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1，大數(shù)據(jù)挖掘是指什么
2，大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理
4，大數(shù)據(jù)挖掘的渠道有哪些那些方法比較精準(zhǔn)
5，大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別
6，大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

1，大數(shù)據(jù)挖掘是指什么

大數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。

大數(shù)據(jù)挖掘是指什么

2，大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫、機器語言和統(tǒng)計分析知識等很多跨學(xué)科的知識。再者，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件，第一個條件：海量的數(shù)據(jù)；第二個條件：計算機技術(shù)大數(shù)據(jù)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(xué)科的發(fā)展。大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)的一個條件。

大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

1.可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3. 預(yù)測性分析大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

4，大數(shù)據(jù)挖掘的渠道有哪些那些方法比較精準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)挖掘是指多渠道的客戶信息收集，常用的方法有以下：1. qq群挖掘(根據(jù)你的產(chǎn)品建立出多個關(guān)鍵詞去查找相應(yīng)精準(zhǔn)的群從群成員里面挖掘）。2. qq公眾號（建立一個qq公眾號平臺，每天發(fā)有意義或者客戶感興趣的內(nèi)容去吸引qq用戶的關(guān)注）。3. qq空間訪客挖掘(當(dāng)客戶知道你是在某個行業(yè)的領(lǐng)域進(jìn)你空間是不排除對你的產(chǎn)品感興趣的，相對的訪客我們可以提取出來）。4. 微信公眾號（確立一個公眾號，每天或者規(guī)定的時間段發(fā)布雜志、漫畫、笑話、生活健康常識等內(nèi)容吸引用戶的關(guān)注和傳播）。5. 漂流瓶（qq和微信都可以使用漂流瓶，但是常用的是微信的漂流瓶，發(fā)出心情，產(chǎn)生互動，挖掘新客戶）。6. 自媒體平臺的挖掘，比如微博、百度貼吧、社區(qū)等等。精準(zhǔn)客戶的挖掘可以從以下渠道去挖掘：1.轉(zhuǎn)介紹法:就是讓忠實你品牌的客戶去感化他身邊的人，從而套取信息，在實施相應(yīng)的營銷手段，道理很簡單朋友說的話總比廣告強很多。2.了解客戶的品牌，銷售渠道，產(chǎn)量，從而找出客戶的不足與缺陷，最后給客戶找出解決的方法，再進(jìn)行邀約談話。

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這個我最清楚了。大數(shù)據(jù)因為數(shù)據(jù)基數(shù)很大，具有普遍性，那么利用大數(shù)據(jù)就可以做市場分析，同時也可以將個人的所有數(shù)據(jù)信息進(jìn)行歸納總結(jié)而得出個性化的數(shù)據(jù)，這樣就可以達(dá)到精準(zhǔn)營銷的目的了?，F(xiàn)在很多公司都涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，就拿廣州的招商快車來說吧，建立了dmp大數(shù)據(jù)平臺，從而全面推進(jìn)全渠道精準(zhǔn)營銷業(yè)務(wù)的發(fā)展，效果驚人

5，大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別

去百度文庫，查看完整內(nèi)容>內(nèi)容來自用戶:天成信息大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析區(qū)別?　　大數(shù)據(jù)是指用現(xiàn)有的計算機軟硬件設(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、價值密度低等特點（4V特性）。大數(shù)據(jù)的“大”是一個相對概念，沒有具體標(biāo)準(zhǔn)，如果一定要給一個標(biāo)準(zhǔn)，那幺10-100TB通常稱為大數(shù)據(jù)的門檻。???　　數(shù)據(jù)分析是一個大的概念，理論上任何對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、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)分析分為以下4個層次：數(shù)據(jù)統(tǒng)計，OLAP，數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)。???　　大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析是有區(qū)別和聯(lián)系的。這里重點關(guān)注兩者的是技術(shù)要求、使用場景、業(yè)務(wù)范圍等方面的區(qū)別和聯(lián)系。重點要區(qū)分理論研究和實際應(yīng)用兩方面區(qū)別和聯(lián)系。??　　第一：在分析方法上兩者并沒有本質(zhì)不同??　　數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量是極其有限的。所以，無論是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”，還是“大數(shù)據(jù)分析”，均需要將原始數(shù)據(jù)按照分析思路進(jìn)行統(tǒng)計處理，得到概要性的統(tǒng)計結(jié)果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區(qū)別只是原始數(shù)據(jù)量大小所導(dǎo)致處理方式的不同。???　　第二：在對統(tǒng)計學(xué)知識的使用重心上兩者存在較大的不同??　　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”使用的知識主要圍繞“能否通過少量的抽樣數(shù)據(jù)來推測真實世界”的主題展開?！按?/section>

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的目的不一樣，數(shù)據(jù)分析是有明確的分析群體，就是對群體進(jìn)行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)群體是不確定的，需要我們更多是是從數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系上去分析，從而結(jié)合業(yè)務(wù)、用戶、數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的洞察解讀。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的思考的方式不同，一般來講，數(shù)據(jù)分析是根據(jù)客觀的數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的驗證和假設(shè)，而數(shù)據(jù)挖掘是沒有假設(shè)的，但你也要根據(jù)模型的輸出給出你評判的標(biāo)準(zhǔn)。我們經(jīng)常做分析的時候，數(shù)據(jù)分析需要的思維性更強一些，更多是運用結(jié)構(gòu)化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else而數(shù)據(jù)挖掘大多數(shù)是大而全，多而精，數(shù)據(jù)越多模型越可能精確，變量越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系越明確，什么變量都要，先從模型的意義上選變量（大而全，多而精），之后根據(jù)變量的相關(guān)系程度、替代關(guān)系、重要性等幾個方面去篩選，最后全扔到模型里面，最后從模型的參數(shù)和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。大數(shù)據(jù)感覺并不是數(shù)據(jù)量大，也不是數(shù)據(jù)復(fù)雜，這些都可以用工具和技術(shù)去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規(guī)則。例如定向廣告的推送，就是大數(shù)據(jù)，它根據(jù)你以往的瀏覽行為，可以準(zhǔn)確的給你推相關(guān)的信息，基本做到了你一個人就是一個數(shù)據(jù)庫，而不是一條數(shù)據(jù)。但我們所作的數(shù)據(jù)分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。所以大數(shù)據(jù)時代也顯露出了各類問題，數(shù)據(jù)的隱私、數(shù)據(jù)殺熟、數(shù)據(jù)孤島等，這也許就是我們目前看到大數(shù)據(jù)分析更看重的是技術(shù)、手段的原因。

1、大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)是一種在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。2、數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。3、數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。4、了解更多，可點擊查看閱讀原文哦!!!

6，大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

大數(shù)據(jù)概念：大數(shù)據(jù)是近兩年提出來的，有三個重要的特征：數(shù)據(jù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度很快。由于Web技術(shù)的發(fā)展，web用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動保存、傳感器也在不斷收集數(shù)據(jù)，以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數(shù)據(jù)量在不斷膨脹，數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實施提出了挑戰(zhàn)（一般而言，數(shù)據(jù)挖掘的實施基于一臺小型機或大型機，也可以進(jìn)行并行計算）。數(shù)據(jù)挖掘概念: 數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)庫理論，機器學(xué)習(xí)，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)的迅速發(fā)展的交叉學(xué)科，在很多領(lǐng)域中都有應(yīng)用。涉及到很多的算法，源于機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，也有基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機，分類回歸樹，和關(guān)聯(lián)分析的諸多算法。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識。大數(shù)據(jù)需要映射為小的單元進(jìn)行計算，再對所有的結(jié)果進(jìn)行整合，就是所謂的map-reduce算法框架。在單個計算機上進(jìn)行的計算仍然需要采用一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，區(qū)別是原先的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要調(diào)整。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的相似處或者關(guān)聯(lián)在于：數(shù)據(jù)挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，而是海量，混雜的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷。拓展資料：大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

數(shù)量大和維度大，這兩個特點對預(yù)測、估計問題的欠擬合有很大的改善作用，對現(xiàn)代有重大影響。所以我們突出數(shù)據(jù)的“大”，是相對以前的“小”。數(shù)據(jù)挖掘是一個行為，跟大數(shù)據(jù)沒有概念重合。一種意義是指從數(shù)據(jù)中挖掘知識的行為。另一種是工業(yè)界常指的意義，從網(wǎng)絡(luò)等信息環(huán)境中挖掘攫取目標(biāo)數(shù)據(jù)的行為。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。對于大數(shù)據(jù)這塊，樓主有空可以看看FineBI，挺好用的。

大數(shù)據(jù)指由于數(shù)據(jù)量很大（一般是TB到PB數(shù)量級）而需要更好拓展性的數(shù)據(jù)處理方法，不僅是數(shù)據(jù)挖掘，而且包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢等。從方法上，目前一般的商用數(shù)據(jù)庫無法很好地支持大數(shù)據(jù)的處理。大數(shù)據(jù)處理的一般思路是數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)抽樣，數(shù)據(jù)挖掘等。

數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫、機器語言和統(tǒng)計分析知識等很多跨學(xué)科的知識。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件: 1、海量的數(shù)據(jù)。 2、計算機技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力。 3、計算機的存儲與運算能力。 4、交叉學(xué)科的發(fā)展。大數(shù)據(jù)是包含數(shù)據(jù)挖掘的，兩者是息息相關(guān)的。