大数据分析与数据挖掘作业

接下来为大家讲解大数据分析与数据挖掘作业，以及大数据分析与数据挖掘题库涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数据分析和数据挖掘的区别–lxw的大数据田地
• 2、浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识
• 3、大数据、数据分析和数据挖掘的区别
• 4、数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

数据分析和数据挖掘的区别–lxw的大数据田地

1、数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。

2、显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

3、挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5）大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

4、大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

5、先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB-PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、***、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识

1、分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

2、数据挖掘不仅关注数据本身，还包括数据收集、模型选择等环节，目的是为问题解决提供方法和知识。总结来说，大数据关注的是数据的整体趋势，数据分析是对数据进行有目的的分析以支持决策，而数据挖掘则是深入挖掘数据中的潜在规律和信息，以解决问题。三者共同构成了数据分析的完整链条，为决策提供有力支持。

3、数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。

4、业务导向的专家，如数据分析师，更倾向于与业务部门紧密合作，他们的核心任务是解读数据，提供决策支持，同时沟通能力是必不可少的。而工程导向的专家，如数据挖掘师和大数据工程师，更多关注的是数据处理、模型构建和系统集成，他们需要具备深厚的数学和编程技能，以及对数据基础设施的深入理解。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

1、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。

2、数据挖掘和数据分析。数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据***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。

3、数据挖掘和数据分析的区别主要可以从能力要求和工作内容两方面来看。数据分析师的工作偏业务，主要是通过数据分析手段来发现、分析和解决业务问题，为决策作支持。

4、更多数据挖掘的信息，推荐咨询CDA数据分析师的课程。“CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的***集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

5、统计分析和数据挖掘还是有区别的其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

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4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。数据统计 数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。

【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

首先，我们从数据挖掘的简介开始。数据挖掘，顾名思义，是现代统计科学在新世纪中的一项关键技术，它揭示隐藏在大量数据中的有价值信息，成为企业发现商机的关键手段。点式行销和门户同站的信息挖掘法是其实际应用的生动例子，如著名的尿布与啤酒关联销售策略，展示了数据挖掘在个性化推荐中的威力。

数据挖掘技术如何在信息技术、信息工程、信息管理、统计、电子商务、生物信息和计算分子生物学等领域发挥关键作用。无论是教育机构的学生，如信息技术科系、研究所的学子，还是统计信息软件公司、电子商务网络公司、设计制造或服务业的开发者和客服人员，都能从中获益匪浅，将其作为教学参考或职业发展指南。

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