① 大數據和數據挖掘什麼區別
可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。
大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。
數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
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② 大數據 和 數據挖掘 的區別
數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。它是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
是一個用數據發現問題、解決問題的學科。
通常通過對數據的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到數據挖掘具有以下幾個特點：
基於大量數據：並非說小數據量上就不可以進行挖掘，實際上大多數數據挖掘的演算法都可以在小數據量上運行並得到結果。但是，一方面過小的數據量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小數據量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的「經過我的計算，我發現了一個有趣的現象，到本場比賽結束 為止，這屆世界盃的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合！」那種知識。這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的數據挖掘新手卻常常犯這種錯誤。
隱含性：數據挖掘是要發現深藏在數據內部的知識，而不是那些直接浮現在數據表面的信息。常用的BI工具，例如報表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說數據挖掘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認的 是在一些數據挖掘項目中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為數據質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數據挖掘的確可以變成提升效益的利器
③ 結合適當實例和網路資源,如何理解信息技術和大數據技術
信息技術側重於硬體設備、網路通信、伺服器、操作系統等，但有的企業也會包括軟體開發，應用支持等職能。大數據是指基於各種分析手段對大量數據進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持的技術。其實是軟體應用的一個分支，數據分析久已有之。
信息技術是指在計算機和通信技術支持下，用以獲取、加工、存儲、變換、顯示和傳輸文字、數值、圖像以及聲音信息，包括提供設備和提供信息服務兩大方面的方法與設備的總稱。大數據以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，最早應用於IT行業，目前正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
大數據技術與應用專業是在大數據、互聯網+時代下，結合區域經濟發展對信息化人才的需求，對接信息技術產業、依託信息服務行業，與大型軟體企業合作，培養具有良好職業道德，能在企事業單位中從事大數據與大型軟體的應用、維護與管理等工作的高素質技能型信息化專門人才，也可在軟體企業中從事大數據與大型軟體的項目實施、技術服務、二次開發等工作的高素質技術型信息化專門人才。
④ 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊
數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：
（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。
（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。
（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。
⑤ 大數據和傳統的數據挖掘的本質區別是什麼大數據和雲計算的關系是什麼
大數據的本質就是利用計算機集群來處理大批量的數據，大數據的技術關注點在於如何將數據分發給不同的計算機進行存儲和處理。雲計算的技術關注點在於如何在一套軟硬體環境中，為不同的用戶提供服務，使得不同的用戶彼此不可見，並進行資源隔離，保障每個用戶的服務質量。在大數據和雲計算的關繫上，兩者都關注對資源的調度。大數據處理可以基於雲計算平台。大數據處理也可以作為一種雲計算的服務雲計算改變了 IT，而大數據則改變了業務；雲計算是大數據的 IT 基礎，大數據須有雲計算作為基礎架構才能高效運行；通過大數據的業務需求，為雲計算的落地找到實際應用。
⑥ 站在輿論風口浪尖 大數據挖掘究竟是什麼
站在輿論風口浪尖 大數據挖掘究竟是什麼
大數據殺熟？隱私換便捷？一度被熱捧的大數據挖掘，近日站在了輿論的風口浪尖：一些商家利用大數據挖掘技術「殺熟」被網友親測證實；大數據挖掘技術就像一位有了負面新聞的明星，霎時間光彩暗淡，似乎變成了偷人隱私的小賊。
《大數據時代》一書暢銷之後的幾年，大數據雖不再那麼當紅，但並未隱退，它的持續發展已成為人工智慧得以實現的基礎之一。那麼，大數據挖掘究竟是怎樣的技術？從誕生發展至今，那些埋頭苦乾的技術人員又讓它長了哪些本領？面對大數據難以管理的問題，有沒有技術手段加以控制？
用戶畫像：機器給人類貼標簽
「通過打標簽的方式建立用戶畫像，是數據挖掘常用的一種技術。」北京大學計算機科學技術研究所多媒體信息處理研究室主任彭宇新教授解釋，建立用戶畫像就是利用社交網路的信息，根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息，抽象出一個標簽化的用戶模型，目標是使機器實現類似於人的「見信如面」的能力。社交網路數據是實現這一目標的基礎，機器對人的「初相見」多是源自於對社交網路數據的挖掘。
標簽，通常是通過對用戶信息進行分析得到的高度精煉的特徵標識，使得機器方便做信息提取、聚合分析等處理。標簽本身無需再做過多文本分析等處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
「有了標簽，計算機就能夠自動處理與人相關的信息，能夠通過演算法、模型逐步『理解』 人。」彭宇新介紹，多個標簽共同完成畫像，整個過程可分三步走：一是採集數據，即基於文本的信息抓取，口語稱為「爬數據」;二是用戶行為建模，通過機器學習技術，形成演算法模型，判斷用戶可能的一些行為;三是可視化展現，把機器運算出來的結果，通過能讓人類理解的方式展現出來。這三步是多輪調整的，在實際應用中，根據結果的反饋，以及業務需求，可能進行二次建模等調整。
整個過程的影響參數是相對多元的，不同的行為類型，對於標簽信息的權重影響也不同。以應用最廣的商品營銷為例，比如網售紅酒，如果「購買」權重計為5，僅「瀏覽」計為1，加上瀏覽間隔、駐留時長、生活習慣等，通過復雜的演算法最終呈現出一個標簽的權重，再形成畫像。
基於用戶畫像技術，大數據挖掘進行分類和關聯規則計算等分析：例如喜歡紅酒的用戶有多少，喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌等等。
跨媒體智能識別：為計算機裝上慧眼
「以前文本信息佔主流，現在圖像、視頻等多媒體數據鋪天蓋地而來。」彭宇新說，後者目前占據大數據的80%以上。
數據類型發生的巨大變化，使得智能識別的任務更加艱巨。「管不住」和「用不好」的問題日益凸顯。「機器只能讀懂自己的語言。」彭宇新說，人類世界的所有語言都要轉化為機器理解的語言才能被識別，以前只處理文本相對簡單，而現在要加上復雜的圖像、視頻等數據。
「例如，世界上有數千種鳥類，很多種的差異非常細微，即使是有專業知識的人類也很難准確辨認，計算機自動識別的難度就更大了。」彭宇新說，圖像、視頻內容理解的難點在於如何進行語義自動識別，這也是他們團隊多年攻關的課題之一，為此團隊發明了基於注意力模型和深度增量學習的識別方法。
注意力模型，顧名思義是讓計算機自動定點陣圖像的顯著性區域，以此提高檢測精度;深度增量學習，是指計算機能夠利用已經學到的知識加速對新知識的學習，同時通過動態擴容以支持新概念的檢測。
新模型新演算法的發力，幫助機器快速識別圖像、視頻的語義信息。彭宇新團隊近年來六次參加國際權威評測TRECVID的視頻樣例搜索比賽均獲第一名，並在與卡內基梅隆大學、牛津大學、IBMWatson研究中心等參賽隊伍的較量中勝出。其中一個題目就是在464個小時的視頻中快速准確地找出所有的倫敦地鐵標志，彭宇新團隊僅用了不到1秒就成功勝出，獲得第一名。
單媒體信息的分析與識別之上，如何進一步讓機器像人類一樣能看、能理解呢？
為達到跨媒體信息融合與一體化分析識別的目的，項目團隊首先把數據按照不同媒體類型自動分發到對應的分析與識別模塊。例如，對視頻鏡頭進行分割、對關鍵幀進行提取，然後分發到鏡頭檢索、片斷檢索、視頻字幕識別等模塊中，對單媒體分析結果進行跨媒體語義關聯分析，實現跨媒體信息的語義協同。「一種常用的方法是構建第三方空間進行跨媒體關聯。」彭宇新說，「計算機根據我們教它的模型分別為圖像、視頻、文本、音頻抽取表徵，再共同投射到一個第三方空間中，這樣不同媒體的信息就可以對話了。」
技術的「抽絲剝繭」，讓圖像、視頻中的信息可以如文本一般透明。「我們是瞄著應用去的，准確率、處理速度都經過多年的優化，已經可以進行實際應用了。」彭宇新介紹，這項技術不僅幫助新聞媒體等行業進行數據管理和檢索，還在助力互聯網管理部門對大數據進行分析與監測。
⑦ 計算機網路應用和大數據有關系嗎
計算機網路和雲計算的發展促進了計算機向更高層次的發展，對處理大數據計算等問題提供了可能，數據量、數據處理技術和能力都得到了質的飛躍，大數據時代已經來臨。利用計算機網路應用技術帶來的大數據，將成為下一代信息技術的核心所在。大數據本身量大、結構復雜、變化快、價值大。這樣給大數據的管理、計算、存儲、呈現、挖掘、安全等環節帶來挑戰。而伴隨著大數據時代來臨的序幕和大數據處理時代的到來，對計算機網路應用處理技術也提出了更高的要求。
⑧ 計算機大數據是什麼
問題一：計算機(大數據方向)是做什麼的 10分 計算機網路技術分，開發，維護，運營，產品經理。
至於移動互聯網的方向好不好，我只能說，
未來的十年是移動互聯網的十年。
問題二：在哪年部分計算機專家提出大數據概念 2008年八月中旬
問題三：什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?
一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新......>>
問題四：計算機網路應用和大數據有關系嗎 計算機網路和雲計算的發展促進了計算機向更高層次的發展，對處理大數據計算等問題提供了可能，數據量、數據處理技術和能力都得到了質的飛躍，大數據時代已經來臨。利用計算機網路應用技術帶來的大數據，將成為下一代信息技術的核心所在。大數據本身量大、結構復雜、變化快、價值大。這樣給大數據的管理、計算、存儲、呈現、挖掘、安全等環節帶來挑戰。而伴隨著大數據時代來臨的序幕和大數據處理時代的到來，對計算機網路應用處理技術也提出了更高的要求。
問題五：計算機應用技術 (大數據技術應用) 和 計算機應用技術 有什麼區別嗎...... 有區別： 前者：主要是針對硬體使用以及軟體安裝調試和實用 後者：為今後從事軟體開發，寫代碼編程序打基礎！ ------------------------我是計算機專業的
問題六：電腦學校裡面的大數據是啥？ 大數據的定義：
大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊
大數據的特點：
數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
問題七：雲計算機與大數據有什麼應用特點 率先提出「雲計算機」概念的紫光股份將其定義為：採用與個人計算機和超級計算機完全不同的分布式體系架構，藉助於雲計算的虛擬化技術，由多個成本相對較低的計算資源融合而成的一台具有強大計算能力的計算機。它可高效支持大數據處理、高吞吐率和高安全信息服務等多類應用需求，其計算能力和存儲能力可動態伸縮並無限擴展。
1.分布式新型體系結構，多種廉價計算資源並行計算，大幅度提高IT基礎設施的計算速度和存儲能力；
2.支持海量結構化和非結構化的數據處理；
3.計算能力動態可伸縮，可滿足用戶業務需求的變化；
4.超強容錯能力，在節點計算資源發生故障的情況下仍能繼續正確完成指定任務，並可在不切斷雲計算機電源的情況下取出和更換損壞的節點計算單元或存儲單元，從而提高整機的擴展性、靈活性以及對災難的及時恢復能力等；
5.協同快速部署技術，大幅度提高大數據用戶的部署速度、效率和質量。
問題八：現在馬雲提出的大數據時代,需要用到哪些計算機方面的技術 5分 網路工程的知識，各種編程語言，各種腳本語言，雲計算，資料庫，演算法等等，其實所謂的大數據就是大流量，巨大的數據量在網路上流來流去，研究大數據就是在研究如何用最小的空間來保存大數據，用最短的時間在大數據中找到小數據，最短的路徑從別人的電腦流到你的電腦之類，這些是十分復雜的……其實我也不是十分清楚……
問題九：什麼時間,部分計算機專家首次提出大數據概念 大數據 （巨量數據 *** （IT行業術語）） 編輯
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，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信息資產。[1] 在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》[2] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[3]
問題十：大數據、數據分析和數據挖掘的區別 100分 大數據是范圍比較廣的數據分析和數據挖掘。
按照數據分析的流程來說，數據挖掘工作較數據分析工作靠前些，二者又有重合的地方，數據挖掘側重數據的清洗和梳理。
數據分析處於數據處理的最末端，是最後階段。
大部分企業比較側重數據分析。
數據分析和數據挖掘的分界、概念比較模糊，模糊的意思是二者很難區分。
大數據概念更為廣泛，是把創新的思維、信息技術、統計學等等技術的綜合體，每個人限於學術背景、技術背景，概述的都不一樣。
⑨ 信息技術、計算機網路、大數據這些詞的區別
信息技術是比較基礎的信息；計算機網路就是計算機網路方向；大數據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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產