簡單來說，數(shù)據(jù) 挖掘就是找出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是分析挖掘。數(shù)據(jù)中臺集成了-2挖掘和數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)演示，打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和。之所以現(xiàn)在到處都在稱贊數(shù)據(jù)中泰的建設(shè)和應(yīng)用，一是數(shù)據(jù)中泰確實有過人之處，二是這個模式在阿里有很大的應(yīng)用價值。數(shù)據(jù)中臺戰(zhàn)略的幾個突出點。

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) Time》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，數(shù)據(jù)的來源直接導(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。

第一個是Da 數(shù)據(jù)。我認為Da 數(shù)據(jù)更多的是一種方法論，而不是詳細的技術(shù)細節(jié)。他的提議并不是開創(chuàng)性的創(chuàng)造，而是一種文體解決方案的總結(jié)，是作為解決實際問題的可行手段正式提出的。但是，光有方法是沒用的。它必須得到執(zhí)行，而且必須在實際工作中富有成效，看得見，摸得著。那么相應(yīng)的，大量完整的技術(shù)體系也發(fā)展起來了，尤其是在開源社區(qū)的推動下，變得越來越迅猛。

我給大家簡單羅列一下，排名不分先后:計算模型、計算引擎、運維、調(diào)度、虛擬化、存儲等等。其實這些東西都不是在這個浪潮中新提出來的，過去也取得了一些成果，只是在特定的時間點上，地位和作用有了很大的提高，得到了全社會的認可。于是，我們有了mapreduce、hadoop/spark/storm/、ganglia等運維系統(tǒng)、Yarn/mesos等調(diào)度系統(tǒng)、docker等性能卓越的虛擬化工具、hdfs/hbase等優(yōu)秀的分布式存儲容器。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院、軟件學(xué)院院長、教授李濤在CIO時代APP微課專欄做了題為“Da數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對Da挖掘進行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù) -1/”時代已經(jīng)成為各行各業(yè)關(guān)注的熱點。1.-2挖掘在數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-1。

不同的學(xué)者對數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個人認為數(shù)據(jù) 挖掘的特點主要有以下四個方面:1 .應(yīng)用:數(shù)據(jù) 挖掘從實際生產(chǎn)生活需求出發(fā)，挖掘 數(shù)據(jù)從具體應(yīng)用出發(fā)，同時通過數(shù)據(jù) -。

1。先做數(shù)據(jù)分析，一般是收藏數(shù)據(jù)，清洗數(shù)據(jù)篩選和人像2，高級。數(shù)據(jù)分析:一般要分析的對象明確，分析條件明確，數(shù)據(jù) 挖掘:目標(biāo)不是很明確，需要依靠挖掘算法找出隱藏在數(shù)據(jù)大量中的規(guī)則、模式和規(guī)律。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，就是把各個維度的組進行拆分、劃分、組合，找出問題，還有數(shù)據(jù)。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。