大数据的分析挖掘是,更侧重于数据的处理,分析,挖掘

神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，因此近年来受到越来越多的关注。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-2挖掘中得到了应用。

其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表。覆盖正例拒斥反例法是利用覆盖所有正例拒斥所有反例的思想来寻找规律。首先，从正例集中选择一个种子，逐个与反例集进行比较。

Direct-2挖掘:目标是使用可用的数据来建立模型，该模型可用于剩余的数据和特定变量(可以理解为)Indirect数据挖掘:特定变量而是在所有变量之间建立一种关系。数据 挖掘神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，近年来受到越来越多的关注。

遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-2挖掘中得到了应用。决策树方法决策树是预测模型中常用的算法。它有目的地对大量数据进行分类，并从中发现一些有价值的潜在信息。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。

Da 数据不仅仅是指数据 Da，更重要的是要进行-2分析，并且只能通过分析。下面南邵的IT培训介绍Da-2分析的五个基本方面。1.可视化分析是否正确数据 -1/专家或普通用户数据可视化是数据-1。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2.-2挖掘算法可视化是给人的，-2挖掘是给机器的。

这些算法不仅要处理数据的量，还要处理数据的速度。3.预见性分析能力-2挖掘能使分析工作人员更好地理解数据，而预见性。4.语义引擎给数据分析带来了新的挑战由于数据的非结构化的多样性，需要一系列的工具进行解析和抽取，分析-2/。语义引擎需要被设计成能够智能地从“文档”中提取信息。

Da 数据概念:Da 数据是近两年提出的，它有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。由于web技术的发展，Web用户自动保存的数据和传感器的不断采集数据以及移动互联网的发展，自动采集和存储数据的速度在加快，全世界数据的量在不断扩大。数据的存储和计算超出了单台计算机(小型机和大型机)的能力，这对数据 挖掘技术的实现提出了挑战(一般来说，数据

涉及到很多算法，比如机器学习衍生出来的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，以及分析相关的很多算法。数据 挖掘的定义是从海量数据中寻找有意义的模式或知识，大数据需要映射成小单元进行计算，然后将所有的结果进行整合，也就是所谓的mapreduce算法框架。