大資料技術的本質就是資料探勘嗎？

1樓：好程式設計師

大資料本質不僅僅是資料探勘,大資料的本質就是利用計算機集群來處理大批量的資料，大資料的技術關注點在於如何將資料分發給不同的計算機進行儲存和處理。

而大資料的分析通常就是所說的資料探勘或者資料分析，其中用到的分析挖掘方法既包括了傳統的統計資料分析方法，也包括了很多交叉學科的前沿分析方法，比如機器學習、神經網路、遺傳學等。

所以要說大資料和傳統的資料探勘或分析的本質區別，或許就是大資料融合了更多學科更多領域的前沿技術，它是不斷與時俱進的，而傳統的資料分析是指侷限於統計學理論應用居多。隨著大資料時代的到來,需要轉變到大資料思維。

所謂的大資料思維，就是充分的利用資料進行決策，大資料時代中說，過去我們過於關注技術，現在要將重心放在資訊本身上。

所以，大資料中最重要的兩部分：

1 資料思維，大資料如何落地

2 分析演算法，如何挖掘資料內在的聯絡

2樓：易觀數科

首先答案是否定的，大資料本質不僅僅是資料探勘。

大資料是指按照一定的組織結構連線起來的資料，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大資料所呈現出來的狀態複雜多樣，因為現象是由觀察角度決定的。

用現代企業比較成熟的理解來說，大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

當下我們不應該太執著於大資料本身，而應更關注如何將這部分的資產收集並使不同型別的大資料能幫助企業產生價值，較常見的有以下三種：

支援企業投資及決策——基於第三方的行業大資料

支撐企業的業務運營——基於第一方的資料以及基於第三方的資料

幫助企業完善風險控制——基於徵信大資料以及各類黑名單及信用大資料

持續更新中......

3樓：

大資料技術包含了資料探勘，但是不能只用資料探勘來解釋大資料技術，大資料技術是對海量資料進行高速有效的資料採集、挖掘與分析。所以說本質這個描述不恰當。

4樓：牆上的影子

我覺得不是，但是是大資料中的重要一部分。

隨著大資料時代的到來（資料一直存在，只是受摩爾定律的影響，資料收集、資料儲存的成本在降低），大家也需要轉變到大資料思維。所謂的大資料思維，就是充分的利用資料進行決策，大資料時代中說，過去我們過於關注技術，現在要將重心放在資訊本身上。

所以，大資料中最重要的兩部分：

1 資料思維，大資料如何落地，可以顛覆哪些直覺？

2 分析演算法，如何挖掘資料內在的聯絡；

5樓：Feder

資料探勘與大資料其實並無關係，資料探勘演算法在資料量不大的時候就出現了。我認為大資料更多的是使用分布式技術來進行資料管理與計算，提高了對資料的訪問，處理能力

6樓：

7樓：

1.不是不知道你說的資料探勘是什麼概念。好多時間用來收集資料、清理資料，儲存，讀寫，跑，分析，視覺化。我猜你說的僅僅是把資料放在軟體裡執行。

2. 不拘於，但是主流的就那幾個。除非你自己實現。

3.其他答主說過了。