大数据挖掘，大数据挖掘是指什么

本文目录一览

1，大数据挖掘是指什么
2，大数据和数据挖掘的区别
3，如何进行大数据分析及处理
4，大数据挖掘的渠道有哪些那些方法比较精准
5，大数据数据分析数据挖掘有什么区别
6，大数据和数据挖掘的区别

1，大数据挖掘是指什么

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。

大数据挖掘是指什么

2，大数据和数据挖掘的区别

数据挖掘需要人工智能、数据库、机器语言和统计分析知识等很多跨学科的知识。再者，数据挖掘的出现需要条件，第一个条件：海量的数据；第二个条件：计算机技术大数据量的处理能力；第三个条件：计算机的存储与运算能力；第四个条件：交叉学科的发展。大数据只是数据挖掘的出现的一个条件。

大数据和数据挖掘的区别

3，如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

如何进行大数据分析及处理

4，大数据挖掘的渠道有哪些那些方法比较精准

大数据挖掘是指多渠道的客户信息收集，常用的方法有以下：1. qq群挖掘(根据你的产品建立出多个关键词去查找相应精准的群从群成员里面挖掘）。2. qq公众号（建立一个qq公众号平台，每天发有意义或者客户感兴趣的内容去吸引qq用户的关注）。3. qq空间访客挖掘(当客户知道你是在某个行业的领域进你空间是不排除对你的产品感兴趣的，相对的访客我们可以提取出来）。4. 微信公众号（确立一个公众号，每天或者规定的时间段发布杂志、漫画、笑话、生活健康常识等内容吸引用户的关注和传播）。5. 漂流瓶（qq和微信都可以使用漂流瓶，但是常用的是微信的漂流瓶，发出心情，产生互动，挖掘新客户）。6. 自媒体平台的挖掘，比如微博、百度贴吧、社区等等。精准客户的挖掘可以从以下渠道去挖掘：1.转介绍法:就是让忠实你品牌的客户去感化他身边的人，从而套取信息，在实施相应的营销手段，道理很简单朋友说的话总比广告强很多。2.了解客户的品牌，销售渠道，产量，从而找出客户的不足与缺陷，最后给客户找出解决的方法，再进行邀约谈话。

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这个我最清楚了。大数据因为数据基数很大，具有普遍性，那么利用大数据就可以做市场分析，同时也可以将个人的所有数据信息进行归纳总结而得出个性化的数据，这样就可以达到精准营销的目的了。现在很多公司都涉足大数据领域，就拿广州的招商快车来说吧，建立了dmp大数据平台，从而全面推进全渠道精准营销业务的发展，效果惊人

5，大数据数据分析数据挖掘有什么区别

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:天成信息大数据和数据分析区别?　　大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点（4V特性）。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。???　　数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。???　　大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。??　　第一：在分析方法上两者并没有本质不同??　　数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。???　　第二：在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同??　　传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大

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。数据分析与数据挖掘的思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确，什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。大数据感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则。例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因。

1、大数据：大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。2、数据分析：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。3、数据挖掘：数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。4、了解更多，可点击查看阅读原文哦!!!

6，大数据和数据挖掘的区别

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。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。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。大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于：数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，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。拓展资料：大数据（big data），指无法在一定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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

数量大和维度大，这两个特点对预测、估计问题的欠拟合有很大的改善作用，对现代有重大影响。所以我们突出数据的“大”，是相对以前的“小”。数据挖掘是一个行为，跟大数据没有概念重合。一种意义是指从数据中挖掘知识的行为。另一种是工业界常指的意义，从网络等信息环境中挖掘攫取目标数据的行为。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。对于大数据这块，楼主有空可以看看FineBI，挺好用的。

大数据指由于数据量很大（一般是TB到PB数量级）而需要更好拓展性的数据处理方法，不仅是数据挖掘，而且包括传统的数据查询等。从方法上，目前一般的商用数据库无法很好地支持大数据的处理。大数据处理的一般思路是数据压缩，数据抽样，数据挖掘等。

数据挖掘需要人工智能、数据库、机器语言和统计分析知识等很多跨学科的知识。数据挖掘的出现需要条件: 1、海量的数据。 2、计算机技术大数据量的处理能力。 3、计算机的存储与运算能力。 4、交叉学科的发展。大数据是包含数据挖掘的，两者是息息相关的。