大数据挖掘 大数据挖掘中的流数据什么意思？
大数据时代怎么做数据挖掘？
10年前我们讲过大数据时代，数据是大数据时代的基础。如何挖掘大数据是一个抽象的问题。首先，你要有几样东西。
首先，你要有基本的数据。数据时代所有的人和事都是数据编辑的图像。只要使用智能软件，所有上网的痕迹都会被记录下来。所以，要挖掘数据，你要有自己的数据采集系统。这些系统大到crm系统，小到H5，都可以用来收集数据。只是收集的数据量。
第二，当你有了数据，你要想办法分析数据，把数字变成信息。这需要软件和人力。从数据库中筛选出你想要的内容进行应用。比如你想知道消费者的年龄，喜欢这些都是最基本的画像，这部分是最难的。
大数据挖掘的特点有哪些？
基于大量数据
并不是说数据挖掘不能在小数据上做。事实上，大多数算法都可以在小数据上运行并得到结果。但是，少量的数据可以通过人工分析进行汇总。而且在大多数情况下，数据量小并不能反映普遍性。
非平凡
所谓不凡，是指挖掘出来的知识绝不是那么简单。一定不能和某著名体育评论员说的类似。“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象。到这场比赛结束，本届世界杯的进球数和失球数是一样的。真巧！”那种知识。
暗示。
数据挖掘的意义在于深度挖掘隐藏在数据中的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中，常用的BI工具，如报表、OLAP等，完全可以让用户找出相关信息。
新奇。
来自数据挖掘的知识应该是以前不知道的，因为只有全新的知识才能帮助企业获得进一步的洞察力。
有效性
数据挖掘的结果必然会给企业带来直接或间接的收益。有时候，在一些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标，数据质量的不足，或者挖掘人员缺乏经验，导致挖掘效果不好或者根本没有效果。但那只是一部分。还有大量的成功案例不断证明，数据挖掘确实可以成为提高效率的利器。
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大数据挖掘中的流数据什么意思？
根据数据处理的时效性，空间大数据可分为实时流数据(简称“流数据”)和历史归档数据(简称“归档数据”)两大类。数据流的特点是顺序、快速、海量、持续到达，需要快速及时地完成查询、分析处理和显示能力。因此，流数据不应该存储为文件，因此需要存储在特定的数据库中进行管理。
大数据挖掘中的流数据什么意思？
数据流是指成千上万个数据源连续产生的数据，通常以数据记录的形式同时发送，规模较小(约几千字节)。数据流包括各种数据，例如客户使用您的移动或Web应用程序生成的日志文件、在线购物数据、游戏玩家活动、社交网站、金融交易大厅或地理空间服务的信息，以及来自数据中心内连接设备或仪器的遥测数据。这类数据需要根据记录或滑动时间窗进行增量处理，可用于多种分析，包括关联、聚合、筛选和抽样。借助从这种分析中获得的信息，公司可以深入了解其业务和客户活动的所有方面，例如服务使用(用于计量/计费)、服务器活动、网站点击以及设备、人员和物理对象的地理位置，以便快速响应新情况。
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