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數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別
2019-01-17
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我們在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中總是聽說過數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等等的專業(yè)詞匯。這些詞匯如果從字面意義上講，我們很難區(qū)分，今天在這篇文章中我們給大家來好好介紹一下數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。


首先我們給大家說一下數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是一個(gè)大的概念，理論上任何對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、處理從而得出一些有意義的結(jié)論的過程，都叫數(shù)據(jù)分析。從數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜程度、以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的復(fù)雜度和深度來看，可以把數(shù)據(jù)分析分為4個(gè)層次，分別是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)。


先說一下數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)就是最基本、最傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，自古有之。是指通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、篩選、運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)等處理，從而得出一些有意義的結(jié)論。


然后給大家說一下OLAP，OLAP就是聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基于數(shù)據(jù)倉庫的在線多維統(tǒng)計(jì)分析。它允許用戶在線地從多個(gè)維度觀察某個(gè)度量值，從而為決策提供支持。OLAP更進(jìn)一步告訴你下一步會怎么樣，如果我采取這樣的措施又會怎么樣。


然后就給大家說一下數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。針對此可以采取有針對性的管理措施。


接著給大家說一下大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)是指用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)施難以采集、存儲、管理、分析和使用的超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類雜、快速化、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的“大”是一個(gè)相對概念，沒有具體標(biāo)準(zhǔn)，如果一定要給一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，那么10-100TB通常稱為大數(shù)據(jù)的門檻。


由此可見，從數(shù)據(jù)分析的角度來看，目前絕大多數(shù)學(xué)校的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品都還處在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和報(bào)表分析的階段，能夠?qū)崿F(xiàn)有效的OLAP分析與數(shù)據(jù)挖掘的還很少，而能夠達(dá)到大數(shù)據(jù)應(yīng)用階段的更是少之又少，至少還沒有用過有效的大數(shù)據(jù)集。在這篇文章中我們給大家簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。只有真正的理解了這些區(qū)別，我們才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作。

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