數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？大數(shù)據(jù)分析指對(duì)龐大數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘科技魔方是大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是基于服務(wù)總線和分布式云計(jì)算的數(shù)據(jù)分析和挖掘的工具平臺(tái)，它使用分布式文件系統(tǒng)來(lái)分析數(shù)據(jù)。

Python近兩年在大數(shù)據(jù)行業(yè)非常流行，asapythonic，所以不得不涉足big 數(shù)據(jù)分析。下面就來(lái)說(shuō)說(shuō)他們吧。Python 數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)概述所謂數(shù)據(jù)分析就是對(duì)已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后提取一些有價(jià)值的信息，比如統(tǒng)計(jì)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量可能不會(huì)太大，但是數(shù)據(jù)，它指的是對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從中獲取一些未知的、有價(jià)值的信息，比如挖掘從網(wǎng)站的用戶(hù)和用戶(hù)行為中獲取用戶(hù)的潛在需求信息，從而改進(jìn)網(wǎng)站。

Data 挖掘科技可以幫助我們更好的發(fā)現(xiàn)事物之間的規(guī)律。所以我們可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)幫助我們更好地發(fā)現(xiàn)事物之間的規(guī)律。比如發(fā)掘用戶(hù)的潛在需求，實(shí)現(xiàn)信息的個(gè)性化推送，發(fā)現(xiàn)疾病與癥狀甚至疾病與藥物之間的規(guī)律。先說(shuō)一下數(shù)據(jù)分析)的模塊:先說(shuō)一下這些模塊的基本用法。

1。在大數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理方向，最常見(jiàn)的問(wèn)題是數(shù)據(jù)的多源性和多樣性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量的差異，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的可用性。為了解決這些問(wèn)題，許多公司推出了各種數(shù)據(jù)清理和質(zhì)量控制工具(如IBM的DataStage)。2.在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方向，最常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是存儲(chǔ)規(guī)模大，存儲(chǔ)管理復(fù)雜，需要兼顧結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方向，我們特別關(guān)注大數(shù)據(jù)索引和查詢(xún)技術(shù)、實(shí)時(shí)和流式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的發(fā)展。3.大數(shù)據(jù)計(jì)算模式的方向由于大數(shù)據(jù)處理的多樣性，目前有很多典型的計(jì)算模式，包括大數(shù)據(jù)查詢(xún)分析計(jì)算(如Hive)、批量計(jì)算(如HadoopMapReduce)、流式計(jì)算(如Storm)、迭代計(jì)算(如HaLoop)、圖計(jì)算(如Pregel)和內(nèi)存計(jì)算(如Hana)，這些計(jì)算模式的混合計(jì)算模式將得到滿足。