Da 数据与传统的数据 挖掘有什么本质区别？数据分析和数据 挖掘有什么区别？数据和数据理科有区别吗？数据分析不同于数据 挖掘。一般来说，数据分析是基于客观数据进行连续验证和假设，而数据大数据和云计算有什么关系...数据 挖掘和数据分析这两个概念。
让我给你解释一下这些术语:云计算:这是一个热门的商业概念。其实说白了就是把计算任务转移给服务器。用户只需要一台显示器，但服务器的计算资源可以分包。当然，如果要大规模商业化，这里还存在一些问题，尤其是隐私保护。Big 数据:说白了就是数据太多了。今天的万亿数据也是20年前的大数据了。但是现在的大数据有什么特别的？现在的问题是数据太多了，已经超过了传统计算机(不同于量子计算机)的处理能力，所以我们不得不对大的数据(例如挖掘)采用一些折中的方法。其实数据的效用是非常有限的。就用数据-1/的方法把这些有限的知识提炼出来。
large数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据次》中，Da 数据是指采用所有方法数据而不是随机分析(抽样调查)的捷径)。
数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。再次，来源数据直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据的来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。
3、请问大 数据、机器学习、NLP、 数据 挖掘都有什么区别和联系?数据挖掘注意用算法或其他某种模式(练习和应用)解决实际问题。机器学习关注的是相关机器学习算法的理论研究和算法改进(理论和学术两方面)。数据 挖掘和机器学习很大程度上是重叠的，因为很多机器学习的算法可以用的更好挖掘 数据。NLP处理的是自然语言，可以看作数据，而NLP是从自然语言中寻找人们想要的东西，所以NLP可以看作数据 挖掘。
