导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据和数据挖掘哪个的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、大数据和数据挖掘什么区别？2、大数据，数据分析和数据挖掘的区别3、大数据和数据挖掘哪个更有发展前途4、大数据分析和挖掘哪个简单大数据和数据挖掘什么区别？
可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。
大数据概念：大数据是近两年提出来的，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）。
数据挖掘概念: 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。
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大数据，数据分析和数据挖掘的区别
1、大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
3、数据挖掘涉及到很多的算法，是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
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大数据和数据挖掘哪个更有发展前途
大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，啤酒和尿布的典故你应该知道，早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘，而大数据是这几年比较火的，趋势很好，以后都是大数据时代了，目前很多大型企业都在做大数据（如解决方案供应商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、华为等等；自研：淘宝、腾讯等等；甲方：移动、电信等等）择业前景还是很好的，大数据内容很丰富，有hadoop、流处理、分布式、NAS/SAN等等，对你以后的发展帮助还是比较大的。我的建议是大数据。望采纳。
大数据分析和挖掘哪个简单
数据分析 简单的说,就是对数据进行分析,比较专业的说法是,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 数据挖掘 数据挖掘就是从大量的数据中,提取隐藏在其中的,事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型,根据过去的行动数据来预测未来的行为,是一门交叉学科,它涉及了数据库,人工智能,统计学,可视化等不同的学科和领域。 数据挖掘与数据分析有什么区别 数据分析更多采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。而数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。 1.从侧重点上来说,相比较而言,数据分析更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。 2.从数据量上来说,数据挖掘往往需要更大数据量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高。 3.从技术上来说,数据挖掘对于技术的要求更高,需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力。 4.从结果上来说,数据分析更多侧重的是结果的呈现,需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型,通过这个模型来分析整个数据的规律,一次来实现对于未来的预测,比如判断用户的特点,用户适合什么样的营销活动。显然,数据挖掘比数据分析要更深一个层
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据和数据挖掘哪个的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。