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大数据挖掘“大”在哪里?

作者:admin | 点击: | 来源:admin
3107
2020
以前我说的是数据挖掘,大数据时代我说的是大数据挖掘。 大数据挖掘在哪里呢? 本文对这个进行了总结,所以想提供考虑问题的方法。 不足之处请留下评论。 一、数据量大 数据量...

  以前我说的是数据挖掘,大数据时代我说的是大数据挖掘。 大数据挖掘在哪里呢? 本文对这个进行了总结,所以想提供考虑问题的方法。


  不足之处请留下评论。


  一、数据量大


  数据量是多少?这是很多人在进行大规模数据挖掘时必须提问的问题。


  从一些实际应用来看,通常每天处理的数据量达到t、p水平,引入诸如Hadoop、Spark等大规模数据处理平台,以突出这些平台的优势


  数据量少,读取和转移数据所需的时间太多,反而无法展现大的数据处理平台的优点。 很多应用只是为了大数据,得到了数百米的Hadoop。 因此,现在我认为说大数据的话Hadoop、Spark等平台是有限度的。


  当然,在决定实际是否使用大规模数据平台时,需要集成许多低性能设备、异种硬件和软件平台之间的可移植性、大量非结构化数据处理等要素。


  二、数据类型的多样化


  在数据挖掘时代,我们挖掘的数据主要以关系型数据为中心。 在大数据时代,各种应用程序生成各种数据,在很多情况下,大数据挖掘与各种数据类型相关。 这里所说的数据类型不是程序设计上的一般数据类型,而是以接近应用程序的数据表现形式,通常有时间序列数据、轨迹数据、地图数据、文本数据等。


  每天的销售记录、价格是一般的数据类型,但从时间维度开始依次连接,构成的时间序列数据能够表现价格的变化规律,当然具有更丰富的意义。


  每个人所处的只是(x,y )的普通数据类型,但是按照移动的优先顺序连接位置,构成了某人的活动轨迹,背后表现了他的生活、习惯。 这些隐藏的信息应该关注大数据。


  在微博和论坛上每个人都独立存在,也是普通的数据,但是用粉丝和关心等关系把每个人连接起来,就能构成大图,即图数据。 图中加入了人群、离群、集体偏好、集体运动等属性的高图数据,是大数据挖掘的关注点。


  三、数据处理的噪音


  在数据挖掘时代,数据来源于关系数据库,它是与商业相关的高质量数据,因此通常可以直接挖掘。 大数据挖掘肯定不是这样的。 大数据思考决定考虑到我们不同来源的数据质量、数据结构的拥挤,来提高数据处理的鲁棒性。 例如,进行企业级的顾客分析,可以在公司其他点使用不同的顾客管理系统,有采用本科/硕士/博士来区分顾客学历的系统,和采用本科/研究生来区分的系统,数据此外,数据格式、数据完整性等需要在大规模数据挖掘中考虑。


  四、数据挖掘的多样化


  在数据挖掘时代,通常只着眼于单个数据分析,而大规模数据挖掘可能同时着眼于存在多个数据挖掘任务,如业务分类、预测、相关、聚类等。 尽管业务需求增加了,这些分类、预测、相关、聚类可能采用基本相同的模型,因此在大规模数据挖掘中,考虑模型、算法和业务分离是非常重要的所谓大规模数据处理层


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