大数据和数据挖掘什么区别?
创始人
2024-09-19 13:39:25
大数据和数据挖掘什么区别?
有大数据,再做数据挖掘
传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律,这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。
只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点,传统的数据挖掘技术可能很难解决,需要从算法的改进(提升算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务,把大数据分析拆解成若干小单元加以解决,或者通过规律的提取,把重复出现的数据加以整合等等)等多方面去提升处理能力。
所以,可以理解成大数据是场景是问题,而数据挖掘是手段。


数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲,数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法,获取基于数据库的数据表象的知识,也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中,通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识(比如属性之间的规律性,或者是预测)的技术。


而大数据有以下特点::
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量。
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。


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。

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