『壹』 數據挖掘的應用領域有哪些
數據挖掘的應用領域非常廣泛，目前來說在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務、電信、零售、農業、電力、生物、天體、化工等方面，未來將會應用在更多的領域之中。
近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，一般只要該產業有分析價值需求的資料庫，就可以利用數據挖掘工具進行有目的的對比分析，再將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用於各種應用，包括市場分析、生產控制、醫療服務、工程設計和科學探索等。比如某商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，可以提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；某醫院內部醫療器具的管理、病人檔案資料整理等工作，引進數據挖掘技術，能夠深入分析疾病之間的聯系及規律，幫助醫生診斷和治療，以達到診斷事半功倍的目標，且為保障人類健康等提供強大的技術支持。諸如此類的應用，還有很多。
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『貳』 如何有效地進行數據挖掘和分析
大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
『叄』 大數據挖掘都有哪些方面的應用
1、大數據挖掘可以使混亂且無規則的數據變得清晰且具有高可用性
大數據具有兩個典型特徵，一個是大量數據，另一個是復雜的計算。與傳統資料庫相比，大數據的結構化程度，可用性，數據提取和數據清理都是一項繁重的工作。
典型的典型生產和銷售企業的業務系統數據是隔離，拆分，銷售，生產，財務，客戶等的，不同方面實際上是為自己的業務目標和輸出構建自己的IT系統甚至被外包給不同的IT集成商或軟體開發人員，因此系統相對獨立。
2、讓數據與數據之間的關系，這種關系可能產生化學反應
啤酒和尿布，口香糖和避孕套的著名例子可以發現典型數據之間的隱含關系。通過對消費者行為的數據進行建模和分析，可以發現理論上這兩個原本不相關的事物，當用戶購買某商品時產生了關聯，針對此發現優化貨架商品可以增加銷售額。
3、監視數據生成過程以發現異常，並作出預警和錯誤糾正
通過時間對系統生成的數據進行建模，可以記錄平均值以及每個時間點和時間段的上下間隔。如果某個節點發生異常情況，則系統可以快速找到問題並進行預警和故障排除。當然，這只是技術系統的價值。
在業務系統中，這種數據異常會給您業務狀況的警告，幫助您比較歷史時間維度，確定事物發生變化的原因，並為您提供必要的時間，數據和相關信息參考用於決策分析。
4、通過數據挖掘建立知識模型以提供決策支持信息
IT系統正在發揮更大的價值，因為它可以幫助您通過信息集成來提供決策參考信息。過去，有一個術語稱為KDD(知識發現)。隨著互聯網信息內容的豐富和以及各大例如億信華辰BI軟體等公司的發展，網路信息的價值和有效性也在增加。
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『肆』 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。
數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。
數據挖掘是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘的作用體現在數據挖掘的定義上，作用就是從大量的數據中搜索出隱藏於其中有用的信息。
(4)工會資料庫的價值如何挖掘和應用擴展閱讀：
數據挖掘分析方法：
數據挖掘分為有指導的數據挖掘和無指導的數據挖掘。有指導的數據挖掘是利用可用的數據建立一個模型，這個模型是對一個特定屬性的描述。無指導的數據挖掘是在所有的屬性中尋找某種關系。具體而言，分類、估值和預測屬於有指導的數據挖掘；關聯規則和聚類屬於無指導的數據挖掘。
1、分類，它首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘技術，建立一個分類模型，再將該模型用於對沒有分類的數據進行分類。
2、估值，估值與分類類似，但估值最終的輸出結果是連續型的數值，估值的量並非預先確定。估值可以作為分類的准備工作。
3、預測，它是通過分類或估值來進行，通過分類或估值的訓練得出一個模型，如果對於檢驗樣本組而言該模型具有較高的准確率，可將該模型用於對新樣本的未知變數進行預測。
4、相關性分組或關聯規則。其目的是發現哪些事情總是一起發生。
5、聚類，它是自動尋找並建立分組規則的方法，它通過判斷樣本之間的相似性，把相似樣本劃分在一個簇中。
參考資料來源：網路-數據挖掘
『伍』 企業如何有效地進行數據挖掘和分析
經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和
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『陸』 大數據時代的數據怎麼挖掘
3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟體學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據時代的數據挖掘》的主題分享，深度詮釋了大數據及大數據時代下的數據挖掘。
眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已成為各行各業的一大熱點。
一、數據挖掘
在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵也是最基本的工作。通常而言，數據挖掘也稱為DataMining，或知識發現Knowledge Discovery from Data，泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。
不同的學者對數據挖掘有著不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特性主要有以下四個方面：
1.應用性（A Combination of Theory and Application）：數據挖掘是理論演算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘源於實際生產生活中應用的需求，挖掘的數據來自於具體應用，同時通過數據挖掘發現的知識又要運用到實踐中去，輔助實際決策。所以，數據挖掘來自於應用實踐，同時也服務於應用實踐，數據是根本，數據挖掘應以數據為導向，其中涉及到演算法的設計與開發都需考慮到實際應用的需求，對問題進行抽象和泛化，將好的演算法應用於實際中，並在實際中得到檢驗。
2.工程性（An Engineering Process）：數據挖掘是一個由多個步驟組成的工程化過程。數據挖掘的應用特性決定了數據挖掘不僅僅是演算法分析和應用，而是一個包含數據准備和管理、數據預處理和轉換、挖掘演算法開發和應用、結果展示和驗證以及知識積累和使用的完整過程。而且在實際應用中，典型的數據挖掘過程還是一個交互和循環的過程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：數據挖掘是多種功能的集合。常用的數據挖掘功能包括數據探索分析、關聯規則挖掘、時間序列模式挖掘、分類預測、聚類分析、異常檢測、數據可視化和鏈接分析等。一個具體的應用案例往往涉及多個不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術基礎，而且每一個功能都有不同的演算法支撐。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：數據挖掘是一門交叉學科，它利用了來自統計分析、模式識別、機器學習、人工智慧、信息檢索、資料庫等諸多不同領域的研究成果和學術思想。同時一些其他領域如隨機演算法、資訊理論、可視化、分布式計算和最優化也對數據挖掘的發展起到重要的作用。數據挖掘與這些相關領域的區別可以由前面提到的數據挖掘的3個特性來總結，最重要的是它更側重於應用。
綜上所述，應用性是數據挖掘的一個重要特性，是其區別於其他學科的關鍵，同時，其應用特性與其他特性相輔相成，這些特性在一定程度上決定了數據挖掘的研究與發展，同時，也為如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性意見。如從研究發展來看，實際應用的需求是數據挖掘領域很多方法提出和發展的根源。從最開始的顧客交易數據分析（market basket analysis）、多媒體數據挖掘（multimedia data mining）、隱私保護數據挖掘（privacy-preserving data mining）到文本數據挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒體挖掘（social media mining）都是由應用推動的。工程性和集合性決定了數據挖掘研究內容和方向的廣泛性。其中，工程性使得整個研究過程里的不同步驟都屬於數據挖掘的研究范疇。而集合性使得數據挖掘有多種不同的功能，而如何將多種功能聯系和結合起來，從一定程度上影響了數據挖掘研究方法的發展。比如，20世紀90年代中期，數據挖掘的研究主要集中在關聯規則和時間序列模式的挖掘。到20世紀90年代末，研究人員開始研究基於關聯規則和時間序列模式的分類演算法（如classification based on association），將兩種不同的數據挖掘功能有機地結合起來。21世紀初，一個研究的熱點是半監督學習（semi-supervised learning）和半監督聚類（semi-supervised clustering），也是將分類和聚類這兩種功能有機結合起來。近年來的一些其他研究方向如子空間聚類（subspace clustering）（特徵抽取和聚類的結合）和圖分類（graph classification）（圖挖掘和分類的結合）也是將多種功能聯系和結合在一起。最後，交叉性導致了研究思路和方法設計的多樣化。
前面提到的是數據挖掘的特性對研究發展及研究方法的影響，另外，數據挖掘的這些特性對如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性的意見，對培養研究生、本科生均有一些指導意見，如應用性在指導數據挖掘時，應熟悉應用的業務和需求，需求才是數據挖掘的目的，業務和演算法、技術的緊密結合非常重要，了解業務、把握需求才能有針對性地對數據進行分析，挖掘其價值。因此，在實際應用中需要的是一種既懂業務，又懂數據挖掘演算法的人才。工程性決定了要掌握數據挖掘需有一定的工程能力，一個好的數據額挖掘人員首先是一名工程師，有很強大的處理大規模數據和開發原型系統的能力，這相當於在培養數據挖掘工程師時，對數據的處理能力和編程能力很重要。集合性使得在具體應用數據挖掘時，要做好底層不同功能和多種演算法積累。交叉性決定了在學習數據挖掘時要主動了解和學習相關領域的思想和技術。
因此，這些特性均是數據挖掘的特點，通過這四個特性可總結和學習數據挖掘。
二、大數據的特徵
大數據（bigdata）一詞經常被用以描述和指代信息爆炸時代產生的海量信息。研究大數據的意義在於發現和理解信息內容及信息與信息之間的聯系。研究大數據首先要理清和了解大數據的特點及基本概念，進而理解和認識大數據。
研究大數據首先要理解大數據的特徵和基本概念。業界普遍認為，大數據具有標準的「4V」特徵：
1.Volume（大量）：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別。
2.Variety（多樣）：數據類型繁多，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：處理速度快，實時分析，這也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
4.Value（價值）：價值密度低，蘊含有效價值高，合理利用低密度價值的數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來巨大的商業和社會價值。
上述「4V」特點描述了大數據與以往部分抽樣的「小數據」的主要區別。然而，實踐是大數據的最終價值體現的唯一途徑。從實際應用和大數據處理的復雜性看，大數據還具有如下新的「4V」特點：
5.Variability（變化）：在不同的場景、不同的研究目標下數據的結構和意義可能會發生變化，因此，在實際研究中要考慮具體的上下文場景（Context）。
6.Veracity（真實性）：獲取真實、可靠的數據是保證分析結果准確、有效的前提。只有真實而准確的數據才能獲取真正有意義的結果。
7.Volatility（波動性）/Variance（差異）：由於數據本身含有噪音及分析流程的不規范性，導致採用不同的演算法或不同分析過程與手段會得到不穩定的分析結果。
8.Visualization（可視化）：在大數據環境下，通過數據可視化可以更加直觀地闡釋數據的意義，幫助理解數據，解釋結果。
綜上所述，以上「8V」特徵在大數據分析與數據挖掘中具有很強的指導意義。
三、大數據時代下的數據挖掘
在大數據時代，數據挖掘需考慮以下四個問題：
大數據挖掘的核心和本質是應用、演算法、數據和平台4個要素的有機結合。
因為數據挖掘是應用驅動的，來源於實踐，海量數據產生於應用之中。需用具體的應用數據作為驅動，以演算法、工具和平台作為支撐，最終將發現的知識和信息應用到實踐中去，從而提供量化的、合理的、可行的、且能產生巨大價值的信息。
挖掘大數據中隱含的有用信息需設計和開發相應的數據挖掘和學習演算法。演算法的設計和開發需以具體的應用數據作為驅動，同時在實際問題中得到應用和驗證，而演算法的實現和應用需要高效的處理平台，這個處理平台可以解決波動性問題。高效的處理平台需要有效分析海量數據，及時對多元數據進行集成，同時有力支持數據化對演算法及數據可視化的執行，並對數據分析的流程進行規范。
總之，應用、演算法、數據、平台這四個方面相結合的思想，是對大數據時代的數據挖掘理解與認識的綜合提煉，體現了大數據時代數據挖掘的本質與核心。這四個方面也是對相應研究方面的集成和架構，這四個架構具體從以下四個層面展開：
應用層（Application）：關心的是數據的收集與演算法驗證，關鍵問題是理解與應用相關的語義和領域知識。
數據層（Data）：數據的管理、存儲、訪問與安全，關心的是如何進行高效的數據使用。
演算法層（Algorithm）：主要是數據挖掘、機器學習、近似演算法等演算法的設計與實現。
平台層（Infrastructure）：數據的訪問和計算，計算平台處理分布式大規模的數據。
綜上所述，數據挖掘的演算法分為多個層次，在不同的層面有不同的研究內容，可以看到目前在做數據挖掘時的主要研究方向，如利用數據融合技術預處理稀疏、異構、不確定、不完整以及多來源數據；挖掘復雜動態變化的數據；測試通過局部學習和模型融合所得到的全局知識，並反饋相關信息給預處理階段；對數據並行分布化，達到有效使用的目的。
四、大數據挖掘系統的開發
1.背景目標
大數據時代的來臨使得數據的規模和復雜性都出現爆炸式的增長，促使不同應用領域的數據分析人員利用數據挖掘技術對數據進行分析。在應用領域中，如醫療保健、高端製造、金融等，一個典型的數據挖掘任務往往需要復雜的子任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法以及在分布式計算環境中高效運行。因此，在大數據時代進行數據挖掘應用的一個當務之急是要開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
之前提到一個數據挖掘有多種任務、多種功能及不同的挖掘演算法，同時，需要一個高效的平台。因此，大數據時代的數據挖掘和應用的當務之急，便是開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
2.相關產品
現有的數據挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它們提供了友好的界面，方便用戶進行分析，然而這些工具並不適合進行大規模的數據分析，同時，在使用這些工具時用戶很難添加新的演算法程序。
流行的數據挖掘演算法庫
如Mahout、MLC++和MILK，這些演算法庫提供了大量的數據挖掘演算法。但這些演算法庫需要有高級編程技能才能進行任務配置和演算法集成。
最近出現的一些集成的數據挖掘產品
如Radoop和BC-PDM，它們提供友好的用戶界面來快速配置數據挖掘任務。但這些產品是基於Hadoop框架的，對非Hadoop演算法程序的支持非常有限。沒有明確地解決在多用戶和多任務情況下的資源分配。
3.FIU-Miner
為解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，我們團隊開發了一個新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統。與現有數據挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一組新的功能，能夠幫助數據分析人員方便並有效地開展各項復雜的數據挖掘任務。
與傳統的數據挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下幾個方面：
A.用戶友好、人性化、快速的數據挖掘任務配置。基於「軟體即服務」這一模式，FIU-Miner隱藏了與數據分析任務無關的低端細節。通過FIU-Miner提供的人性化用戶界面，用戶可以通過將現有演算法直接組裝成工作流，輕松完成一個復雜數據挖掘問題的任務配置，而不需要編寫任何代碼。
B.靈活的多語言程序集成。允許用戶將目前最先進的數據挖掘演算法直接導入系統演算法庫中，以此對分析工具集合進行擴充和管理。同時，由於FIU-Miner能夠正確地將任務分配到有合適運行環境的計算節點上，所以對這些導入的演算法沒有實現語言的限制。
C.異構環境中有效的資源管理。FIU-Miner支持在異構的計算環境中（包括圖形工作站、單個計算機、和伺服器等）運行數據挖掘任務。FIU-Miner綜合考慮各種因素（包括演算法實現、伺服器負載平衡和數據位置）來優化計算資源的利用率。
D.有效的程序調度和執行。
應用架構上包括用戶界面層、任務和系統管理層、邏輯資源層、異構的物理資源層。這種分層架構充分考慮了海量數據的分布式存儲、不同數據挖掘演算法的集成、多重任務的配置及系統用戶的交付功能。一個典型的數據挖掘任務在應用之中需要復雜的主任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法。因此，開發和建立這樣的計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員進行有效的分析是大數據挖掘中的一個重要任務。
FIU-Miner系統用在了不同方面：如高端製造業、倉庫智能管理、空間數據處理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系統之上的、支持多種在線空間數據分析的一個平台。提供了一種類SQL語句的空間數據查詢與挖掘語言MapQL。它不但支持類SQL語句，更重要的是可根據用戶的不同要求，進行空間數據挖掘，渲染和畫圖查詢得到空間數據。通過構建空間數據分析的工作流來優化分析流程，提高分析效率。
製造業是指大規模地把原材料加工成成品的工業生產過程。高端製造業是指製造業中新出現的具有高技術含量、高附加值、強競爭力的產業。典型的高端製造業包括電子半導體生產、精密儀器製造、生物制葯等。這些製造領域往往涉及嚴密的工程設計、復雜的裝配生產線、大量的控制加工設備與工藝參數、精確的過程式控制制和材料的嚴格規范。產量和品質極大地依賴流程管控和優化決策。因此，製造企業不遺餘力地採用各種措施優化生產流程、調優控制參數、提高產品品質和產量，從而提高企業的競爭力。
在空間數據處理方面，TerraFly GeoCloud對多種在線空間數據分析。對傳統數據分析而言，其難點在於MapQL語句比較難寫，任務之間的關系比較復雜，順序執行之間空間數據分許效率較低。而FIU-Miner可有效解決以上三個難點。
總結而言，大數據的復雜特徵對數據挖掘在理論和演算法研究方面提出了新的要求和挑戰。大數據是現象，核心是挖掘數據中蘊含的潛在信息，並使它們發揮價值。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結合。數據挖掘是理論和實踐相結合的一個例子。
『柒』 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘
數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。
『捌』 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊
數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：
（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。
（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。
（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。
『玖』 大數據的價值在於應用
大數據的價值在於應用
大數據，就是存儲在各種存儲介質中的海量的各種形態數據，具有5V特點，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。大數據之「大」，不僅在於其「大容量」，更在於其「大價值」，並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的資源。
建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
大數據是企業跨界融合發展的驅動力
作為一種資源，企業利用大數據，可以更加敏銳地感知周邊的變化，更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作夥伴們的行為和變化趨勢，更加精準地優化企業的運營，更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業，重新定義行業，正成為跨界融合發展的驅動力。
以中華全國總工會在推動的「工惠驛家」為例，它以「互聯網+」、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術，為行走在全國各地公路上的3000多萬貨運司機職工提供高頻度、高黏度、普惠性服務。
貨車運行在全國各地的公路上，通過車載智能終端，可以實時、全域採集道路、環境數據，可以准確分析出全國各條高速公路的流量分布、貨物流向分布、空氣環境狀態等，為行車安全、道路管理、物流管理、環境治理提供決策依據。可以通過貨車司機的駕駛習慣、生命體征數據，設計符合每個司機特徵的保險方案；通過貨運司機行為軌跡數據，設計貼近貨運司機需求的休息、餐飲、盥洗、康樂、學習等為一體的司機驛站；可以通過司機對汽車的維修、更新，創造出智慧、人性化、風光電互補新動能的新概念貨車；對圍繞貨車司機的生活資料和生產資料的配套服務，還可以衍生出包括金融服務在內的各種行業服務，為智能化貨運物流宏觀管理奠定基礎。
隨著可分析和使用數據的大量增加，通過對這些數據的挖掘、脫敏、脫密、分析、應用、疊加應用，可以發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」「大科技」「大服務」和「大發展」。數據將和企業的固定資產、人力資源一樣，成為生產過程中的重要基本要素。
挖掘被淹沒的數據價值
要使大數據真正產生價值，就必須要研究數據的關聯、數據的聚類以及全樣本問題。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出關聯物並監控它，就能預測未來。
仍以「工惠驛家」項目為例，「人、車、貨、路、工會」各種數據產生於公路物流的各個環節、產生於全國800多萬個工會組織，數據量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構。為了讓大數據對服務貨運司機和工會組織發揮作用，針對不同的應用場景，首先要找出與應用場景的關聯。例如，緊急事故救援，可以按事故類型，找出主要關聯，快速把人員信息、貨物信息、時間、地點、救援設施、醫療機構、保險機構等與救援相關的數據關聯起來，配合預案模型，及時實施救援方案。
數據聚類，是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題。比如上述救援，有多種救援設施及多個同城醫療機構，在數據分析、處理上可首先把與救援機構、醫療機構的數據聚類，再根據事故的類型、受傷的情況，選擇出最優的救援和醫療服務方案，這樣才能做到及時、高效。
傳統的數據樣本基礎是采樣的絕對隨機性，隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。大數據時代，全樣本的數據成為現實，全樣本數據帶給我們視角上的宏觀性與全面性，這將使我們可以站在更高的層級全貌看待問題，看見曾經被淹沒的數據價值，發現藏匿在整體中有趣的細節，使我們獲得從不同的角度更細致、更全面地觀察研究數據的可能性，從而使得大數據的分析過程，成為發現過程和問題域的拓展過程。基於近乎全樣本並實時獲取的海量數據，不斷積累並形成有著巨大價值的社會資源。
推動實體經濟和數字經濟融合發展
大數據產業的發展，離不開兩個核心系統工程建設，即穩定、安全、可靠的數據基礎系統工程和完善、成熟、領先的應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力，因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
目前，各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。通過對大數據的分析，可以使企業實時掌握市場動態並迅速做出應對，可以制定更加精準有效的營銷策略，可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。在公共事業領域，大數據在促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用已開始得以發揮。因此，大數據應用系統建設，是大數據作為重要資源作用的關鍵。
從2009年開始，潤澤科技就一直在研究數據產業發展趨勢，投資建設國際一流的高標准數據基礎設施，成為京津冀最具活力的數據產業平台基地。2016年，潤澤科技投資建設了京津冀大數據創新應用中心，並被列為京津冀大數據綜合試驗區重點工程。應用中心引入了前瞻性的大數據技術，集聚了具有代表性的大數據企業，旨在構建大數據創新應用中心，為實體經濟和數字經濟融合創建大數據應用服務平台，吸引了大批國內外頂尖的大數據人才。
京津冀大數據創新應用中心將展現全球最新的大數據應用技術，聚焦更好地解決社會問題、商業營銷問題和科學技術問題，輔助政府實現經濟調控、城市管理、疾病防控、災害預警、輿情分析、預防犯罪等。通過大數據分析手段，預判未來的發展趨勢，為政府治理和決策提供及時的數據分析，改變人們的思維和決策方式，實現價值創造並觸發新的價值增長，促進大數據產業健康、綠色、良性發展。
當前，大數據應用進入了廣泛而快速的發展階段，我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。