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1、大数据与数据挖掘技术近些年，由于以社交网站、基于位置的服务LBS等为代表的新型信息产生方式的涌现，以及云计算、移动和物联网技术的迅猛发展，无处不在的移动、无线传感器等设备无时不刻都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生着数据交互，大数据时代已经到来。在当下，大数据炙手可热，不管是企业还是个人都在谈论或者从事大数据相关的话题与业务，我们创造大数据同时也被大数据时代包围。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。对于数据量早已逾越TB、
2、增长率惊人、实时性高的大数据，如何分析、管理、利用大数据等工作仍将面临若干的挑战。互联网数据中心对大数据的定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。所有对大数据的定义基本上是从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳给出其定义。在这些定义中，可将大数据的特点总结为：规模性（volume）、多样性（variety）、高速型（velocity）和价值性（value）。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
3、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。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据
4、挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。最后，大数据不是最终答案，而是参考答案，千万不要神化了大数据。往往从神化到妖魔化只有一线之隔。记住，更大的数据是人类本身，在使用这一科技资源时要怀有谦恭之心，时刻铭记人性之本。BigDataanddataminingtechnologyInrecentyears,duetothesocialnetworki
5、ngsite,theemergenceofnewwaysofinformationgeneratedlocation-basedservicesLBS,represented,aswellastherapiddevelopmentofcloudcomputing,mobileandnetworkingtechnologies,ubiquitousmobile,wirelesssensorsandotherequipmentnotimenotengravedingeneratingdata,hund
6、redsofmillionsofusersofInternetservicesallthetimetoproducethedataexchange,BigDataerahasarrived.Inthemoment,largedatasought,whetherbusinessorindividualaretalkingaboutorengageinbigdataandbusiness-relatedtopics,wehavecreatedalargedataalsoissurroundedbybi
7、gdataera.Findmeaningfulpatternsandrulesinlargeamountsofdata.Infrontofthelargeamountsofdata,accesstodataisnolongeranobstacle,butanadvantage.TheamountofdataalreadybeyondTB,amazinggrowth,highreal-timebigdata,howtoanalyze,manage,usebigdataworkwillcontinue
8、tofaceanumberofchallenges.Internetdatacentersforlargedatadefinedasfollows:forthemoreeconomically,differentstructuresandtypesofdatatoextractvaluefromthehigh-frequency,high-capacityanddesignanewgenerationarchitectureandtechnology.Allthedefinitio
