科技顯微鏡是一種大型數(shù)據(jù) text 挖掘工具，是指利用計算機處理技術(shù)從文本中提取有價值的信息和知識數(shù)據(jù)包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關(guān)鍵詞索引、摘要等。Text 挖掘基于HadoopMapReduce的軟件可以分析海量文本挖掘。CKM的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是智能比對，廣泛應(yīng)用于專利查新、科技查新、文獻查重、版權(quán)保護、稿件溯源等領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù) 挖掘大相徑庭。數(shù)據(jù)分析的目的與數(shù)據(jù) 挖掘不同。數(shù)據(jù)分析有明確的分析組，就是把組在各個維度上進行拆解、劃分、組合，找出問題所在，還有/12334。我們需要分析數(shù)據(jù) more的內(nèi)在聯(lián)系，結(jié)合業(yè)務(wù)、用戶和數(shù)據(jù)進行更多的洞察和解讀。數(shù)據(jù)分析不同于數(shù)據(jù) 挖掘。一般來說，數(shù)據(jù)分析是基于客觀的數(shù)據(jù)進行連續(xù)的驗證和假設(shè)，而數(shù)據(jù)。

分析框架(假設(shè)) 客觀問題(數(shù)據(jù)分析)結(jié)論(主觀判斷)和數(shù)據(jù)-2/大部分都是大而全，多而精，數(shù)據(jù)模型越多越準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)它們之間的關(guān)系越清晰數(shù)據(jù)分析更依賴于業(yè)務(wù)知識，數(shù)據(jù) 挖掘更強調(diào)技術(shù)的實現(xiàn)，對業(yè)務(wù)的要求略有降低。數(shù)據(jù) 挖掘往往需要更大的量，而數(shù)據(jù)的量越大，技術(shù)要求就越高，需要更強的編程能力、數(shù)學(xué)能力和機器學(xué)習(xí)能力。

數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)就是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出人們事先不知道的、但潛在有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘Object根據(jù)信息存儲格式，北大青鳥沙河計算機學(xué)院認為用于挖掘的對象與數(shù)據(jù) library相關(guān)，面向?qū)ο髷?shù)據(jù) library，數(shù)據(jù) warehouse，text 數(shù)據(jù) source

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括:選擇數(shù)據(jù)_提取自大數(shù)據(jù)儲存庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理_執(zhí)行數(shù)據(jù)重新處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-1。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應(yīng)的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進行。結(jié)果分析:對數(shù)據(jù)-2/的結(jié)果進行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。

big 數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù) 挖掘，big 數(shù)據(jù)更有希望。Da 數(shù)據(jù)contains數(shù)據(jù) -2/，數(shù)據(jù)-2/是Da數(shù)據(jù)的一個分支。這兩者密切相關(guān)。數(shù)據(jù) 挖掘的概念出來的比較早，而“大”數(shù)據(jù)是近幾年流行的，趨勢很好，未來將是大數(shù)據(jù)的時代。數(shù)據(jù) 挖掘有很多合法用途，比如在數(shù)據(jù)患者數(shù)據(jù)庫中找出一種藥物與其副作用之間的關(guān)系。

關(guān)于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)-2/的更多信息，建議咨詢CDA 數(shù)據(jù)分析師認證。真正理解商業(yè)思維和項目思維，遇到問題能夠解決問題；要求學(xué)生根據(jù)業(yè)務(wù)場景進行綜合判斷，洞察數(shù)據(jù)規(guī)律，使用正確的數(shù)據(jù)清洗和特征工程方法，綜合運用統(tǒng)計分析方法、統(tǒng)計模型、運籌學(xué)、機器學(xué)習(xí)、texts-2。