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大数据 和 数据挖掘 的区别

发布时间:2019-07-28 04:43 来源:未知 编辑:admin

  是仅仅指海量的结构化或者非结构化的数据还是指的对海量的数据进行处理并得到有用信息的一种能力?如果是后者的话,那这和数据挖掘有什么区别?数据挖掘也是要从大量数据中获取有用的、潜在的信息。

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  大数据概念:大数据是近两年提出来的,有三个重要的特征:数据量大,结构复杂,数据更新速度很快。由于Web技术的发展,web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据,以及移动互联网的发展,数据自动收集、存储的速度在加快,全世界的数据量在不断膨胀,数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力,这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言,数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机,也可以进行并行计算)。

  数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

  大数据需要映射为小的单元进行计算,再对所有的结果进行整合,就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术,区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中,有些算法需要调整。

  大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于: 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化,随机化的精准数据,而是海量,混杂的大数据,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断。

  大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  展开全部数量大和维度大,这两个特点对预测、估计问题的欠拟合有很大的改善作用,对现代有重大影响。所以我们突出数据的“大”,是相对以前的“小”。

  数据挖掘是一个行为,跟大数据没有概念重合。一种意义是指从数据中挖掘知识的行为。另一种是工业界常指的意义,从网络等信息环境中挖掘攫取目标数据的行为。

  大数据指由于数据量很大(一般是TB到PB数量级)而需要更好拓展性的数据处理方法,不仅是数据挖掘,而且包括传统的数据查询等。从方法上,目前一般的商用数据库无法很好地支持大数据的处理。大数据处理的一般思路是数据压缩,数据抽样,数据挖掘等。

  从概念上可以认为,大数据分析是数据挖掘的一个子集。在通常的概念下,他们之间是有差别的,但是严格意义下,大数据的所有成果都可以纳入数据挖掘的成果范畴。

  大数据技术首要的是提供存储和计算能力,其次是洞察数据中隐含的意义。前者依赖于硬件设备的升级,后者依赖于数据挖掘算法的不断优化创新。

  目前,大数据人才数量较少,但是在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的初级阶段,现在入行正是恰逢其时。

  知道合伙人数码行家采纳数:63022获赞数:173841本人担任公司网络部总经理多年,有充足的网络经验、互联网相关知识和资讯。向TA提问展开全部数据挖掘需要人工智能、数据库、机器语言和统计分析知识等很多跨学科的知识。

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