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大數據和數據挖掘_大數據數據挖掘區別
2016-12-12
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大數據和數據挖掘_大數據數據挖掘區別

大數據是不是數據挖掘的延伸？兩者的相似度有多少？

數據挖掘基于數據庫理論，機器學習，人工智能，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的算法，源于機器學習的神經網絡，決策樹，也有基于統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據是今年提出來，也是媒體忽悠的一個概念。有三個重要的特征：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由于Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、傳感器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基于一臺小型機或大型機，也可以進行并行計算）。Google提出了分布式存儲文件系統，發展出后來的云存儲和云計算的概念。
大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-reduce算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要采用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要調整。
此外，大數據處理能力的提升也對統計學提出了新的挑戰。統計學理論往往建立在樣本上，而在大數據時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。

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在我讀數據挖掘方向研究生的時候：
如果要描述數據量非常大，我們用Massive Data（海量數據）
如果要描述數據非常多樣，我們用Heterogeneous Data（異構數據）
如果要描述數據既多樣，又量大，我們用Massive Heterogeneous Data（海量異構數據）
……
如果要申請基金忽悠一筆錢，我們用Big Data（大數據）

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大數據和數據挖掘什么區別？

傳統的數據挖掘就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有“高維、海量、實時”的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，并且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從算法的改進（提升算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。

大數據 和 數據挖掘 的區別

大數據指的是什么？
是僅僅指海量的結構化或者非結構化的數據還是指的對海量的數據進行處理并得到有用信息的一種能力？如果是后者的話，那這和數據挖掘有什么區別？數據挖掘也是要從大量數據中獲取有用的、潛在的信息。
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數據挖掘需要人工智能、數據庫、機器語言和統計分析知識等很多跨學科的知識。 數據挖掘的出現需要條件: 1、 海量的數據。 2、 計算機技術大數據量的處理能力。 3、計算機的存儲與運算能力。 4、 交叉學科的發展。 大數據是包含數據挖掘的，兩者是息息相關的。

數據挖掘需要人工智能、數據庫、機器語言和統計分析知識等很多跨學科的知識。再者，數據挖掘的出現需要條件，第一個條件：海量的數據；第二個條件：計算機技術大數據量的處理能力；第三個條件：計算機的存儲與運算能力；第四個條件：交叉學科的發展。

大數據只是數據挖掘的出現的一個條件。

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義?！按髷祿笔切枰绿幚砟Ｊ讲拍芫哂懈鼜姷臎Q策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。對于大數據這塊，樓主有空可以看看FineBI，挺好用的。

大數據處理和數據挖掘之間是什么關系？

這里涉及到幾個概念，大數據、 數據處理、數據挖掘。不管多大的數據都會需要數據處理，只是用的工具和對技術的要求不一樣，數據量越大要求越高。 所謂的大數據，你可以搜索下，很多解釋，基本特點是數量大，更新快，結構復雜，價值密度低，但是價值大。 數據挖掘是很大的一個概念，就是從數據中有意識無意識的用技術手段挖掘信息，然后加以利用的過程。


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