大数据挖掘与数据挖掘的不同点（数据挖掘之间的区别）

大数据挖掘与数据挖掘的不同点（数据挖掘之间的区别）简而言之，大数据是资产，数据挖掘是其中的“处理者”，用于提供有益的结果。数据挖掘数据挖掘是指遍历大数据集以查找相关或相关信息的活动。这种类型的活动确实是一个古老的公理“在大海捞针中寻找针头”的好例子。这个想法是企业收集大量可能是同类或自动收集的数据。决策者需要访问那些大型集中的较小，更具体的数据。他们使用数据挖掘来发现信息，这些信息将为领导层提供信息并帮助制定业务计划。数据挖掘可能涉及使用不同种类的软件包，例如分析工具。它可以是自动化的，也可以在很大程度上是劳动密集型的，其中单个工人将对信息的特定查询发送到存档或数据库。通常，数据挖掘是指涉及返回目标和特定结果的相对复杂的搜索操作的操作。例如，数据挖掘工具可能会浏览数十年的会计信息，以查找特定营业年度的费用或应收账款的特定列。

大数据和数据挖掘是两件事。两者都与使用大数据集来处理为企业或其他收件人服务的数据的收集或​​报告有关。但是，这两个术语用于这种操作的两个不同元素。

大数据

大数据是大数据集的术语。大数据集是那些已经超出了早期使用的简单数据库和数据处理架构的数据集，当时大数据更昂贵，更不可行。例如，太大而无法在Microsoft Excel电子表格中轻松处理的数据集可称为大数据集。

数据挖掘

数据挖掘是指遍历大数据集以查找相关或相关信息的活动。这种类型的活动确实是一个古老的公理“在大海捞针中寻找针头”的好例子。这个想法是企业收集大量可能是同类或自动收集的数据。决策者需要访问那些大型集中的较小，更具体的数据。他们使用数据挖掘来发现信息，这些信息将为领导层提供信息并帮助制定业务计划。

数据挖掘可能涉及使用不同种类的软件包，例如分析工具。它可以是自动化的，也可以在很大程度上是劳动密集型的，其中单个工人将对信息的特定查询发送到存档或数据库。通常，数据挖掘是指涉及返回目标和特定结果的相对复杂的搜索操作的操作。例如，数据挖掘工具可能会浏览数十年的会计信息，以查找特定营业年度的费用或应收账款的特定列。

简而言之，大数据是资产，数据挖掘是其中的“处理者”，用于提供有益的结果。