網(wǎng)友解答: 大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)挖掘，而數(shù)據(jù)挖掘更多是針對(duì)內(nèi)部企業(yè)行業(yè)小眾化的數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)需要分析的是趨勢(shì)和發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘主要發(fā)現(xiàn)的是問題和診斷。具體分析如下：1、大數(shù)據(jù)(big

大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)挖掘，而數(shù)據(jù)挖掘更多是針對(duì)內(nèi)部企業(yè)行業(yè)小眾化的數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)需要分析的是趨勢(shì)和發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘主要發(fā)現(xiàn)的是問題和診斷。具體分析如下：

1、大數(shù)據(jù)(big data)：

指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn);

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)Veracity(真實(shí)性) 。

2、數(shù)據(jù)挖掘(英語：Data mining)：

又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

簡(jiǎn)而言之：

大數(shù)據(jù)是范圍比較廣的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

按照數(shù)據(jù)分析的流程來說，數(shù)據(jù)挖掘工作較數(shù)據(jù)分析工作靠前些，二者又有重合的地方，數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重?cái)?shù)據(jù)的清洗和梳理。

大數(shù)據(jù)概念更為廣泛，是把創(chuàng)新的思維、信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等技術(shù)的綜合體，每個(gè)人限于學(xué)術(shù)背景、技術(shù)背景，概述的都不一樣。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)使用數(shù)據(jù)探索技術(shù)發(fā)現(xiàn)一些有趣(而不明顯)的模式的技術(shù)。

什么模式？例如：根據(jù)某些特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組的方式、異常檢測(cè)(罕見值)、某些觀察值與其他值之間的相關(guān)性、某些事件的連續(xù)性、行為的識(shí)別等。

數(shù)據(jù)挖掘使用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法。

這個(gè)解釋起來就簡(jiǎn)單了：大數(shù)據(jù)就是大量的數(shù)據(jù)。

要定義大數(shù)據(jù)，通常會(huì)用3V來解釋，這是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的3個(gè)主要原因：

· 容量：收集的數(shù)據(jù)量每分鐘都在巨幅增長(zhǎng)，我們需要使用分布式解決方案(使用多臺(tái)機(jī)器，而不是非常非常昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)/主機(jī))來調(diào)整我們的存儲(chǔ)和處理工具以適應(yīng)該容量。

· 速度：處理數(shù)據(jù)的緊急程度與產(chǎn)生/獲取數(shù)據(jù)的頻率相關(guān)，還與決策中迫切使用數(shù)據(jù)的需求有關(guān)；即使是實(shí)時(shí)(或者幾乎實(shí)時(shí))。

· 種類：數(shù)據(jù)不再（僅）是結(jié)構(gòu)化的，所以我們得忘記適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的東西。我們必須為添加各種格式的新數(shù)據(jù)源做準(zhǔn)備；純文本和多媒體內(nèi)容都包括在內(nèi)。

之后更多V被添加進(jìn)來：真實(shí)性 （數(shù)據(jù)必須真實(shí)、可靠、可用）、價(jià)值（數(shù)據(jù)應(yīng)有商業(yè)或社會(huì)價(jià)值）、易損性（數(shù)據(jù)必須合法、尊重隱私，并以安全的方式存儲(chǔ)和訪問）。

大數(shù)據(jù)可能是解決這些問題的方案。不要把它和本文解釋的第一個(gè)概念混淆了：大數(shù)據(jù)就是實(shí)現(xiàn)或促進(jìn)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)的事物，是數(shù)據(jù)的本質(zhì)要求。例如，作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們?cè)噲D從數(shù)據(jù)集中得到答案。數(shù)據(jù)集不僅超過了RAM的大小，還超過了硬盤的大小。大數(shù)據(jù)為我們提供了跨多臺(tái)機(jī)器承載數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)技術(shù)，以及并行處理數(shù)據(jù)的分布式處理技術(shù)。

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