数据挖掘与大数据分析

     数据领域有一些常见的专业词汇，如数据分析、数据分析、大数据等，在大数据领域很常见。很难说清楚每个单词的意义和区别，只是字面上的意思。这几个概念在很多人一开始就很难区分，如果问十个人这几个词的含义，你可能得到十五个不同的答案。接下来就由小编为您介绍数据挖掘与大数据分析。

MicroStrategy

2.8

20条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

暂无

合作品牌

12

数据挖掘与大数据分析

一、数据分析

它是一个很大的概念，理论上只要对数据进行计算，处理就可以得到一些有意义的结论。称为数据分析。基于数据本身的复杂性，以及数据处理的复杂程度和深度，数据分析可分为四个层次：数据统计、联机分析、数据挖掘。

二、大数据

大数据是对现有计算机软硬件设施进行收集、存储、管理、分析和使用的海量数据集。大量的数据具有规模大、类型杂、速度快、价值密度低的特点(4V特征)。大数据量是一个相对的概念，没有明确的标准，若要给出一个标准，10-100TB通常被称为大数据阈值。

三、数据挖掘

在海量数据中发现一些人们不知道、可能有用且隐藏的规则，我们可以通过各种算法，如关联分析、聚类分析、时间分析等，来找出一些难以发现的深层次原因。例如，学校对诸如高等数学等主干课程的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果不明显，此时通过数据挖掘可以采取有针对性的管理措施。

     对数据分析家来说，我们不需要被那些旨在帮助企业更好地发展、降低决策风险、提取重要信息的“专业名词”所困扰，所以对企业的定位和理解是我们立足的基础，数据分析是我们实现某种目标的工具，而效果则是对我们更深层的验证。以上就是小编为您介绍的数据挖掘与大数据分析。