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大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘_大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘區(qū)別
2016-12-12
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大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘_大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘區(qū)別

大數(shù)據(jù)是不是數(shù)據(jù)挖掘的延伸？?jī)烧叩南嗨贫扔卸嗌伲?

數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)庫(kù)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的迅速發(fā)展的交叉學(xué)科，在很多領(lǐng)域中都有應(yīng)用。涉及到很多的算法，源于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹(shù)，也有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類(lèi)回歸樹(shù)，和關(guān)聯(lián)分析的諸多算法。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識(shí)。

大數(shù)據(jù)是今年提出來(lái)，也是媒體忽悠的一個(gè)概念。有三個(gè)重要的特征：數(shù)據(jù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度很快。由于Web技術(shù)的發(fā)展，web用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動(dòng)保存、傳感器也在不斷收集數(shù)據(jù)，以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、存儲(chǔ)的速度在加快，全世界的數(shù)據(jù)量在不斷膨脹，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算超出了單個(gè)計(jì)算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施提出了挑戰(zhàn)（一般而言，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施基于一臺(tái)小型機(jī)或大型機(jī)，也可以進(jìn)行并行計(jì)算）。Google提出了分布式存儲(chǔ)文件系統(tǒng)，發(fā)展出后來(lái)的云存儲(chǔ)和云計(jì)算的概念。
大數(shù)據(jù)需要映射為小的單元進(jìn)行計(jì)算，再對(duì)所有的結(jié)果進(jìn)行整合，就是所謂的map-reduce算法框架。在單個(gè)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的計(jì)算仍然需要采用一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，區(qū)別是原先的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要調(diào)整。
此外，大數(shù)據(jù)處理能力的提升也對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)提出了新的挑戰(zhàn)。統(tǒng)計(jì)學(xué)理論往往建立在樣本上，而在大數(shù)據(jù)時(shí)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(shù)據(jù)挖掘方向研究生的時(shí)候：
如果要描述數(shù)據(jù)量非常大，我們用Massive Data（海量數(shù)據(jù)）
如果要描述數(shù)據(jù)非常多樣，我們用Heterogeneous Data（異構(gòu)數(shù)據(jù)）
如果要描述數(shù)據(jù)既多樣，又量大，我們用Massive Heterogeneous Data（海量異構(gòu)數(shù)據(jù)）
……
如果要申請(qǐng)基金忽悠一筆錢(qián)，我們用Big Data（大數(shù)據(jù)）

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大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘什么區(qū)別？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘就是在數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的規(guī)律，這和現(xiàn)在熱炒的大數(shù)據(jù)在方向上是一致的。
只不過(guò)大數(shù)據(jù)具有“高維、海量、實(shí)時(shí)”的特點(diǎn)，就是說(shuō)數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)的維度高，并且更新迅速的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能很難解決，需要從算法的改進(jìn)（提升算法對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力）和方案的框架（分解任務(wù)，把大數(shù)據(jù)分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過(guò)規(guī)律的提取，把重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是場(chǎng)景是問(wèn)題，而數(shù)據(jù)挖掘是手段。

大數(shù)據(jù) 和 數(shù)據(jù)挖掘 的區(qū)別

大數(shù)據(jù)指的是什么？
是僅僅指海量的結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)還是指的對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)挖掘也是要從大量數(shù)據(jù)中獲取有用的、潛在的信息。
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數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)等很多跨學(xué)科的知識(shí)。 數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件: 1、 海量的數(shù)據(jù)。 2、 計(jì)算機(jī)技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力。 3、計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力。 4、 交叉學(xué)科的發(fā)展。 大數(shù)據(jù)是包含數(shù)據(jù)挖掘的，兩者是息息相關(guān)的。

數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)等很多跨學(xué)科的知識(shí)。再者，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件，第一個(gè)條件：海量的數(shù)據(jù)；第二個(gè)條件：計(jì)算機(jī)技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力；第三個(gè)條件：計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力；第四個(gè)條件：交叉學(xué)科的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)的一個(gè)條件。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)這塊，樓主有空可以看看FineBI，挺好用的。

大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘之間是什么關(guān)系？

這里涉及到幾個(gè)概念，大數(shù)據(jù)、 數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘。不管多大的數(shù)據(jù)都會(huì)需要數(shù)據(jù)處理，只是用的工具和對(duì)技術(shù)的要求不一樣，數(shù)據(jù)量越大要求越高。 所謂的大數(shù)據(jù)，你可以搜索下，很多解釋，基本特點(diǎn)是數(shù)量大，更新快，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，價(jià)值密度低，但是價(jià)值大。 數(shù)據(jù)挖掘是很大的一個(gè)概念，就是從數(shù)據(jù)中有意識(shí)無(wú)意識(shí)的用技術(shù)手段挖掘信息，然后加以利用的過(guò)程。

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