数据融合 数据挖掘,大数据时代的数据挖掘有何不同?

一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作。你的数据仓库，数据挖掘等技术，你的数据仓库，数据挖掘等技术，什么是数据挖掘？数据分析和数据挖掘有什么区别？什么是数据挖掘？大数据时代如何挖掘数据3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目做了题为“大数据时代的数据挖掘”的主题分享，深入讲解了大数据和大数据时代的数据挖掘。

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数据挖掘(Data mining)又称knowledge discoverin database(KDD)，是目前人工智能和数据库研究领域的热点问题。所谓数据挖掘，是指从数据库的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的、潜在有价值的信息的非凡过程。数据挖掘是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。它对自动化程度较高的企业数据进行分析，进行归纳推理，从中挖掘潜在模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确决策。

DataWarehouse概念:英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据仓库的目的是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的。数据仓库本身不“生产”任何数据，同时也不需要“消费”任何数据。数据来自外部，对外部应用开放，这也是它被称为“仓库”而不是“工厂”的原因。

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.数据挖掘能做什么？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2)数据挖掘分类数据挖掘的上述六种分析方法可以分为两类:直接数据。间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。

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。

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲堂栏目做了题为“大数据时代的数据挖掘”的主题分享，对大数据和大数据时代的数据挖掘进行了深度解读。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已经成为各行各业的热点。一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作。

不同的学者对数据挖掘有不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特点主要包括以下四个方面:1。应用:数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合，数据挖掘来自于实际生产生活中的应用需求，挖掘出的数据来自于具体的应用。同时，通过数据挖掘发现的知识要应用到实践中，辅助实际决策。