【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?

2019-12-23 - 数据挖掘

随着大数据越来越火,尤其是2017年,发展大数据产业被写入政府工作报告中,大数据开始不只是出现在企业的战略中,也开始出现在政府的规划之内,可以说是互联网世界的宠儿,随之与大数据相关的职位也开始被大家所关注。作为大数据行业最为重要的职位:大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。

【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?
【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?

大数据:指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性)

【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?
【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?

数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

【数据挖掘与数据分析】浅谈大数据分析与数据挖掘的区别?
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数据挖掘: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。

从概念上可以认为,大数据分析是数据挖掘的一个子集。在通常的概念下,他们之间是有差别的,但是严格意义下,大数据的所有成果都可以纳入数据挖掘的成果范畴。

大数据技术首要的是提供存储和计算能力,其次是洞察数据中隐含的意义。前者依赖于硬件设备的升级,后者依赖于数据挖掘算法的不断优化创新。

目前,大数据人才数量较少,但是在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的初级阶段,现在入行正是恰逢其时。

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