库的目的是为了提供一个一致、集成的数据存储，以支持企业的决策分析和报告。它可以用于查询和分析大规模的历史数据，帮助用户了解业务趋势和发现潜在问题。
3. 数据类型：
- 数据挖掘可以处理各种类型的数据，包括结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档）和非结构化数据（如文本和图像）。
- 数据仓库主要处理结构化数据，它对数据的结构和格式有更严格的要求。
4. 数据处理：
- 数据挖掘主要关注的是从数据中提取有价值的模式和知识。它使用各种算法和技术，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
- 数据仓库主要关注的是数据的集成、转换和加载。它将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中供查询和分析。
5. 数据使用：
- 数据挖掘的结果通常以模型、规则或模式的形式提供给用户。用户可以使用这些结果进行预测、优化和决策。
- 数据仓库的数据主要用于查询和分析。用户可以使用各种工具和技术对数据进行查询、生成报表和制定决策。
综上所述，数据挖掘和数据仓库是两个独立但相互关联的概念。数据挖掘主要用于从数据中发现知识和模式，而数据仓库主要用于集成和存储数据以支持决策分析和报告。
