传统数据分析,如何辩证看待传统数据分析

在互联网时代，对于互联网行业的研究，可以在局部区域(如一个网站或一个类似网站的集群)实现低成本、高效率的全样本数据采集。同样，“原子世界”的很多数据也不是连续的，但是互联网世界的数据可能是不断更新的，甚至最典型的实时应用就是网站的全样本、全天候的数据统计和分析研究。

数据分析行业发展了很久，以前的数据发展到现在的大数据。所以很多人担心传统的数据处理方式能否应对大数据。其实这个担心是对的。我们不能总想着一劳永逸。只有在和平时期，技术才能发展。先介绍一下现在的传统数据处理方法和今天大数据的具体情况。首先要说的是大数据环境下的数据处理需求。

但是传统数据处理方法有什么缺点？传统的数据采集来源单一，存储、管理和分析的数据量相对较少，因此大部分可以利用关系数据库和并行数据仓库进行处理。在依靠并行计算提高数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求高一致性和容错性，按照CAP理论很难保证其可用性和扩展性。传统的数据处理方式是以处理器为中心的，但在大数据环境下，需要以数据为中心的模式来减少数据移动带来的开销。

数据挖掘也被翻译为数据挖掘和数据挖掘。它是通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者的偏好和行为的方法。这是数据库知识发现的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据挖掘的任务包括相关性分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。

它是一门利用数据来发现和解决问题的学科。通常是通过对数据的探索、处理、分析或建模来实现的。我们可以看到数据挖掘有以下特点:基于大量数据:并不是说不能对少量数据进行挖掘。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并得到结果。但是，一方面，少量的数据可以通过人工分析完全概括，另一方面，少量的数据往往不能反映现实世界中的普遍特征。

传统数据和大数据的区别在于数据尺度不同，内容不同，处理方式不同。1.数据规模不同传统数据技术主要是利用现有的关系数据库中的数据，对这些数据进行分析处理，找到一些相关性，利用数据相关性创造价值。这些数据规模相对较小，可以通过数据库的分析工具进行处理。大数据量如此之大，无法用数据库分析工具进行分析。2.内容不同传统数据主要在关系数据库中分析。

解释一些术语:云计算:炒热业务的概念。事实上，据说服务器端的用户需要将计算任务转移到显示行。如果他们想把规模商业化，就存在一些问题，比如特殊的隐私保护。数据:都说数据太少兆，数据是20年前的。今天的数据有什么特别之处？问题数据太多传统计算机处理能力(计算机的差异和数量)我用一些妥协(相对于数据挖掘)来说，精确管理所有的数据是没有必要的。数据挖掘仅限于知识提取、数据抽取和数据压缩，以解决数据问题。一些战略数据挖掘:数据抽取、知识描述或数据特征预测。代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据类、数据聚类等数据挖掘教材都有涉及。我来说说数据的区别:数据挖掘，数据处理，马云说的数据，或者说数据实际上是指当今商业领域的数据挖掘。其实数据真的叫数据，或者科学杂志提到数据，或者奥巴马提出数据发展战略。我理解的东西远远超出了数据挖掘的范畴。数据挖掘的真正目的是什么？什么是数据的有效管理？科研界应该采取的迭代、不连续逼近策略，一般不在机器学习的范围之内。所谓学习必须知道所谓的训练集，训练集数据，计算机要以一定的方式使用一些其他的数据(也就是测试集)。

数据量大、数据生成速度快、数据格式多样、数据值密度低，对大数据处理的技术难点提出了挑战。首先传统单机的处理模式不可行，需要使用集群然后数据生成速度快，也就是说传统为了保证数据。