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浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识

分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。

业务导向的专家，如数据分析师，更倾向于与业务部门紧密合作，他们的核心任务是解读数据，提供决策支持，同时沟通能力是必不可少的。而工程导向的专家，如数据挖掘师和大数据工程师，更多关注的是数据处理、模型构建和系统集成，他们需要具备深厚的数学和编程技能，以及对数据基础设施的深入理解。

数据挖掘概念： 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

什么是数据挖掘?

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术应用广泛，如：在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。

数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

数据挖掘与算法是什么关系

1、数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference：数据挖掘聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。

3、数据挖掘建模是一个过程，一般通过数据行业理解、数据预处理、算法选取、测试评估、部署应用这几个环节，算法是一种的模块，现在的大数据挖掘并不在算法而在数据。

4、在某种程度上是的。但是算法一般侧重于解决某一个具体的实际问题，而模型则更具有广泛的意义，侧重于解决某一类问题。数据挖掘模型和数据挖掘算法有点类似初中时我们学的未知数和数值之间的关系。

十三种常用的数据挖掘的技术

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法，大致有十三种常用的数据挖掘的技术。

统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

数据挖掘的技术包括： 聚类分析。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组，同一群内的数据相似度较高，而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘技术主要包括哪些

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘的技术包括： 聚类分析。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组，同一群内的数据相似度较高，而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。

数据挖掘的技术可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。而统计方法可细分为：回归分析、判别分析。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属的归纳方法。

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

数据挖掘可以在何种数据上进行

在进行数据挖掘的时候，可以对数值型数据、分类数据以及文本数据进行挖掘。 数值型数据：数值型数据是最常见的数据类型之一，它包含连续的数字值，这些值可以是整数或浮点数。例如，一个公司的销售额、员工的工资、股票价格等都可以看作是数值型数据。

【答案】：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产（legacy）数据库、文本数据库和万维网（WWW）等。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。

通过挖掘患者的医疗记录、基因数据等信息，可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。此外，数据挖掘还可以用于药物研发，通过分析大量的药物试验数据，加速新药的研发过程。在健康管理方面，数据挖掘可以帮助个人识别健康风险，提供个性化的健康建议。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。