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海量数据挖掘  时间:2021-05-27  阅读:()

大数据 和 数据挖掘 的区别

大数据概念:大数据是近两年提出来的,有三个重要的特征:数据量大,结构复杂,数据更新速度很快。

由于Web技术的发展,web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据,以及移动互联网的发展,数据自动收集、存储的速度在加快,全世界的数据量在不断膨胀,数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力,这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言,数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机,也可以进行并行计算)。

? 数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。

涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。

数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

? 大数据需要映射为小的单元进行计算,再对所有的结果进行整合,就是所谓的map-reduce算法框架。

在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术,区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中,有些算法需要调整。

? 大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于: 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化,随机化的精准数据,而是海量,混杂的大数据,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

这一过程也是质量管理体系的支持过程。

在实用中,数据分析可帮助人们作出判断。

? 拓展资料: 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

? 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

本人想考研,想学习商业智能BI'数据挖掘方面,海量数据+算法+云,哪个学校这方面专业好点?

在这个方面,目前业界一个普遍的共识,就是一个成功的数据挖掘项目,数据占70%,算法占30%。

所以哪个学校在这个方面都没有太多的优势,因为没有真正海量的数据,巧妇难为无米之炊。

哈哈 数据在哪里呢?国内的百度、淘宝、腾讯这三巨头的数据积累是最多的,他们每天都在这些海量的数据上实验各种数据挖掘的算法,到这些地方去实践才是最靠谱的。

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