一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎，數(shù)據(jù)挖掘是關鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關鍵、最基礎的工作。你的數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘等技術，你的數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘等技術，什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別？什么是數(shù)據(jù)挖掘？大數(shù)據(jù)時代如何挖掘數(shù)據(jù)3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，深入講解了大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘。

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數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)又稱knowledge discoverin database(KDD)，是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫研究領域的熱點問題。所謂數(shù)據(jù)挖掘，是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、潛在有價值的信息的非凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個決策支持過程，主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術等。它對自動化程度較高的企業(yè)數(shù)據(jù)進行分析，進行歸納推理，從中挖掘潛在模式，幫助決策者調整市場策略，降低風險，做出正確決策。

DataWarehouse概念:英文名為DataWarehouse，可縮寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫的目的是建立一個面向分析的集成數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持。它是為分析報告和決策支持目的而創(chuàng)建的。數(shù)據(jù)倉庫本身不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時也不需要“消費”任何數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自外部，對外部應用開放，這也是它被稱為“倉庫”而不是“工廠”的原因。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的知識(模型或規(guī)則)的過程。1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？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、預測、相關分組或關聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化2)數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘的上述六種分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)。間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。

數(shù)據(jù)分析的目的和數(shù)據(jù)挖掘的目的不一樣。數(shù)據(jù)分析有一個明確的分析群體，就是把各個維度的群體進行拆分、劃分、組合，找出問題所在，而數(shù)據(jù)挖掘的目標群體是不確定的，這就需要我們更多的從數(shù)據(jù)的內在聯(lián)系去分析，從而把業(yè)務、用戶、數(shù)據(jù)結合起來，進行更多的洞察和解讀。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思維方式不同。一般來說，數(shù)據(jù)分析是基于客觀數(shù)據(jù)進行不斷的驗證和假設，而數(shù)據(jù)挖掘是沒有假設的，但是你也要根據(jù)模型的輸出給出你的判斷標準。

分析框架(假設)客觀問題(數(shù)據(jù)分析)結論(主觀判斷)而數(shù)據(jù)挖掘大多是大而全，多而精。數(shù)據(jù)越多，模型越精確，變量越多，數(shù)據(jù)之間的關系越清晰。數(shù)據(jù)分析更依賴于業(yè)務知識，數(shù)據(jù)挖掘更側重于技術的實現(xiàn)。對業(yè)務的要求略有降低。數(shù)據(jù)挖掘往往需要更多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越大，對技術的要求就越高。

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘進行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時代的大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱點。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎，數(shù)據(jù)挖掘是關鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關鍵、最基礎的工作。

不同的學者對數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個人認為，數(shù)據(jù)挖掘的特點主要包括以下四個方面:1。應用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應用實踐的完美結合，數(shù)據(jù)挖掘來自于實際生產(chǎn)生活中的應用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應用。同時，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識要應用到實踐中，輔助實際決策。