数据挖掘特点,大数据时代的三大特点

随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何结合业务逻辑和强大的机器算法挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。四。速度:数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能实时推荐。这是大数据不同于传统数据挖掘的一个显著特点。

数据挖掘是基于数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学的一门迅速发展的交叉学科，在许多领域都有应用。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发现有意义的模式或知识。大数据是今年提出来的，也是媒体忽悠的概念。有三个重要特点:数据量大、结构复杂、数据更新快。

Datamining(英文:Datamining)，又译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现(KDD)的一个步骤。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。长平镇的IT培训发现，数据挖掘通常与计算机科学有关，使用统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来达到上述目的。

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发现有意义的模式或知识。大数据是指在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集合。它是一种信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样性。

数据分析的目的和数据挖掘的目的不一样。数据分析有一个明确的分析群体，就是把各个维度的群体进行拆分、划分、组合，找出问题所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，这就需要我们更多的从数据的内在联系去分析，从而把业务、用户、数据结合起来，进行更多的洞察和解读。数据分析和数据挖掘的思维方式不同。一般来说，数据分析是基于客观数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但是你也要根据模型的输出给出你的判断标准。

分析框架(假设)客观问题(数据分析)结论(主观判断)而数据挖掘大多是大而全，多而精。数据越多，模型越精确，变量越多，数据之间的关系越清晰。数据分析更依赖于业务知识，数据挖掘更侧重于技术的实现。对业务的要求略有降低。数据挖掘往往需要更多的数据，数据越大，对技术的要求就越高。

第一个特点是数据类型的多样性。包括web日志、音频、视频、图片、地理信息等等，对数据处理能力提出了更高的要求。第二个特点是数据值密度比较低。比如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值，是大数据时代亟待解决的问题。第三个特点是处理速度快，时效性要求高。

数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、未知的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等。

结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价，并转化为最终能被用户理解的知识。数据挖掘技术大致可以分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法，统计方法可以细分为回归分析(多元回归、自回归等。)和判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等，神经网络方法可细分为:前向神经网络(BP算法等。)和自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等，)。