海量数据挖掘大数据和数据挖掘什么区别？

什么是数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程------百度百科，通俗点将就是从海量数据里面提取自己有用的东西，主要用在BI这块

大数据挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。

可视化可以e799bee5baa6e58685e5aeb931333365653931直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎） 由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。

语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。

通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

数据挖掘的方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

2、回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

3、聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

4、关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

5、特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。

如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

6、变化和偏差分析 偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。

在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。

意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

7、Web页挖掘 随着的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

云计算的海量数据挖掘工作是怎样实现的？

FineBI数据挖掘的参数是针对整体的，且绝大部分参数设置都会根据当前的数据由机器给予较为恰当的默认值。

数据分析人员不必对一种算法的原理了如指掌，而可以使用FineBI推荐的默认参数。

而由于整个数据挖掘过程的简单性，也可以根据预览的挖掘结果调整参数，进行新的、更接近目标的挖掘过程。

大数据和数据挖掘什么区别？

去百度文库，查看完整内容> 内容来自用户:天成信息 大数据和数据分析区别 ?　　大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。

大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点（4V特性）。

大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。

???　　数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。

从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。

???　　大数据分析和数据分析是有区别和联系的。

这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。

重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。

??　　第一：在分析方法上两者并没有本质不同??　　数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。

所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果 供人分析。

两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。

???　　第二：在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同??　　传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。

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