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  • 通过将大数据数据挖掘进行对比分析,将有助于人们了解大数据的来龙去脉未来真实走向。 timg.jpg 数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据...

    当“大数据”铺天盖地般向我们涌来,人们往往期冀能够对大数据能够有更进一步的了解,“数据挖掘”因此成为我们理解大数据概念绕不过去的“坎”。通过将大数据与数据挖掘进行对比分析,将有助于人们了解大数据的来龙去脉和未来真实走向。

    数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中,提取隐含其中的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程,它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联,发现被隐藏的、被忽略的因素,因而被认为是在这个数据爆炸时代解决信息贫乏问题的一种有效方法。数据挖掘作为一门交叉学科,融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习等多领域的理论与技术。数据库、人工智能与数理统计为数据挖掘的研究提供了三大技术支持。
      大数据是通过高速捕捉、发现和分析,从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征:Volume(体量大),Velocity(速度快),Variety(种类杂),Value(价值大)。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性,Velocity可以理解为更快地满足实时性需求;Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联;Value最重要,它是大数据的最终意义:挖掘数据存在的价值。

    2.相互关系

    大数据是数据挖掘的概念再升级。相比于兴起只有2~3年的大数据概念,已有20多年发展的数据挖掘可称得上大数据的开山鼻祖。因为大数据和数据挖掘的本质是相同的――对数据进行挖掘分析,以发现有价值的信息。而且大数据的兴起,正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术基础之上发展起来的,而人工智能、机器学习又是在为数据挖掘服务。从表面上看,大数据与数据挖掘的显著区别在于“大”上。然而深入分析就会发现:一方面,数据挖掘的对象不仅可以用于少量的数据,而且同样适用于海量数据,只是由于挖掘方法和技术工具的不断升级换代,换了个新的名称而已;另一方面,大数据的本质不在于“大”,而是以崭新的思维和技术去分析海量数据,揭示其中隐藏的人类行为等模式,由此创造新产品和服务,或是预测未来趋势。所以大数据和数据挖掘的概念在一定时期还会并存,因应于使用的时机、场合或使用人的习惯,真正的关键点是如何体现出数据的价值。

    大数据是数据挖掘产业化的表现。数据的价值在于信息,而技术的价值在于利润,数据挖掘可以看作是专业技术领域的专业名词,到了商业领域就需要进一步的包装与升级。只有这样,一系列的开放式平台、技术解决方案才能迅速“火”起来。显而易见,这种商业的运作模式已经非常成熟和成功。目前,大数据已被视为创新和生产力提升的下一个前沿,正成为国家竞争力的要素之一,在世界范围内日益受到重视,多国政府加大了对大数据发展的扶持力度,甚至上升到国家战略的高度。

    当前,数据挖掘在专业领域的地位已经非常牢固,但大数据还受到民众和业界的诸多质疑,认为是一种商业噱头和忽悠。其实很多争论实质上并非在讨论同一问题。人们处理的数据从样本数据变成全部数据”的结论至少从目前的数据收集和分析能力来说是不可能实现的。

    我们应该看到,没有不变的真理,只有客观规律。任何技术都不是万能的,作为一种技术而言,它仅代表了一种发展方向,它因为能够解决某一现实问题,而具备存在的价值,至于技术的商业化运用成不成功,则还受制于运用推广的方式等其它诸多因素。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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    数据集成-7-大数据&数据集成

    Big Data & Data Integration

    1. PC -> (移动)互联网

    2. 移动互联网迅猛发展

    1. 移动互联网的到来以及用户行为习惯的变化 -> 新的应用模式、商业模式、营运模式

    3. 大数据时代

    1. 移动互联网产生大数据大数据优化移动互联网
    2. 之前的那段历史很精彩之后的未来需要想象力

    4. 生活在数据海洋中

    5. 互联网的1分钟

    1. 传送数据约640TB
    2. 发布2亿400万封邮件
    3. 下载4.7万个App
    4. 亚马逊卖出8.3万美元的货物
    5. Youtube视频被查看了130万次
    6. Facebook被查看了600万次、Pandora电台播放了总计6.1万小时的歌曲

    6. 大数据事实

    1. 互联网每天产生1EB =1024PB
    2. 人类生产的所有印刷材料的数据量200PB=1024TB
    3. 人类全部数据中,有90%是最近两年内产生的
    4. 互联网数据平均每2年翻一番
    5. 还有更多数据无法估量:数据存量越来越大|数据种类越来越多|数据产生越来越快|数据价值越来越大

    7. 大数据角力-产界

    8. 大数据流程

    8.1. 物联网思路复用(第一层次)

    1. 富集和整合目标应用各类数据
    2. 开发面向目标应用的分析套件
    3. 开发面向目标应用的运维系统

    8.2. 数据交叉复用(第二层次)

    1. 构建数据平台,提供数据服务
    2. 构建计算平台,提供计算服务
    3. 开发统一服务平台,提供面向细分应用的开发平台


    9. 大数据的4V特征

    9.1. 数据交叉复用

    1. 大数据的终极目标是从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见
    2. 大数据的价值特点
      1. 数据是知识的载体数据是有价值的
      2. 单一数据都是反映某个方面的,意味单一数据价值是低的
      3. 数据量太大价值密度稀疏的
      4. 集成思维充分利用数据的互补性
    3. 数据交叉复用化
      1. 数据是有价值的
      2. 同一数据可以被多次循环使用
      3. 同一数据可以为多个目标应用
      4. 同一数据与多个其他数据搭配
    4. 应用
      1. 大数据运用在基因工程
      2. 大数据运用在物联网
      3. 大数据运用在经济
      4. 大数据运用在社会学

    9.2. 抽样=全体

    1. 样本量相同的情况下,置信水平越高,置信区间越宽
    2. 置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄
    3. 置信区间不变的情况下,样本量越多,置信水平越高
    4. 数学思维样本量多到无穷,置信区间窄到0,置信水平高为1
    5. 问题可能出在哪里?
      1. 没有更大的数据支撑,归纳出不合理的结论
      2. 或者有知识和经验支撑,也能解决这个问题
      3. 厚数据的盼望

    9.3. 效率大于绝对精度

    1. 大数据时代学会拥抱混乱
    2. 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
    3. 一个简单的算法,在数据只有500万时表现得很差,但是数据到达10亿时,它变成了表现最好的,而一个在少量数据下运行最好的算法,却变成了在大量数据条件下运行得最不好的
    4. 谷歌语料库的内容来自于未经过滤的网页内容,所以会包含一些不完整的句子、拼写错误等各种错误,从某种意义上说,是布朗语料库的一个退步。谷歌语料库是布朗语料库的几百万倍大,这样的优势压倒了缺点,使得谷歌的自然语言处理表现更优秀

    9.4. 相关性甚于因果性

    1. 大数据的终极目标是从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见
    2. 能够发现因果关系或许很(更)好,不能发现因果
      1. 不得已而为之相关性发现易于因果性发现
      2. 已经有用相关性也是知识和洞见
      3. 技术铺垫相关性的发现为因果发现提供支撑
      4. 科学伦理不允许带有歧视的视角理解数据

    9.5. 数据质量溯源

    1. 任何数据都是有价值的,质量无优劣之分
    2. 数据质量监管思维必须贯穿数据生命周期
      1. 数据源的可信性及采集方法的正确性,即数据本身质量
      2. 数据分析流转中误差传递及错误迭代,即数据过程质量

    10. 大数据产业

    11. 大数据角力

    12. 大数据技术框架

    12.1. 数据采集层

    1. ETL描述将数据从来源端经过萃取(Extract)、转置(Transform)、加载(Load)至目的端的过程
      1. 主流工具有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle
      2. 大数据环境下:ELT

    12.1.1. 爬虫

    12.1.2. 分布式爬虫

    12.2. 数据存取层

    1. 基于关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束的关系型数据库目前的热点:内存计算、软硬件一体化、列存储……
    2. 此外,适合大数据环境的新型数据库得到关注
    3. NoSQL,泛指非关系型的数据库
      1. 易扩展
      2. 高性能
      3. 数据模型灵活
      4. 高可用性

    1. 图形数据库(graphic database)是利用计算机将点、线、画霹图形基本元素按一定数据结同灶行存储的数据集合

    1. Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS
      1. HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库;
      2. Hcatalog是apache开源的对于表和底层数据管理统一服务平台
      3. MapReduce并行计算框架;
      4. Hive数据仓库工具;
      5. Pig高级过程语言,查询大型半结构化数据集;

    12.3. 数据分析层

    1. 心理学中对学习的解释是学习是指(人或动物)依靠经验的获得而使行为持久变化的过程
    2. 百家争鸣,各有说法
      1. Simon认为:如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能,这就是学习
      2. Minsky认为:学习是在人们头脑中(心理内部)进行有用的变化
      3. TomM.Mitchell对于某类任务T和性能度P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么,我们称这个计算机程序从经验E中学习

    1. 技术层次:通过分析,从大量数据中寻找其规律的技术
    2. 商业层次:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法

    1. 社会网络指的是社会行动者及其间的关系的集合,强调每个行动者都与其它行动者有或多或少的关系
    2. 社会网络分析者建立这些关系的模型,力图描述群体关系的结,研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响
    3. 社会网络的研究起源于上世纪二三十年代英国人类学的研究


    12.4. 计算架构层

    1. 并行计算模型:屏蔽并行计算底层细节,使得开发人员在不会分布式计算和分布式系统的情况下,便捷地开发基于并行计算的应用。
    2. 主流产品
      1. Hadoop MapReduce
      2. Spark
      3. Storm
    3. MapReduce是一种用于大规模数据集的并行运算模型,特点在于分而治之,包括两个步骤
      1. Map:简单说来,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表的每一个元素进行指定的操作。
      2. Reduce:对Map产生的元素,按一定的规则进行合并操作

    1. Spark
      1. 基于MapReduce算法实现的分布式计算,拥有类似Hadoop MapReduce所具有的优点
      2. 中间输出结果可以保存在内存中,不需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法

    1. Storm
      1. 类似Hadoop的编程计算模型,可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算
      2. 默认支持Java、Ruby和Python等
      3. 容错性:Storm会管理工作进程和节点的故障
      4. 水平扩展:计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的
      5. 可靠的消息处理:Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理
      6. 快速:系统的设计保证了消息能得到快速的处理

    1. GPU高性能计算
      1. GPU 加速是利用一颗图形处理器以及一颗CPU 来加速科学、工程以及企业级应用程序。
      2. CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面,GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成,这些核心专为同时处理多任务而设计。
      3. GPU计算适用于:计算密集型的程序,易于并行的程序

    12.5. 服务平台层

    1. 以服务为核心的价值体系

    1. 是SOA技术在消除商业服务与信息支撑技术之间的横沟方面的直接产物
      1. SOA(Service Oriented Architecture,面向服务的体系架构),解决的是技术平台和架构的问题
      2. Web服务、网格/效用计算(Grid & Utility Computing),解决是服务交付的问题
      3. 业务流程整合及管理(Business Process Integration & Management),解决的是业务本身的整合和管理

    12.6. 数据质量层

    云计算

    1. 计算分布在大量的分布式计算机上(未必是本地),并通过计算能力虚拟化数据虚拟化根据需求弹性分配资源。是分布式处理、并行处理和网格计算的的商业实现

    1. 技术层次
      1. 计算虚拟化
      2. 数据虚拟化
      3. 云平台管理
    2. 非技术层次
      1. 一种应用模式
      2. 一种商业模式
      3. 一种盈利模式

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  • 大数据数据分析、数据挖掘的区别是,大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析诊断,大数据需要分析的是趋势发展,数据挖掘主要...

    大数据、数据分析、数据挖掘的区别是,大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展,数据挖掘主要发现的是问题和诊断:

    1、大数据(big data):指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。

    2、数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

    3、数据挖掘(英语:Data mining):又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discoveryin Databases,简称:KDD)中的一个步骤。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。

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    接下来重点讲解下大数据的核心:数据挖掘到底是个怎样的过程?

    大概是从 2014 年开始,“大数据” 和 “数据挖掘” 忽然变成了热门的流行词,几乎天天都能在甲乙丙丁的谈话中听到那么一两次。但你要真让他们说说什么是大数据,也许他们都只能答个一知半解。小满今天就为大家科普,“数据挖掘” 到底是什么?具备什么样的特点?

    数据挖掘:通过数据分析找出答案的过程

    在品牌生意的初期,Excel 表格足以应付不多的数据。但当客人越来越多,生意越来越好时,庞大的数据变得难以应付,更别提想要摸索到数据之间的关联以提高生意了。这时,“数据挖掘”的出现拯救了即将爆炸的数据,帮助人们用最快的速度找到最有价值的信息。

    但数据挖掘并不仅仅是针对数据进行分析,包括前期的数据收集采样、后期的模型研发等,都在数据挖掘的范畴中,因此这是个从数据中寻找问题解决方法的过程。

    数据挖掘五步走:S-E-M-M-A

    在实行方法之前,得先确定清楚通过本次数据挖掘想要知道什么样的具体结论。

    例如,你想了解你的消费者的需求转移路径、或者产品之间的关联性等。具体的目标决定需采用怎样的数据池以及数据模型。

    S - SAMPLE - 数据取样

    E - EXPLORE - 数据的特征探索,分析和处理

    M - MODIFY - 问题明确化,数据调整和技术选择

    M - MODEL - 模型的研发、知识的发现

    A - ASSESS - 模型和知识的综合解释和评价

    S-SAMPLE 数据取样

    数据取样是最终挖掘结果的基石。面对企业的巨量数据,我们不可能动用其全部的数据——这样的效率低下,且极不安全。因此,我们必须根据目标制定需要选取的数据样本,节省系统资源。

    确定好需要选取的数据样本后,必须不时抽查数据的质量。数据质量的标准有几点用以判断:数据的完整性、规范性、一致性、唯一性、准确性。数据是否有缺失字段,是否按照规定存储,是否有度量单位上的冲突,是否和别的数据有属性上的重复,是否是正常而有意义的数据。

    E-EXPLORE 数据的特征探索

    数据探索是对目标命题的初步检验。在我们想了解的事实中,背后隐藏着许多复杂的关系。数据探索的第一步就是先搞清楚哪些因素会相互影响,我们必须先观察众多因素间的相关性,再按其相关程度了解他们相互作用的情况。

    在数据探索的过程中,你的专业技术知识会帮你进行有效的观察,甚至有可能会发现之前从未发现过的关系,这也许是新的知识,不要轻易的给数据探索的结果下定论。

    M-MODIFY 问题明确化、数据调整和技术选择

    在对数据做了特征探索、分析和处理后,你已经掌握了一定的数据状态和趋势,离开答案更进一步了。MODIFY 的步骤就要求我们尽可能将问题量化。问题越明确,则越能进一步量化,就能得到更清楚、有效的答案。

    当问题有进一步明确化的要求好,我们可以按照问题的具体要求重新审视当前的数据集。想要让数据挖掘有效的进行,那么这个过程中所使用的数据和模型都应是易于调整、修改和变动的状态。

    M-MODEL 模型的研发、知识的发现

    这是数据挖掘过程中的核心工作环节,也是最难的一部分。这部分工作涉及了非常广泛的技术领域,包括统计技术、关联规则、遗传算法、决策树、神经网络之类的,尤其是各式各样的数据模型,在这部分的工作中将起到重要的作用。

    A-ASSESS 模型和知识的综合解释和评价

    在完成数据模型之后,你将得到一系列的结果、模式或模型,且必须对这组结果进行验证,以找到最好的模型。同一组数据源可以采用多种数据分析的方法和模型进行分析。一般情况下,数据结果并不能直接的展示问题所在。这时,就要很好的综合每一组结果的影响规律性并为问题提供合理的决策支持信息。

    因此,在数据挖掘的过程中,尽可能的将影响问题结果的数据指标平衡量化。评价的方法是使用原来建立模型的样板数据进行检验。假如这一关就不通过的话,那么这个决策支持信息的价值就值得怀疑了。

    【结语】

    数据挖掘是大数据的核心技术。要做好数据挖掘,必须要有非常专业的数学和计算机知识,也需要有面对数据进行质疑,面对结果进行严谨探讨的强大内心。小满将在接下去的两周和大家分享大数据分析中运用到的技术和算法。

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