時，可能會先假設嬰兒尿布和嬰兒奶粉會是常被一起購買的產品，接著便可利用OLAP的工具去驗證此假設是否為真，又成立的證據有多明顯；但DataMining則不然，執行DataMining的人將龐大的結帳數據整理後，並不需要假設或期待可能的結果，透過Mining技術可找出存在於數據中的潛在規則，於是我們可能得到例如尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現，這是OLAP所做不到的。
DataMining常能挖掘出超越歸納範圍的關係，但OLAP僅能利用人工查詢及可視化的報表來確認某些關係，是以DataMining此種自動找出甚至不會被懷疑過的數據模型與關係的特性，事實上已超越了我們經驗、教育、想象力的限製，OLAP可以和DataMining互補，但這項特性是DataMining無法被OLAP取代的。
NO.4完整的DataMining包含哪些步驟？
1、數據挖掘環境
數據挖掘是指一個完整的過程,該過程從大型數據庫中挖掘先前未知的,有效的,可實用的信息,並使用這些信息做出決策或豐富知識.數據挖掘環境可示意如下圖:數據挖掘環境框圖.gif
2、數據挖掘過程圖
下圖描述了數據挖掘的基本過程和主要步驟數據挖掘的基本過程和主要步驟
3、數據挖掘過程工作量
在數據挖掘中被研究的業務對象是整個過程的基礎,它驅動了整個數據挖掘過程,也是檢驗最後結果和指引分析人員完成數據挖掘的依據和顧問.圖2各步驟是按一定順序完成的,當然整個過程中還會存在步驟間的反饋.數據挖掘的過程並不是自動的,絕大多數的工作需要人工完成.圖3給出了各步驟在整個過程中的工作量之比.可以看到,60%的時間用在數據準備上,這說明了數據挖掘對數據的嚴格要求,而後挖掘工作僅占總工作量的10%.
圖3數據挖掘過程工作量比例
4、數據挖掘過程簡介
過程中各步驟的大體內容如下:
(1).確定業務對象
清晰地定義出業務問題,認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步.挖掘的最後結構是不可預測的,但要探索的問題應是有預見的,為了數據挖掘而數據挖掘則帶有盲目性,是不會成功的.
(2).數據準備
1)、數據的選擇
搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息,並從中選擇出適用於數據挖掘應用的數據.
2)、數據的預處理
研究數據的質量,為進一步的分析作準備.並確定將要進行的挖掘操作的類型.
3)、數據的轉換
將數據轉換成一個分析模型.這個分析模型是針對挖掘算法建立的.建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數據挖掘成功的關鍵.
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(3).數據挖掘
對所得到的經過轉換的數據進行挖掘.除了完善從選擇合適的挖掘算法外,其餘一切工作都能自動地完成.
(4).結果分析
解釋並評估結果.其使用的分析方法一般應作數據挖掘操作而定,通常會用到可視化技術.
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