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，什么东西？简单说数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出隐藏的规律。与统计分析的最大区别在于是否知道分析的目的，在统计分析之前通常问题是已经确定的，通过统计学的方法解决这个问题，或者说建立一个模型。而数据挖掘开始之前你是不知道自己要挖掘什么的，你连数据中是否存在某种规律，就连这一点都不清楚的情况下开始的大数据、数据分析和数据挖掘的区别1、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...
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程------百度百科，通俗点将就是从海量数据里面提取自己有用的东西，主要用在BI这块大数据挖掘常用的方法有哪些1. Analytic Visualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以e799be...
谁知道去哪得到海量数据啊，最近要做个数据挖掘的软件，急急急求数据堂吧。。这个网站算是提供很多数据 还有你要是想要正规的话 只能搜索一些大型比赛数据和一些顶级论文中引用的数据。。关键，你要对你做的领域熟悉什么是数据挖掘？1）首先，数据挖掘－Data Mining不是一个骗局，而是一种还处于发展中，已经投入部分投入实际生产实践的技术框架。DM之所以经常和知识发现概念相关联是因为知识发现（Knowledge Discovery）是DM的目标和...
与挖掘少量数据相比，挖掘海量数据的主要挑战是什么？下面是一些特定的挑战，它们引发了对数据挖掘的研究。 可伸缩 由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节、数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的（scalable）。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数性搜索问题。可伸缩可能还需要实现新的数据结构，以有效的方式访问个别记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法...
数据挖掘的前景，和学习过程简介前景不用说，很好。 学习过程（自己心得）： 统计学+SQL+数据挖掘工具（SAS,R,CLEMENTINE等）+业务知识（很重要）+office（excel，ppt，word）+visio（思维导图软件）+案例 最好在企业的工作中锻炼； 其次找人带你，难，得花钱； 最后自学，会走很多弯路，进步缓慢。关于数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的...
如何学习数据挖掘【转自网络】 首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！ 既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，...
数据挖掘的概念和原理是什么数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），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。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模...
怎么做好数据分析和数据挖掘？必要的数学统计知识，例如平均值，方差，T检验，F检验等 必要的工具软件，例如EXCEL,SAS,SPSS 及相关的挖掘软件 业务理解或者商业理解，千万不能埋头光研究数据，要和实际业务结合起来 出模型，出报告，解决问题，没有用处的或者不能应用的数据分析是做无用功什么是数据挖掘，简述其作用和应用。数据挖掘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、...
如何做好数据挖掘模型的9条经验总结第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。 第二，知识律。业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。 第三，准备律。数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。 第四，NFL律。NFL，没有免费的午餐。没有一个固定的算法适用所有的业务问题，特定应用适合的模型只能通过经验发现。 第五，大卫律。要相信，数中必有业务规律。大卫?沃尔金斯最早提出的，故此名。 第六，洞察律。...
如何系统地学习数据挖掘磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 ...