數據挖掘與大數據分析

     數據領域有一些常見的專業詞匯，如數據分析、數據分析、大數據等，在大數據領域很常見。很難說清楚每個單詞的意義和區別，只是字面上的意思。這幾個概念在很多人一開始就很難區分，如果問十個人這幾個詞的含義，你可能得到十五個不同的答案。接下來就由小編為您介紹數據挖掘與大數據分析。

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數據挖掘與大數據分析

一、數據分析

它是一個很大的概念，理論上只要對數據進行計算，處理就可以得到一些有意義的結論。稱為數據分析。基于數據本身的復雜性，以及數據處理的復雜程度和深度，數據分析可分為四個層次：數據統計、聯機分析、數據挖掘。

二、大數據

大數據是對現有計算機軟硬件設施進行收集、存儲、管理、分析和使用的海量數據集。大量的數據具有規模大、類型雜、速度快、價值密度低的特點(4V特征)。大數據量是一個相對的概念，沒有明確的標準，若要給出一個標準，10-100TB通常被稱為大數據閾值。

三、數據挖掘

在海量數據中發現一些人們不知道、可能有用且隱藏的規則，我們可以通過各種算法，如關聯分析、聚類分析、時間分析等，來找出一些難以發現的深層次原因。例如，學校對諸如高等數學等主干課程的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學習不認真所致，但做了很多工作效果不明顯，此時通過數據挖掘可以采取有針對性的管理措施。

     對數據分析家來說，我們不需要被那些旨在幫助企業更好地發展、降低決策風險、提取重要信息的“專業名詞”所困擾，所以對企業的定位和理解是我們立足的基礎，數據分析是我們實現某種目標的工具，而效果則是對我們更深層的驗證。以上就是小編為您介紹的數據挖掘與大數據分析。