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大數據分析與數據挖掘的區別有哪些?

時間：2021-07-09來源：知乎瀏覽數：1218次

大數據
大數據指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性）

數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據挖掘：涉及到很多的算法，源于機器學習的神經網絡，決策樹，也有基于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。

大數據分析與數據挖掘的含義
所謂大數據分析,也就是運用合適的統計分析方法對采集來的規模巨大的數據進行分析,是一個為提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括的過程。數據挖掘,它的英文含義翻譯過來可以理解為資料探勘和數據采礦,是指用過相關算法從大量的數據中探索隱藏在其中的信息的過程。看似與大數據分析的含義有點類似,但相較而言,數據挖掘涉獵的知識面更廣,要求更高。因為數據挖掘會涉及到很多算法,有源于機器學習的神經網絡和決策樹,也有基于統計學理論的支持向量機、分類回歸樹和關聯分析的諸多算法等等。

大數據分析與數據挖掘的區別
簡單來說,在算法復雜度上,大數據分析對算法要求隨著數據量增加而降低,數據挖掘則對算法要求高,復雜度更大;在數據狀態上,大數據分析多為動態增量數據和存量數據,數據挖掘則大多使用存量數據;在概念范疇上,大數據分析的概念較窄,數據需要滿足特定的條件和標準,而數據挖掘概念較廣,包含了大數據技術;在實驗環境上,大數據分析要求較高,多為云計算和云存儲環境,而數據挖掘則沒有特定的要求,單機環境也是允許的。

也有一種較為普遍的說法,數據分析是進行做出針對性的分析和診斷,而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘。大數據需要分析的是趨勢和發展,數據挖掘主要發現的是問題和診斷。但無論什么說法,其實大數據分析與數據挖掘都是相輔相成息息相關的。

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