1。對計(jì)算計(jì)算機(jī)編程能力的要求不一樣。一個對編程和打代碼一無所知的人，可以成為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析經(jīng)常使用成型分析工具，如Excel、SPSS、SAS等。這些工具已經(jīng)可以滿足most 數(shù)據(jù)分析的要求。和數(shù)據(jù) 挖掘需要一定的編程基礎(chǔ)。做數(shù)據(jù)倉庫搭建、分析系統(tǒng)開發(fā)、挖掘算法設(shè)計(jì)等工作時。，往往需要工作人員從ETL開始處理原始的數(shù)據(jù)所以對計(jì)算 machine級別的要求更高，也更多

2.重點(diǎn)解決不同的問題數(shù)據(jù)分析的主要重點(diǎn)是通過觀察對歷史進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)通過觀察；而數(shù)據(jù) 挖掘通過從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)律”來預(yù)測未來的一些可能性，更注重?cái)?shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。3.對專業(yè)知識的要求與分析師數(shù)據(jù)不同，分析師必須對所從事的行業(yè)有更深入的了解，需要將數(shù)據(jù)與自己的業(yè)務(wù)緊密結(jié)合。當(dāng)然，除了了解行業(yè)，還應(yīng)該了解統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場營銷、社會學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等方面的知識。

云技術(shù)是群聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù) It是數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù) -1/It是分析大學(xué)/12344。找到感興趣的隱含信息。機(jī)器學(xué)習(xí)就是機(jī)器有自動學(xué)習(xí)的能力，也就是計(jì)算機(jī)器也可以做一些人做的事情，但是要用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模式識別，也就是機(jī)器可以識別一些東西。比如文字，圖片，面孔，指紋...一組聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算計(jì)算機(jī)穿過云端計(jì)算主模式識別數(shù)據(jù)進(jìn)度-3挖掘。

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(hù)。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)。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)實(shí)在是太多了，已經(jīng)超過了傳統(tǒng)的計(jì)算計(jì)算機(jī)的處理能力(與quantum 計(jì)算計(jì)算機(jī)的區(qū)別)，所以我們不得不對大的數(shù)據(jù)(例如/)使用一些折中的方法。也就是說，不需要對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行精確管理。其實(shí)有效的數(shù)據(jù)非常有限。就用-3挖掘的方法把這些有限的知識提煉出來。

數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的兩個關(guān)鍵因素是:一個大而全的數(shù)據(jù) pool，以及一個可以根據(jù)用戶和行為拆分這個數(shù)據(jù)pool的系統(tǒng)。平時買酸奶的顧客也會用手買兩包面包。數(shù)據(jù) 挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍一樣；數(shù)據(jù) 挖掘本身結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是什么新技術(shù)。

數(shù)據(jù) 挖掘申請理由大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。比如阿爾法狗后臺有上千臺計(jì)算運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算機(jī)。數(shù)據(jù)初始準(zhǔn)備，也稱為數(shù)據(jù)倉庫。通常占整個-3挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。前期需要做大量的數(shù)據(jù)清掃和場地拓展。數(shù)據(jù) 挖掘、報(bào)告呈現(xiàn)只占30%左右；數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)(比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)效率更高)。

introduction space數(shù)據(jù)挖掘(空間數(shù)據(jù)挖掘，SDM)是找出起初未知但隱藏在空間中的潛在的、有價值的規(guī)律的過程數(shù)據(jù)。具體來說，Space數(shù)據(jù)挖掘是一個海量的space 數(shù)據(jù) set，它融合了定集、模糊集、仿生學(xué)等理論，利用人工智能、模式識別等科學(xué)技術(shù)，提取可信的、潛在有用的知識，發(fā)現(xiàn)space/11。為空間決策提供理論和技術(shù)依據(jù)。1.大數(shù)據(jù)是指在一定時間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來擁有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。2.大型數(shù)據(jù)無法由單臺計(jì)算計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式計(jì)算體系結(jié)構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù) 挖掘，但必須依賴于cloud 計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。

云的特性計(jì)算: 1。虛擬化技術(shù)。必須強(qiáng)調(diào)的是，虛擬化突破了時間和空間的界限，這是Cloud 計(jì)算最顯著的特點(diǎn)。虛擬化技術(shù)包括應(yīng)用虛擬化和資源虛擬化。眾所周知，物理平臺與應(yīng)用部署的環(huán)境無關(guān)。是通過虛擬平臺完成相應(yīng)的終端操作數(shù)據(jù)備份、遷移、擴(kuò)展。2.動態(tài)可擴(kuò)展。

云技術(shù)與這兩者無關(guān)，OLTP和OLAP能否部署在云環(huán)境中也無關(guān)緊要。分布式存儲仍然適用于分析和處理，事務(wù)處理仍然是適合行操作的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。如果需要整合數(shù)據(jù)再挖掘，肯定是需要集中的平臺數(shù)據(jù)，集成的數(shù)據(jù)可以是應(yīng)用數(shù)據(jù)的一部分，應(yīng)用系統(tǒng)可以從集中的數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)中提取。最后，OLAP對應(yīng)于云中的技術(shù)，我認(rèn)為，只要OLAP可以部署在云環(huán)境中，它就可以。7、大 數(shù)據(jù)和云 計(jì)算的關(guān)系

Cloud 計(jì)算和Da 數(shù)據(jù)是相輔相成的，Big 數(shù)據(jù) 挖掘處理需要cloud 計(jì)算作為一個平臺，Big 數(shù)據(jù)所涵蓋的價值和規(guī)律可以讓cloud 計(jì)算更好的與行業(yè)應(yīng)用結(jié)合，發(fā)揮更大的作用。云計(jì)算以計(jì)算資源為服務(wù)支撐數(shù)據(jù) 挖掘，大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是海量實(shí)時交互，云計(jì)算和大數(shù)據(jù) 1的區(qū)別。目的不同:Big 數(shù)據(jù)是發(fā)掘信息的價值，Cloud 計(jì)算主要是通過互聯(lián)網(wǎng)管理資源，提供相應(yīng)的服務(wù)。