大数据的三个特点第一个特点是数据类型的多样性。一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作，这是大数据不同于传统数据挖掘的一个显著特点，常见的数据挖掘方法有哪些？大数据时代，数据挖掘是最关键的工作，数据挖掘呢。
3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲堂栏目做了题为“大数据时代的数据挖掘”的主题分享，对大数据和大数据时代的数据挖掘进行了深度解读。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已经成为各行各业的热点。一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作。
不同的学者对数据挖掘有不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特点主要包括以下四个方面:1。应用:数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘来自于实际生产生活中的应用需求，挖掘出的数据来自于具体的应用。同时，通过数据挖掘发现的知识要应用到实践中，辅助实际决策。
1，数据量巨大。从TB级跳到PB级。2.数据类型多样，涉及网络日志、视频、图片、地理位置等信息。3.低值密度。以视频为例，在持续监控的过程中，可能有用的数据只有一两秒钟。4、处理速度快。1第二定律。最后，这一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。物联网，云计算，移动互联网，车联网，手机，平板电脑，PC，遍布全球的各种传感器，都是数据来源或者承载方式。
3、常见的数据挖掘方法有哪些大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据挖掘是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一个决策支持过程。主要基于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等。通过对自动化程度较高的大数据进行分析，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，使企业、商家和用户能够调整市场政策，降低风险，理性面对市场，做出正确的决策。
大数据挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度挖掘数据。(1)分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并按照分类方式将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中。
4、大数据具有哪五个特点?IBM提出了大数据的“5V”特征:1。体积:数据量，包括采集、存储、计算，都非常大。大数据的计量起始单位至少是P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。二、品种:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。各类数据对数据处理能力提出了更高的要求。
