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什么是数据挖掘？什么是大数据，什么是大数据，大数据和数据挖掘有什么区别？大数据和数据挖掘有什么关系？大数据时代的数据挖掘大数据时代的大数据是什么？大数据的内涵是什么？那么什么程度的数据挖掘才不算过度挖掘呢？大数据处理的总体思路是数据压缩、数据采样、数据挖掘等等。

大数据的主要特征是什么？大数据的特点:数据量巨大。从TB级跳到PB级。有许多类型的数据，如网络日志、视频、图片、地理信息等等。低值密度。以视频为例，在持续监控的过程中，可能有用的数据只有一两秒钟。处理速度快。1第二定律。最后，这一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。概念:“大数据”是指从多个来源以多种形式收集的庞大数据集，往往是实时的。

这些数据不是公司客户关系管理数据库的正常数据集。优势:在大数据和大数据分析方面，对企业的影响有很高的兴趣。大数据分析是在研究大量数据的过程中发现模式、相关性等有用信息，可以帮助企业更好地适应变化，做出更明智的决策。大数据有什么特点？1.大数据的计量起始单位至少是P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。

bigdata在线培训为您解答:大数据是指在一定时期内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。

但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据需要特殊的技术才能在容忍时间内有效处理大量数据。适合大数据的技术有MPP数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。最小的基本单位是比特，所有单位按顺序给出:比特、字节、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据时代的数据挖掘什么是大数据？有什么魔力？大数据意味着一切都数字化了。我们平时在网上浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据都有记录。这就是大数据的由来。这个时候，我们每个人都成了数据的产生者和贡献者。大数据的魔力在哪里？从某种意义上说，你可能只是安装了一个游戏，并允许它提取你的GPS位置，但这将你是同性恋还是高消费等信息暴露给了研究机构。

你之前提到大数据时代已经到来，所以企业和商家对数据的挖掘也在不断深入。那么什么程度的数据挖掘才不算过度挖掘呢？事实上，没有办法阻止过度的数据挖掘。任何企业都需要挖掘更多的内容。我们能做的就是通过政府和行业的监管，让侵犯用户隐私，对用户造成恶意伤害的企业受到严惩。要求一个用户用他自己的方式去保护他的隐私是不现实的，也是不公平的。

1。大数据，也称巨量数据，是有价值的信息资产的集合，具有高增长率和多样化的特点。不仅包括数字，还包括图片、文字、视频、交互记录等等。传统软件工具无法在可承受的时间范围内捕获、处理和管理大数据。它有四个特点:明亮、高速、多样、有价值。主要用于计算机中，其最小单位是位。2.大数据可以说是云计算不断发展的产物。同时，它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术来分发海量数据。

经过处理后，这些信息中的一部分将被转换成规则的信息结构，以便进行分析，从而有利于企业的营销甚至国家安全。大数据的四个“V”，或者说特征，有四个层次:一是数据量巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据类型多。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，处理速度快，一秒定律可以快速从各类数据中获取高价值信息，这也是与传统数据挖掘技术的本质区别。

中国发展门户网讯随着新一代信息技术的快速发展和深入应用，数据的数量和规模不断扩大。数据日益成为继土地、资本之后的又一重要生产要素，成为各个国家和地区的重要资源。谁掌握了数据的主动权和主导权，谁就赢得了未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活跃度和解读能力将成为其综合国力的重要组成部分，对数据的拥有和控制将成为除陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。

大数据的概念和内涵“大数据”的概念由来已久。1980年，著名未来学家阿尔文托夫勒(Alvin toffler)在其著作《第三次浪潮》(the third wave)中热情地将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。但直到近几年，“大数据”才和“云计算”、“物联网”一起成为互联网信息技术行业的热门词汇。2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，讨论未来大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中提出了“大数据”的概念。

数据挖掘是建立在数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学基础上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。大数据有三个重要特征:数据量大、结构复杂、数据更新快。

大数据是指由于数据量大(一般为TB到PB)而需要更好扩展的数据处理方法，不仅包括数据挖掘，还包括传统的数据查询。从方法上看，目前通用的商用数据库不能很好地支持大数据的处理。大数据处理的总体思路是数据压缩、数据采样、数据挖掘等等。传统的数据挖掘是在数据中发现有价值的规律，这和现在火热的大数据方向是一致的。只是大数据具有“高维、海量、实时”的特点，也就是说，具有数据量大、数据源和数据维度高、更新速度快的特点。传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要改进算法(提高算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务，把大数据分析分解成几个小单元来解决，或者通过规则抽取把重复的数据整合起来等等。).

大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。大数据是一种数据量和数据类别特别大的数据集，这种数据集无法用传统的数据库工具进行抓取、管理和处理。大数据首先指的是数据量？大，指的是大数据集，一般在10TB？关于规模，但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次，意味着数据的种类繁多，数据来自各种数据源，数据的类型和格式日益丰富，已经突破了以前定义的结构化数据范畴，包含了半结构化和非结构化数据。

bigdata，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和整理，以帮助企业做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指使用所有数据的方法，而不是随机分析(抽样调查)的捷径。)大数据的4V特征是:体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、真实性(真实性)。

大数据的四个“V”，或者说特征，有四个层次:一是数据量巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据类型多，前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，数据来源直接导致分析结果的准确性和真实性，如果数据来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。