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北大青鸟java培训：数据挖掘是什么意思？
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，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。
安徽IT培训发现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、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。
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。
大数据（bigdata），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能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
北大青鸟java培训：大数据与数据挖掘有什么关系？
数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。
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。
大数据有三个重要的特征：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）。
Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。
在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到map-reduce框架中，有些算法需要调整。
此外，大数据处理能力的提升也对统计学提出了新的挑战。
统计学理论往往建立在样本上，而在大数据时代，可能得到的是总体，而不再是总体的不放回抽样。
北大青鸟java培训：数据挖掘具备哪些功能？
随着大数据发展越来越好，数据挖掘成为了未来发展的一大趋势。
数据挖掘主要是使用未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。
下面广西电脑培训为大家介绍数据挖掘具备的功能。
一、自动预测趋势和行为数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。
二、关联分析数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。
如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。
关联可以分为简单相关、时间相关和因果相关。
其中广西IT培训发现关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。
数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。
三、聚类数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。
聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。
广西IT培训发现聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。
四、概念描述概念描述是对目标类别的内容的描述,以及此类目的相关特征的摘要。
概念描述分为特征性描述和区别性描述,描述了不同物体之间的差异。
广西电脑培训认为制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。
进行区别描述的方法还是很多种,如决策树方法、遗传学方法等。
