数据挖掘解决了什么区别,文本挖掘和数据挖掘的区别

数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。1.数据 挖掘我能怎么办？1) 数据 挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、相关分组或关联规则、聚类、描述和可视化。Z) 2) 数据 挖掘分类以上六种数据 挖掘的分析方法可分为两类:直接数据。间接-1挖掘直接-1挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的-有用。

先做数据分析它，一般指收集它数据，清洗它数据，筛选它，推进画像数据。1.大数据是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。2.数据分析是指通过适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。

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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，相关分析等。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。

商业智能(business intelligence)又称商业智能或BI，是综合运用数据仓库、-1挖掘和联机分析处理等技术的方法。通过对数据 数据的分析，分析只是一个用数学方法处理数据的工具，它注重的是数据的统计分析、假设探索和验证的过程。数据分析只是商业智能应用的一部分。在使用方面，FineBI等商业智能系统的应用感和使用感更强。

现在有一种误解，认为-1挖掘不同于商业智能。我认为这与商业智能被狭隘地理解为报表工具有关。目前很多商业智能项目只有报表分析，有很多客观事实，比如数据低质和-。但是，这并不意味着商业智能只包括报表。数据 挖掘是更深入的分析。随着企业信息化的深入，数据 挖掘在商业智能方案中会越来越重要。

large 数据指的是数据因为量大(一般是TB到PB)需要更好的扩展性的处理方法，而不仅仅是数据。从方法上看，目前通用的商用数据库无法支持大型数据井的处理，数据处理的大致思路是数据压缩，数据采样，-1挖掘等。传统的数据 挖掘是在数据中寻找有价值的规律，与现在的热炸数据在方向上是一致的，而Da 数据具有“高维、海量、实时”的特点，也就是说数据量大、数据源和数据维度高，更新快。传统/，需要从多方面提高处理能力，比如算法的改进(把算法的处理能力提高到Da 数据)和方案的框架(分解任务，把Da 数据的分析分解成几个小单元来求解，或者把重复的数据通过正则抽取整合起来等等。)。