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大数据是数据挖掘
大数据
技术的本质就
是数据挖掘
吗
答:
大数据技术并不完全等同于数据挖掘
。数据挖掘是指通过使用统计学、机器学习、计算机科学等技术,从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。数据挖掘的目的是发现数据中的模式和规律,并将其应用于预测、分类、聚类等。而大数据技术是一个更广泛的概念,它涵盖了存储、处理、分析和应用海量数据的各种技术。大数...
大数据
和「
数据挖掘
」是何关系?
答:
数据挖掘是一个动作,是研究数据内在的规律,并且通过各种机器学习、统计学习、模型算法进行研究
。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。涉及到很多的算法,源于...
大数据
和
数据挖掘
的区别
答:
传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律
,这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点,传统的数据挖掘技术可能很难解决,需要从算法的改进(提升算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务,...
大数据挖掘
是指什么?
答:
大数据挖掘就是数据挖掘
,在大数据的条件下的 一般的数据挖掘算法都是单机版,大数据挖掘就是分布式环境的算法 一般来说,很多算法是可以改成分布式的,但是有些算法改成分布式效率更低 所以大数据挖掘面对海量数据也不一定非得用分布式
大数据
的核心
数据挖掘
答:
大数据的核心:数据挖掘
。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这个过程是什么?如何开始?总结的过程也是一个学习的过程,通过有章节的整理对目前正在的学习的...
大数据
和
数据挖掘
的区别
答:
数据挖掘
一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(...
大数据
,
数据挖掘
,机器学习三者什么区别和联系
答:
大数据是
指数据的量,过去数十年数据收集存储的能力大幅提升,人类社会积累的数据量几何级数上升,这是指目前的现状。
数据挖掘
是从海量数据中获取规则和知识,统计学和机器学习为数据挖掘提供了数据分析的技术手段。
大数据是
什么的
数据挖掘
答:
这个问题没有看懂想问的究竟是什么?大数据和
数据挖掘
不是一个概念,
大数据是数据
海量,数据结构和维度复杂。数据挖掘是从大数据中挖掘出可用的信息价值,是一种发现未知信息的技术。
大数据是
什么?如何
挖掘
答:
数据挖掘
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。用于分析
大数据
的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈:1、Hadoop HDFS、...
数据挖掘
属于
大数据
应用吗
答:
数据挖掘
属于
大数据
应用。大数据和数据挖掘息息相关,大数据应用和数据挖掘都是运用技术对数据进行分析,挖掘发现数据的潜在价值。
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