數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)庫，DB)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的有組織、共享、統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)集合。它是按照結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù) Warehouse，英文名為DataWarehouse，可縮寫為DW或DWH。它是用于決策支持系統(tǒng)(dss)和在線分析應(yīng)用程序的結(jié)構(gòu)化環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫研究解決從數(shù)據(jù)庫獲取信息的問題。

數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)是通過對(duì)每一個(gè)進(jìn)行分析，從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)律的技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)編制和規(guī)律發(fā)現(xiàn)。主要是通過分析大量的數(shù)據(jù)，來發(fā)現(xiàn)一些不容易被人感知的事物之間的規(guī)律?？梢栽跀?shù)據(jù) warehouse的基礎(chǔ)上建立，但是建立a 數(shù)據(jù) warehouse會(huì)消耗大量的人力、物力、財(cái)力和很長(zhǎng)的時(shí)間。如果一個(gè)只是為了數(shù)據(jù) -1/而建，但是如果數(shù)據(jù)倉庫本身就建立了，那么在它的基礎(chǔ)上進(jìn)行-2挖掘就省去了很多東西。

1，技術(shù)差別大數(shù)據(jù)開發(fā)類工作對(duì)代碼能力和工程能力有一定的要求，也就是說需要有一定的編程能力和語言能力，然后才是解決問題的能力。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)開發(fā)會(huì)涉及到很多開源的東西，而且有很多開源的東西，所以要能夠快速定位和解決問題。如果是零基礎(chǔ)，適合有一定的開發(fā)基礎(chǔ)，然后可以快速掌握新的東西。如果是大數(shù)據(jù)分析崗位，在業(yè)務(wù)上，你需要快速了解、理解和掌握業(yè)務(wù)，通過數(shù)據(jù)感受業(yè)務(wù)的變化，通過數(shù)據(jù)的分析做出業(yè)務(wù)決策。

在工具層面，改變的范圍比較小，主要是對(duì)業(yè)務(wù)的理解能力。2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)金額較小，相對(duì)更容易處理。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題就不用想太多了。數(shù)據(jù)中涉及的數(shù)據(jù)具有海量性、多樣性、高速性、多變性等特點(diǎn)。因此，需要特殊的存儲(chǔ)工具。3.-2挖掘的方法不同于傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)一般為手動(dòng)挖掘或集合。

1。-2挖掘數(shù)據(jù)挖掘指通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù) 挖掘主要著重解決分類、聚類、相關(guān)、預(yù)測(cè)四類問題，即定量和定性。數(shù)據(jù) 挖掘?qū)Ｗ⒂趯ふ椅粗哪Ｊ胶鸵?guī)律。輸出模型或規(guī)則，并據(jù)此得到模型分?jǐn)?shù)或標(biāo)簽。模型得分例如損失概率值、總得分、相似度、預(yù)測(cè)值等。標(biāo)簽有高、中、低價(jià)值用戶，虧損與不虧損，信用好與差。

綜合起來看數(shù)據(jù)分析(狹義)和數(shù)據(jù) 挖掘的本質(zhì)是一樣的，都是從數(shù)據(jù)中找到關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)(有價(jià)值的信息)，從而幫助業(yè)務(wù)運(yùn)營和改進(jìn)。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù) analysis不同。2.數(shù)據(jù)分析其實(shí)我們可以說數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)的一種運(yùn)算方法或算法。目標(biāo)是根據(jù)先驗(yàn)約束進(jìn)行整理、篩選和處理數(shù)據(jù)，從而得到信息。

large 數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)因?yàn)榱看?一般是TB到PB)需要更好的擴(kuò)展性的處理方法，而不僅僅是數(shù)據(jù)。在方法上，目前的通用商用數(shù)據(jù)庫還不能很好的支持大數(shù)據(jù)的處理。數(shù)據(jù)處理的大致思路是數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)采樣，數(shù)據(jù) 挖掘等。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 挖掘是在數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的規(guī)律，這與現(xiàn)在熱炒的數(shù)據(jù)在方向上是一致的。只是Da 數(shù)據(jù)具有“高維、海量、實(shí)時(shí)”的特點(diǎn)，也就是說數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)維度高且更新快，傳統(tǒng)的/。需要從多方面提高處理能力，比如算法的改進(jìn)(把算法的處理能力提高到Da 數(shù)據(jù))和方案的框架(分解任務(wù)，把Da 數(shù)據(jù)的分析分解成幾個(gè)小單元來求解，或者把重復(fù)的數(shù)據(jù)通過正則抽取整合起來等等。).

1，Da數(shù)據(jù):Da數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的集合，大大超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具在采集、存儲(chǔ)、管理和分析方面的能力。2.數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。3.數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中通過分析每一個(gè)發(fā)現(xiàn)的。

換句話說，數(shù)據(jù) 挖掘是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、但潛在有用的信息和知識(shí)的過程。2.與數(shù)據(jù)Analysis數(shù)據(jù)Analysis和-2挖掘的區(qū)別都是從數(shù)據(jù)庫中找到知識(shí)，所以我們稱之為。但嚴(yán)格來說，數(shù)據(jù) 挖掘才是數(shù)據(jù)庫中真正的KDD。

Da 數(shù)據(jù)概念:Da 數(shù)據(jù)是近兩年提出的，它有三個(gè)重要特點(diǎn):數(shù)據(jù)數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度快。由于web技術(shù)的發(fā)展，Web用戶自動(dòng)保存的數(shù)據(jù)和傳感器的不斷采集數(shù)據(jù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自動(dòng)采集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的速度在加快，全世界數(shù)據(jù)的量在不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算超出了單臺(tái)計(jì)算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這對(duì)數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)(一般來說，數(shù)據(jù)

涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，相關(guān)分析等。數(shù)據(jù) 挖掘的定義是從海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識(shí)，大數(shù)據(jù)需要映射成小單元進(jìn)行計(jì)算，然后將所有的結(jié)果進(jìn)行整合，也就是所謂的mapreduce算法框架。