什麼叫大數據挖掘?

大數據和數據挖掘什麼區別？

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，並且更新迅速的特點，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，把重複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

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貳的一個條件。

大數據、數據分析和數據挖掘的區別 100分

大數據是範圍比較廣的數據分析和數據挖掘。

按照數據分析的流程來說，數據挖掘工作較數據分析工作靠前些，二者又有重合的地方，數據挖掘側重數據的清洗和梳理。

數據分析處於數據處理的最末端，是最後階段。

大部分企業比較側重數據分析。

數據分析和數據挖掘的分界、概念比較模糊，模糊的意思是二者很難區分。

大數據概念更為廣泛，是把創新的思維、信息技術、統計學等等技術的綜合體，每個人限於學術背景、技術背景，概述的都不一樣。

大數據處理和數據挖掘之間是什麼關係？

這裡涉及到幾個概念，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，結構複雜，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，然後加以利用的過程。

什麼是大數據時代

世界包含的多得難以想象的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：“大數據”。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

一：大數據的定義。

1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分佈式文件系統，分佈式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這裡，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

3、大數據應用，是 指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。

當你的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

二：大數據的類型和價值挖掘方法

1、大數據的類型大致可分為三類：

1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。

3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。

2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。

2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

3)加強部門聯繫，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

三：大數據的特點

業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：

1、是數據體量巨大

數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新......

什麼是大數據和大數據平臺

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分佈式文件系統，分佈式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據平臺是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平臺。

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分佈式文件系統，分佈式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據是什麼概念

從海量的數據裡進行擷取、管理、處理、並整理之後，獲得你需要的資訊

電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子，Netflix（引進紙牌屋的公司）作為世界上最大的在線影片租恁服務商，從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後，認為紙牌屋能火，因此選擇引進《紙牌屋》

什麼是大數據？

“大數據”最近兩年在IT行業可是一個非常熱門的詞，和“互聯網思維”一樣，大數據已經開始在各個行業應用起來了，在我國2014年召開的兩會上面，聽到最多的就是利用大數據分析處理，那麼究竟什麼是大數據呢，怎樣去理解這個概念?讓我們一起來看看把。

1.大數據的定義

大數據，又被成為巨量的資料，就是指那些所包含的數據資料量非常大，規模海量到甚至無法通過人腦甚至主流軟件工具，在正確合理的時間內管理、處理並且挖掘出有用的信息，為做出決策提供更加積極的諮詢。

2.大數據的四個特點

實時要求性強、存儲的數據海量價值大、數據的類型繁多、數據量龐大。幾乎在各個行業都有大數據的存在，但是由於信息眾多和諮詢繁雜，我們要通過工具進行搜索、分析、處理、歸納等科學方法論。

3.大數據的採集

現在科技的發展和互聯網的推動進入到大數據時代，在各行各業每天都產出非常大的數據量，數據的單位從組開始的Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。在大數據時代對於數據的採集已經不再是技術方面的研究了，面對這麼多數據如何挖掘出有價值的信息才是重點。

4.大數據的挖掘和處理

大數據現在已經沒有辦法用人腦來進行推算和預測了，有的甚至無法用單臺計算機來進行數據挖掘，所以必須要用分佈式計算的架構，通過雲計算的分佈式進行處理、分佈式數據庫、雲存儲和虛擬化技術，所以在大數據挖掘和處理上是需要運用到雲技術。

5.大數據的應用

大數據可以應用在社會的各個行業，將採集的大數據進行分析處理，有效的將數據進行有效的利用。舉個很簡單的例子，比如在奶牛的基因裡尋找出和奶牛產量有關的基因，這個時候我們就可以首先對於奶牛的全身基因進行掃描，然後再獲取到有效的基因，但是由於採集基因的數據量非常龐大，這個時候就需要用到大數據採集技術，然後再進行分析和對比，挖掘出來有效的主基因。

6.大數據未來的發展和意義

從總體上來說，大數據是一種大量、動態、可持續性的數據，是通過運營新的系統、工具模型進行的數據挖掘，從而獲取到有價值的新東西。在以前，我們對於龐大的數據可能只是一葉障目，所以不瞭解到事物的本質，從而在科學工作當中做出的錯誤的判斷，現在大數據時代的來臨，會將一切的真相還原在我們面前。

大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯繫

數據挖掘，機器學習，自然語言處理三者的關係：

1、數據挖掘、機器學習、自然語言處理三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯繫和互相運用，也有各自不同的領域和應用。

2、數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到需要的知識，從而指導人們的活動。數據挖掘的重點在於應用，用何種算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於算法本身的設計。

3、機器學習通俗的說就是讓機器自己去學習然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標籤並設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然後用學習到的分類規則進行預測等活動。

4、自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯繫但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。因而它是計算機科學的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。