Da 數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 挖掘有什么本質(zhì)區(qū)別？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)理科有區(qū)別嗎？數(shù)據(jù)分析不同于數(shù)據(jù) 挖掘。一般來說，數(shù)據(jù)分析是基于客觀數(shù)據(jù)進行連續(xù)驗證和假設(shè)，而數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)和云計算有什么關(guān)系...數(shù)據(jù) 挖掘和數(shù)據(jù)分析這兩個概念。

讓我給你解釋一下這些術(shù)語:云計算:這是一個熱門的商業(yè)概念。其實說白了就是把計算任務(wù)轉(zhuǎn)移給服務(wù)器。用戶只需要一臺顯示器，但服務(wù)器的計算資源可以分包。當(dāng)然，如果要大規(guī)模商業(yè)化，這里還存在一些問題，尤其是隱私保護。Big 數(shù)據(jù):說白了就是數(shù)據(jù)太多了。今天的萬億數(shù)據(jù)也是20年前的大數(shù)據(jù)了。但是現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)有什么特別的？現(xiàn)在的問題是數(shù)據(jù)太多了，已經(jīng)超過了傳統(tǒng)計算機(不同于量子計算機)的處理能力，所以我們不得不對大的數(shù)據(jù)(例如挖掘)采用一些折中的方法。其實數(shù)據(jù)的效用是非常有限的。就用數(shù)據(jù)-1/的方法把這些有限的知識提煉出來。

large數(shù)據(jù)(bigdata)，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無法被當(dāng)前主流的軟件工具捕捉、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)在合理的時間內(nèi)做出更加積極的商業(yè)決策。(在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù)次》中，Da 數(shù)據(jù)是指采用所有方法數(shù)據(jù)而不是隨機分析(抽樣調(diào)查)的捷徑)。

數(shù)據(jù)的四個“V”有四個特點:第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級跳到PB級；第二，數(shù)據(jù)有很多類型。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。再次，來源數(shù)據(jù)直接導(dǎo)致分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和真實性。如果數(shù)據(jù)的來源完整真實，最終的分析結(jié)果和決策會更加準(zhǔn)確。第四，處理速度快，一秒定律。

數(shù)據(jù)挖掘注意用算法或其他某種模式(練習(xí)和應(yīng)用)解決實際問題。機器學(xué)習(xí)關(guān)注的是相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法的理論研究和算法改進(理論和學(xué)術(shù)兩方面)。數(shù)據(jù) 挖掘和機器學(xué)習(xí)很大程度上是重疊的，因為很多機器學(xué)習(xí)的算法可以用的更好挖掘 數(shù)據(jù)。NLP處理的是自然語言，可以看作數(shù)據(jù)，而NLP是從自然語言中尋找人們想要的東西，所以NLP可以看作數(shù)據(jù) 挖掘。