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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？兩者的相似度有多少？

數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)庫理論，機器學(xué)習(xí)，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計學(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，源于機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，也有基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機，分類回歸樹，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。

大數(shù)據(jù)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(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)自動保存、傳感器也在不斷收集數(shù)據(jù)，以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數(shù)據(jù)量在不斷膨脹，數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實施提出了挑戰(zhàn)（一般而言，數(shù)據(jù)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(tǒng)，發(fā)展出后來的云存儲和云計算的概念。
大數(shù)據(jù)需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結(jié)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(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統(tǒng)計學(xué)提出了新的挑戰(zhàn)。統(tǒng)計學(xué)理論往往建立在樣本上，而在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘方向研究生的時候：
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)）
……
如果要申請基金忽悠一筆錢，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。
只不過大數(shù)據(jù)具有“高維、海量、實時”的特點，就是說數(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，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（提升算法對大數(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)是場景是問題，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)還是指的對海量的數(shù)據(jù)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(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、機器語言和統(tǒng)計分析知識等很多跨學(xué)科的知識。 數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件: 1、 海量的數(shù)據(jù)。 2、 計算機技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力。 3、計算機的存儲與運算能力。 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、機器語言和統(tǒng)計分析知識等很多跨學(xué)科的知識。再者，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件，第一個條件：海量的數(shù)據(jù)；第二個條件：計算機技術(shù)大數(shù)據(jù)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(xué)科的發(fā)展。

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

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(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、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。對于大數(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)都會需要數(shù)據(jù)處理，只是用的工具和對技術(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，基本特點是數(shù)量大，更新快，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，價值密度低，但是價值大。 數(shù)據(jù)挖掘是很大的一個概念，就是從數(shù)據(jù)中有意識無意識的用技術(shù)手段挖掘信息，然后加以利用的過程。

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