什么是大数据分析技术，大数据是什么的数据挖掘

1.什么是大数据？

大数据的诞生和发展：

GFS（Google File System）由Google于2005年开发，后来成为HDFS。

2006 年，谷歌，MapReduce。

2007年，Google和Apache基金会使用它创建了Hadoop开源社区。

2007年，Google，BigTable，HBase分布式数据库。

2009年，火花。

大数据相关职位：

1.数据采集：爬虫、数据接口采集、传感、开源数据（UCI）

2、数据存储：HDFS、Hbase、HIVE

3.数据分析：MapReduce离线计算引擎、Spark内存计算引擎.

4.数据挖掘：机器学习算法

大数据职位描述：

1.大数据是一个综合概念，第一步是数据获取。

2. 获得数据后，下一步就是处理和保存数据。对各种数据进行格式化并最终将其存储在本地以供分析和保留。

3. 一旦有了一些可靠的数据源，下一步就是对数据进行分析操作。通过分析，您可以获得各种必要的信息。

4、如果需要做机器学习或者获取更多的数据信息，就需要做数据挖掘。

2.什么是数据分析？

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识，因此被称为数据库中的数据分析和数据挖掘知识发现。严格来说，数据挖掘是数据库中真正的知识发现。缩写为KDD。

数据分析是通过统计、计算、抽样等相关方法从数据库中获取基于数据库的数据表示知识。换句话说，数据分析就是从数据库中获取一些代表性信息。

数据挖掘是通过机器学习、数学算法和其他相关技术从数据库中获取深层知识（例如属性之间的规律和预测）的技术。

因此，仅依靠数据分析只能提供表面信息，但通过数据挖掘，可以获得许多相关的深层模式和预测信息。

数据挖掘的特点：

1.数据集大：只有当数据集大时，得到的规则才会更接近实际正确的规则，结果才会更准确。

2.不完整性：数据挖掘中使用的数据通常是不完整的。

3. 不准确：也称为噪声数据。在业务中，正常数据经常会受到工厂环境等恶劣环境下的电磁和辐射干扰。正常值。这种从不出现的异常数据称为噪声，有必要区分这种噪声和异常值。异常值是偏离一般规则的数据样本。尽管可能与基本规则有很大不同，但这个样本不能被视为噪声数据。比如，100岁的老人基本上不可能买电脑，但还是有可能的。因此，不能将其视为噪声或错误数据。因此，我们将这个100 年历史的样本称为异常值。

4. 歧义：歧义可能导致不准确。由于数据不精确，我们只能对数据整体进行一般性观察。或者，你也可以解释说，因为涉及个人信息，所以此时如果你想进行相关的分析操作，只能进行一些分析。无法准确判断。

5.随机性：随机性有两种解释。一是检索到的数据是随机的，我们无法知道用户输入的内容。其次，分析结果是随机的。当将数据传递给机器进行决策和学习时，所有操作都变成灰盒操作。

数据挖掘的基本步骤：

数据输入：输入要挖掘的数据。

数据转换：数据预处理步骤。经过数据转换后，数据成为可用的、非冗余的、完整的、集成的、准确的数据集。

(1)数据清理：清理噪声数据和不一致数据。请删除重复数据或填写缺失数据（众数、中位数，请自行判断）。

(2)数据集成：集成多个数据源的数据。

(3)数据选择：选择挖掘所需的数据。例如，一个人是否购买电脑与他的名字无关，因此无需将其名字输入机器进行分析。

(4)数据转换：当通过数据集成将不同的数据集成在一起时，就会出现一个称为实体识别问题的问题。数据转换不仅需要解决实体识别问题，还需要统一不同数据库的数据格式。

数据挖掘：通过数学算法分析数据以获得数据中的模式，从而获得所需的知识。

模型评估：判断机器得到的模型是否可用。例如，如果机器学习后得到的模型预测准确率为10%，则不能使用。因此，模型评估的很大一部分就是确定通过机器学习获得的知识是否准确、可用。

数据输出：输出结果数据，表达获得的知识。这对应于知识表示。

数据挖掘通常涉及通过某些属性确定某些结果。例如，如果患者出现感冒、发烧、咳嗽等症状，就可以判断其患有肺炎。发烧、咳嗽。需要分析前三个属性来确定是否存在肺炎。分析特定的属性会产生特定的结果。这是数据挖掘的基本规律。

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