大數(shù)據(jù)的三個(gè)特點(diǎn)第一個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)類型的多樣性。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)的工作，這是大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)顯著特點(diǎn)，常見的數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些？大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作，數(shù)據(jù)挖掘呢。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長(zhǎng)、教授李濤在CIO時(shí)代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對(duì)大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱點(diǎn)。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)的工作。

不同的學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個(gè)人認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)主要包括以下四個(gè)方面:1。應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實(shí)踐的完美結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘來自于實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應(yīng)用。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要應(yīng)用到實(shí)踐中，輔助實(shí)際決策。

1，數(shù)據(jù)量巨大。從TB級(jí)跳到PB級(jí)。2.數(shù)據(jù)類型多樣，涉及網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置等信息。3.低值密度。以視頻為例，在持續(xù)監(jiān)控的過程中，可能有用的數(shù)據(jù)只有一兩秒鐘。4、處理速度快。1第二定律。最后，這一點(diǎn)也與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，手機(jī)，平板電腦，PC，遍布全球的各種傳感器，都是數(shù)據(jù)來源或者承載方式。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程，也是一個(gè)決策支持過程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對(duì)自動(dòng)化程度較高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，使企業(yè)、商家和用戶能夠調(diào)整市場(chǎng)政策，降低風(fēng)險(xiǎn)，理性面對(duì)市場(chǎng)，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別中。

IBM提出了大數(shù)據(jù)的“5V”特征:1。體積:數(shù)據(jù)量，包括采集、存儲(chǔ)、計(jì)算，都非常大。大數(shù)據(jù)的計(jì)量起始單位至少是P(1000 t)、E(100萬t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。