活在大数据括赢数据(大数据太强大了)

“大数据时代”的数据挖掘

1、大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。

2、可伸缩：如果数据挖掘算法要处理海量数据集，则算法必须是可伸缩的（scalable）许多的数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能有效的访问每个记录。

3、大数据、数据分析和数据挖掘都是数据处理的不同方面，但它们之间存在一些明显的区别。大数据主要是指处理大规模数据的能力，包括数据的收集、存储、处理、查询和分析等。

4、大数据挖掘技术涉及的主要内容有：模式跟踪，数据清理和准备，基于分类的数据挖掘技术，异常值检测，关联，聚类。

大数据将对数据挖掘产生什么影响

比如，数据规模导致传统算法失效，大数据复杂的数据关联性导致高复杂度的计算；事务交易、分析和行动之间长时间延迟；复杂查询以小时计，有时不能得到满意的答案。如果能够对数据进行有效的深入挖掘，可以更好地进行客户分析。

大数据能干的事情太多了，目前营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、***、旅游等行业都已经应用大数据技术。随着物联网、人工智能的崛起，大数据将成为全行业、社会关系甚至人类文明的垫脚石。

大数据分析对金融的作用。数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

大数据其实是一种数据的状态，数据多而大，大到超出了人类的数据处理软件的极限。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。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。

什么是大数据,大数据应用在哪些领域?

1、互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2、大数据是指规模庞大、变化快速且难以通过传统技术进行处理和分析的数据***。它具有三个特征：大量性、高速性和多样性。大数据的应用非常广泛，为我们带来了许多好处。

3、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。

5、大数据是统计学中的，用于指导人们的商业行为、战略觉策、未来预期的一种分析处理方法。主要有以下三点作用：第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。