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大数据和「数据挖掘」是何关系?

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。


大数据是今年提出来,也是媒体忽悠的一个概念。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。


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