數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價(jià)值的知識(模型或規(guī)則)的過程。1.數(shù)據(jù) 挖掘我能怎么辦？1) 數(shù)據(jù) 挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計(jì)、預(yù)測、相關(guān)分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化。Z) 2) 數(shù)據(jù) 挖掘分類以上六種數(shù)據(jù) 挖掘的分析方法可分為兩類:直接數(shù)據(jù)。間接-1挖掘直接-1挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，這個模型對剩余的-有用。

先做數(shù)據(jù)分析它，一般指收集它數(shù)據(jù)，清洗它數(shù)據(jù)，篩選它，推進(jìn)畫像數(shù)據(jù)。1.大數(shù)據(jù)是指在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。2.數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成結(jié)論，對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。

想了解更多關(guān)于Da 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘，建議你看看CDA 數(shù)據(jù)分析師的相關(guān)課程。課程以項(xiàng)目調(diào)動學(xué)生實(shí)踐能力的場景化教學(xué)為主-1挖掘。在講師設(shè)計(jì)的商業(yè)場景中，講師不斷提出商業(yè)問題，然后學(xué)生一步步思考和操作解決問題，從而幫助學(xué)生掌握真正優(yōu)秀的數(shù)據(jù)-。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

Da 數(shù)據(jù)概念:Da 數(shù)據(jù)是近兩年提出的，它有三個重要特點(diǎn):數(shù)據(jù)數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度快。由于web技術(shù)的發(fā)展，Web用戶自動保存的數(shù)據(jù)和傳感器的不斷采集數(shù)據(jù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自動采集和存儲數(shù)據(jù)的速度在加快，全世界數(shù)據(jù)的量在不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算超出了單臺計(jì)算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這對數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)(一般來說，數(shù)據(jù)

涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，相關(guān)分析等。數(shù)據(jù) 挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識。大數(shù)據(jù)需要映射成小單元進(jìn)行計(jì)算，然后將所有的結(jié)果進(jìn)行整合，也就是所謂的mapreduce算法框架。

商業(yè)智能(business intelligence)又稱商業(yè)智能或BI，是綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫、-1挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理等技術(shù)的方法。通過對數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)的分析，分析只是一個用數(shù)學(xué)方法處理數(shù)據(jù)的工具，它注重的是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、假設(shè)探索和驗(yàn)證的過程。數(shù)據(jù)分析只是商業(yè)智能應(yīng)用的一部分。在使用方面，F(xiàn)ineBI等商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用感和使用感更強(qiáng)。

現(xiàn)在有一種誤解，認(rèn)為-1挖掘不同于商業(yè)智能。我認(rèn)為這與商業(yè)智能被狹隘地理解為報(bào)表工具有關(guān)。目前很多商業(yè)智能項(xiàng)目只有報(bào)表分析，有很多客觀事實(shí)，比如數(shù)據(jù)低質(zhì)和-。但是，這并不意味著商業(yè)智能只包括報(bào)表。數(shù)據(jù) 挖掘是更深入的分析。隨著企業(yè)信息化的深入，數(shù)據(jù) 挖掘在商業(yè)智能方案中會越來越重要。

large 數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)因?yàn)榱看?一般是TB到PB)需要更好的擴(kuò)展性的處理方法，而不僅僅是數(shù)據(jù)。從方法上看，目前通用的商用數(shù)據(jù)庫無法支持大型數(shù)據(jù)井的處理，數(shù)據(jù)處理的大致思路是數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)采樣，-1挖掘等。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 挖掘是在數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的規(guī)律，與現(xiàn)在的熱炸數(shù)據(jù)在方向上是一致的，而Da 數(shù)據(jù)具有“高維、海量、實(shí)時(shí)”的特點(diǎn)，也就是說數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)維度高，更新快。傳統(tǒng)/，需要從多方面提高處理能力，比如算法的改進(jìn)(把算法的處理能力提高到Da 數(shù)據(jù))和方案的框架(分解任務(wù)，把Da 數(shù)據(jù)的分析分解成幾個小單元來求解，或者把重復(fù)的數(shù)據(jù)通過正則抽取整合起來等等。)。