Q2. 請詳述下列名詞的主要差異：資料庫 (database)、資料倉儲 (data warehouse)、資料探勘 (data mining)、資料結構 (data structure)、大數據 (big data)。
1️⃣ 資料庫 (Database)
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定義：
資料的集中存放與管理系統，用來 儲存、查詢、修改與維護日常營運資料。 -
特點：
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強調 即時性（例如銀行交易、醫院病歷）。
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使用 資料庫管理系統 (DBMS) 如 MySQL、PostgreSQL、Oracle。
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資料通常是結構化的（表格形式）。
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應用情境：需要儲存大量資料的系統，例如,：差假系統、電子商務、醫院資訊系統。
2️⃣ 資料倉儲 (Data Warehouse)
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定義：
專門為 分析與決策 設計的大型資料庫，會將不同來源的資料整合後，進行清理、轉換，再集中儲存。 -
特點：
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偏重 歷史資料（不是即時交易）。
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經過 ETL 流程（Extract, Transform, Load）整理過。
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適合 報表分析、商業智慧 (BI)、趨勢預測。
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應用情境：銷售趨勢分析、財務報表彙整、企業決策支持系統。
3️⃣ 資料探勘 (Data Mining)
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定義：
在大量資料中，透過演算法 發現隱藏的模式與知識 的過程。 -
特點：
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結合 統計學、機器學習與人工智慧 技術。
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著重在 找出規律、預測未來。
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屬於資料分析的一部分。
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應用情境：信用卡詐欺偵測、客戶行為分析、推薦系統（如 Netflix、蝦皮推薦）。
4️⃣ 資料結構 (Data Structure)
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定義：
程式設計中 組織與儲存資料的方法，確保資料存取與運算更有效率。 -
特點：
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屬於 電腦科學的基本概念。
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常見種類：陣列 (Array)、鏈結串列 (Linked List)、堆疊 (Stack)、佇列 (Queue)、樹 (Tree)、圖 (Graph)、雜湊表 (Hash Table)。
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應用情境：演算法設計、程式效率優化、搜尋與排序。
5️⃣ 大數據 (Big Data)
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定義：
指 龐大且多樣化的資料集合，傳統資料庫系統無法有效處理，需要特殊技術（如分散式計算）。 -
特點：常以 5V 描述：
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Volume（大量）
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Velocity（高速產生）
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Variety（多樣型態：文字、影像、影音、感測器資料）
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Veracity（真實性、可靠性）
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Value（價值萃取）
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應用情境：社群媒體分析、IoT 物聯網資料處理、醫療大數據、智慧城市。
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