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什么是基于海量数据的分析方法
大数据(Big Data)，字面意思是“海量数据”，简单讲就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前的主流技术和工具来处理，这里的“处理”涵盖了很多层含义：提取、存储、管理、分析、传输、预测等。
数据分析是指运用各种方法和技术对收集到的海量数据进行整理、处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息和洞察，从而为决策提供依据和支持的过程。
大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势，为决策提供支持和指导。
在具体方法上，大数据还可能用到数据挖掘的方法，传统分析法往往事先有个分析目标然后用统计的方法验证，数据挖掘是通过算法，用计算机分析数据，让计算机发现数据之间的联系。
数据分析的本质是抓住“变”与“不变”。 谈到数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
是一套标准的海量数据储存方案，首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到百度的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。
数据挖掘需要学习哪些知识?
进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。
数据分析学习偏向产品和运营，更加注重业务比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。
做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。
大数据技术与应用学的是面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据量的计算， 在单台服务器上是计算不了的， 这就需要用分布式计算， 所以要掌握各种分布式计算框架， 像hadoop， spark之类， 需要掌握机器学习算法的分布式实现。
这些技能掌握了，就能够入门数据分析师了。数据挖掘需要的技能：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
数据库挖掘(数据发掘的宝藏)
数据库挖掘（DatabaseMining）是指从大量的数据中发现隐藏在其中的模式和规律的过程。它结合了数据库技术、机器学习、统计学等多个学科的知识，通过运用各种数据挖掘算法和技术，从数据中提取出有用的信息和知识。
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。
数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
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。数据采集收集和获取需要分析的数据，可以是结构化数据（如数据库）或非结构化数据（如文本、图像或音频）。
数据挖掘是什么意思?
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
大数据挖掘是从大量的、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，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
大数据技术的本质就是数据挖掘吗
1、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
2、数据挖掘是一个动作，是研究数据内在的规律，并且通过各种机器学习、统计学习、模型算法进行研究。大数据其实是一种数据的状态，数据多而大，大到超出了人类的数据处理软件的极限。
3、可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。
4、大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。
5、最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
6、指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。
什么是数据挖掘?
1、数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。
2、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。
3、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
4、数据挖掘一般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。
5、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。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
