数据挖掘主要技术 大数据和数据挖掘的区别？
数据挖掘主要技术
数据挖掘技术有哪些特点？
大数据和数据挖掘的区别？
1.基于大量数据：并不是说小数据量无法挖掘。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在较小的数据量上运行并获得结果。然而，一方面，过小的数据量可以通过手动分析来总结；另一方面，小数据量通常不能反映现实世界的一般特征。
2.非凡性:所谓非凡意味着挖掘出来的知识并不简单。一定不能和著名体育评论员说的差不多:经过我的计算，直到比赛结束我才发现一个有趣的现象。本届世界杯的进球和失球数是一样的。！这种知识。这似乎没有必要，但许多不了解业务知识的数据挖掘新手往往会犯这个错误。
3.隐含性:数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。BI工具(如亿信)BI和豌豆BI）用户完全可以找到此信息。
4.新奇：以前挖掘的知识应该是未知的，否则只是为了验证业务专家的经验。只有新知识才能帮助公司获得进一步的洞察力。
5.价值：挖掘的结果必须给企业带来直接或间接的利益。有人说数据挖掘只是一种杀龙技术。它看起来很牛气，但没用。这只是一个错误的想法。不可否认的是，在一些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标、数据质量不足、人们抵制不断变化的业务流程、挖掘人员缺乏经验，结果会很差，甚至根本没有效果。然而，大量成功的案例也证明，数据挖掘确实可以成为提高效率的武器。
常用的互联网数据挖掘技术
统计技术
数据挖掘涉及许多科学领域和技术，如统计技术。统计技术挖掘数据集的主要思想是统计方法假设给定数据集的分布或概率模型（如正态分布），然后根据模型采用相应的挖掘方法。
2、关联规则
数据关联是数据库中存在的一种重要的可发现知识。如果两个或两个以上变量的值I该公司有一定的规律性，称为关联。关联可分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出隐藏在数据库中的关联网。有时我不知道数据库中的数据关联函数，即使我知道也是不确定的，所以关联分析生成的规则是可信的。
3、连接分析
连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的想法是找到一个能得到好结果但不是完美结果的算法，而不是一个能找到完美解决方案的算法。连接分析就是运用这样一个想法:如果不完美的结果是可行的，那么这样的分析就是一个很好的分析。通过连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式；同时，将产生的概念应用到更广泛的用户群体中。
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