大数据挖掘和数据挖掘有什么不一样？

一、数据挖掘：

数据挖掘（Data Mining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘的概念起源于 20 世纪 80 年代后期，它是数据库技术、人工智能技术、机器学习、统计学等多学科相结合的产物。随着计算机技术的飞速发展和数据存储成本的降低，各行各业积累的数据越来越多，人们开始思考如何从这些海量的数据中挖掘出有用的信息，从而推动了数据挖掘技术的发展。早期的数据挖掘主要应用在商业领域，如分析超市的销售数据来优化商品摆放和库存管理等。

应用场景：

通常处理相对较小规模的数据。这些数据可以存储在传统的数据库系统中，如关系型数据库，数据量可能在 GB 级别以下。例如，一个小型超市分析过去一年的销售记录（可能只有几十万条记录）来找出最畅销的商品，这种场景的数据挖掘主要关注在这些有限的数据范围内找到有价值的信息。

二、大数据挖掘：

与普通的数据挖掘相比，大数据挖掘面对的是海量的数据，数据量通常达到TB、PB甚至 EB级别。与此同时大数据挖掘不像普通的数据挖掘处理的是结构化数据，它涉及结构化、半结构化和非结构化的数据。

大数据挖掘具有以下不同于普通数据挖掘的特点：

海量数据处理能力、多样性数据处理、实时性分析、精确性高、价值密度低、关联性强。

在这些特点中，海量数据处理能力尤为重要。大数据挖掘需要处理的数据量非常庞大，通常是以TB（兆字节）、PB（拍字节）甚至更高的数量级计算的。传统的数据处理技术难以应对如此庞大的数据量，因此大数据挖掘通常需要借助分布式计算技术，如Hadoop、Spark等。这些技术能够将数据分散到多个节点进行并行处理，大大提高了数据处理的效率和速度。通过这种方式，大数据挖掘可以在短时间内从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。

1、海量数据处理能力

大数据挖掘的首要特点是其海量数据处理能力。这种能力的实现离不开分布式计算技术的支持。分布式计算技术能够将数据和计算任务分散到多个计算节点上，并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。例如，Hadoop是一个广泛应用的分布式计算框架，它能够将大数据拆分成小块，并分配到多个计算节点进行处理，最终汇总结果。通过这种方式，Hadoop能够处理TB级甚至PB级的数据量，为大数据挖掘提供了强有力的支持。

2、多样性数据处理

大数据挖掘的另一个显著特点是多样性数据处理。大数据不仅包括结构化数据（如数据库表格中的数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。这些数据形式各异，传统的数据处理方法难以兼顾。大数据挖掘技术能够处理各种类型的数据，通过自然语言处理（NLP）、图像识别、音频分析等技术手段，将不同类型的数据转换为可分析的信息。例如，社交媒体上的文本数据可以通过NLP技术进行情感分析，从而了解公众对某一事件的态度；图像数据可以通过图像识别技术进行分类和标注，为计算机视觉提供支持。

3、实时性分析

实时性分析是大数据挖掘的重要特点之一。在很多应用场景中，数据的时效性非常关键。例如，在金融市场中，交易数据的实时分析能够帮助投资者做出及时的决策；在电商平台中，用户行为数据的实时分析能够实现精准推荐，提高用户体验和销售额。为了实现实时性分析，大数据挖掘通常需要借助流式计算技术，如Apache Kafka、Apache Flink等。这些技术能够对数据流进行实时处理，迅速提取出有价值的信息，并反馈给用户。

4、精确度高

大数据挖掘的精确度高主要体现在数据分析结果的准确性和可靠性上。通过对海量数据进行深度挖掘和分析，可以发现数据之间的复杂关系和潜在模式，从而得出更加准确的结论。例如，在医疗领域，通过对大量患者的病历数据进行挖掘，可以发现某些疾病的早期症状和高危因素，为疾病的早期诊断和预防提供科学依据。在市场营销领域，通过对用户行为数据的分析，可以精确地划分用户群体，进行个性化营销，提高营销效果。

5、价值密度低

大数据的一个显著特点是价值密度低。虽然大数据包含了大量的信息，但其中真正有价值的部分往往只占很小的比例。因此，在大数据挖掘过程中，需要通过高效的数据处理和分析技术，从海量数据中提取出有价值的信息。例如，在网络日志数据中，绝大部分记录是无用的重复数据，只有少部分记录包含了用户的真实行为和兴趣偏好。通过数据清洗、特征提取等技术，可以将无用数据过滤掉，保留有价值的数据，为后续分析提供支持。

6、关联性强

大数据挖掘的关联性强体现了数据之间复杂的相互关系。通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现数据之间的隐藏关联和模式，从而揭示出潜在的规律和趋势。例如，在社交网络中，通过对用户关系和互动数据的分析，可以发现用户之间的社交圈和影响力，为社交网络的优化和广告投放提供支持。在物流领域，通过对运输数据和订单数据的分析，可以发现物流环节中的瓶颈和优化点，提高物流效率。

7、技术复杂性高

大数据挖掘涉及到的技术非常复杂，涵盖了数据采集、存储、处理、分析、可视化等多个环节。在数据采集阶段，需要使用传感器、网络爬虫等技术手段获取数据；在数据存储阶段，需要使用分布式数据库、等技术存储海量数据；在数据处理阶段，需要使用分布式计算、流式计算等技术处理数据；在数据分析阶段，需要使用机器学习、深度学习等技术挖掘数据中的模式和规律；在数据可视化阶段，需要使用图表、仪表盘等技术展示分析结果。这些技术相互配合，共同支持大数据挖掘的实现。

8、数据隐私和安全

在大数据挖掘过程中，数据隐私和安全问题不容忽视。由于大数据涉及到大量的个人信息和敏感数据，如果处理不当，可能会导致数据泄露和隐私侵犯。因此，在大数据挖掘过程中，需要采取严格的数据保护措施，确保数据的安全性和隐私性。例如，可以使用数据加密、访问控制、数据匿名化等技术手段保护数据安全。同时，需要遵守相关的法律法规，如《通用数据保护条例》（GDPR），确保数据处理的合法性和合规性。