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挖掘數(shù)據(jù)背后的意義（挖掘數(shù)據(jù)的重要性）

發(fā)布時間：2023-04-17 20:17:39 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 146

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于挖掘數(shù)據(jù)背后的意義的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是什么
2、數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)存儲的重要性
3、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術對現(xiàn)代企業(yè)管理有什么意義
4、數(shù)據(jù)挖掘技術的目的是什么？結(jié)合簡單的例子進行分析。

挖掘數(shù)據(jù)背后的意義（挖掘數(shù)據(jù)的重要性）

一、數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是什么

主要目的是發(fā)現(xiàn)沒有發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘區(qū)別于數(shù)據(jù)分析最大的點在于，數(shù)據(jù)分析知道數(shù)據(jù)之間的大致關系，而數(shù)據(jù)挖掘面對的是海量的毫無規(guī)律的數(shù)據(jù)，需要從中挖掘出新的規(guī)律，進而為業(yè)務帶來新的增長點。以上回答希望對你有幫助！

二、數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)存儲的重要性

隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃興起，物聯(lián)網(wǎng)，云計算，大數(shù)據(jù)，人工智能在大眾視野出現(xiàn)的越來越頻繁了。

云計算相當于人的大腦，是物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞。云計算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。

大數(shù)據(jù)相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價值。

人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數(shù)據(jù)），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

而物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應用拓展，類似以前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，也就是結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務和應用，核心是以用戶體驗為核心的應用創(chuàng)新。

我們主要講一下其中的“大數(shù)據(jù)”。

大數(shù)據(jù)的定義

在 2001 年左右，Gartner 就大數(shù)據(jù)提出了如下定義（目前仍是關于大數(shù)據(jù)的權威解釋）：大數(shù)據(jù)指高速 (Velocity) 涌現(xiàn)的大量 (Volume) 的多樣化 (Variety) 數(shù)據(jù)。這一定義表明大數(shù)據(jù)具有 3V 特性。

簡而言之，大數(shù)據(jù)指越來越龐大、越來越復雜的數(shù)據(jù)集，特別是來自全新數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集，其規(guī)模之大令傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件束手無策，卻能幫助我們解決以往非常棘手的業(yè)務難題。

大數(shù)據(jù)的價值和真實性

在過去幾年里，大數(shù)據(jù)的定義又新增加了兩個 "V"：價值 (Value) 和真實性 (Veracity)。

首先，數(shù)據(jù)固然蘊含著價值，但是如果不通過適當方法將其價值挖掘出來，數(shù)據(jù)就毫無用處。其次，只有真實、可靠的數(shù)據(jù)才有意義。

如今，大數(shù)據(jù)已成為一種資本，全球各個大型技術公司無不基于大數(shù)據(jù)工作原理，在各種大數(shù)據(jù)用例中通過持續(xù)分析數(shù)據(jù)提高運營效率，促進新產(chǎn)品研發(fā)，他們所創(chuàng)造的大部分價值無不來自于他們掌握的數(shù)據(jù)。

目前，眾多前沿技術突破令數(shù)據(jù)存儲和計算成本呈指數(shù)級下降。相比過去，企業(yè)能夠以更低的經(jīng)濟投入更輕松地存儲更多數(shù)據(jù)，而憑借經(jīng)濟、易于訪問的海量大數(shù)據(jù)，您可以輕松做出更準確、更精準的業(yè)務決策。

然而，從大數(shù)據(jù)工作原理角度來講，大數(shù)據(jù)價值挖掘是一個完整的探索過程而不僅僅是數(shù)據(jù)分析，它需要富有洞察力的分析師、業(yè)務用戶和管理人員在大數(shù)據(jù)用例中有針對性地提出有效問題、識別數(shù)據(jù)模式、提出合理假設并準確開展行為預測。

大數(shù)據(jù)的歷史

雖然大數(shù)據(jù)這個概念是最近才提出的，但大型數(shù)據(jù)集的起源卻可追溯至 1960 - 70 年代。當時數(shù)據(jù)世界正處于萌芽階段，全球第一批數(shù)據(jù)中心和首個關系數(shù)據(jù)庫便是在那個時代出現(xiàn)的。

2005 年左右，人們開始意識到用戶在使用 Facebook、YouTube 以及其他在線服務時生成了海量數(shù)據(jù)。同一年，專為存儲和分析大型數(shù)據(jù)集而開發(fā)的開源框架 Hadoop 問世，NoSQL 也在同一時期開始慢慢普及開來。

Hadoop 及后來 Spark 等開源框架的問世對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展具有重要意義，正是它們降低了數(shù)據(jù)存儲成本，讓大數(shù)據(jù)更易于使用。在隨后幾年里，大數(shù)據(jù)數(shù)量進一步呈爆炸式增長。時至今日，全世界的“用戶”— 不僅有人，還有機器 — 仍在持續(xù)生成海量數(shù)據(jù)。

隨著物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的興起，如今越來越多的設備接入了互聯(lián)網(wǎng)，它們大量收集客戶的使用模式和產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)，而機器學習的出現(xiàn)也進一步加速了數(shù)據(jù)量的增長。

然而，盡管已經(jīng)出現(xiàn)了很長一段時間，人們對大數(shù)據(jù)的利用才剛剛開始。今天，云計算進一步釋放了大數(shù)據(jù)的潛力，通過提供真正的彈性 / 可擴展性，它讓開發(fā)人員能夠輕松啟動 Ad Hoc 集群來測試數(shù)據(jù)子集。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢：

1.大數(shù)據(jù)意味著更多信息，可為您提供更全面的洞察。

2.更全面的洞察意味著更高的可靠性，有助于您開發(fā)全新解決方案。

其次，大數(shù)據(jù)還具有大量、高速、多樣化、密度低四大特性。

大量性：大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最大的差異在于資料量，資料量遠大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，例如抖音數(shù)據(jù)流、百度點擊流，面對的是海量低密度的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量通常高達數(shù)十PB。也因為資料量大，無法以傳統(tǒng)的方式儲存處理，因此衍生出大數(shù)據(jù)這一新興科學。

高速性：大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最大的不同點，就是生成速度快。由于網(wǎng)際網(wǎng)路興起與資訊設備普及，以用戶突破20億人的臉書為例，如果每個用戶每天發(fā)一條消息，就會有20億筆資料。每一個人隨時隨地都可以創(chuàng)造數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)生成的速度已非過去可比擬。

多樣性：多樣化是指可用的數(shù)據(jù)類型眾多，隨著大數(shù)據(jù)的興起，文本、音頻和視頻等數(shù)據(jù)類型不斷涌現(xiàn)，它們需要經(jīng)過額外的預處理操作才能真正提供洞察和支持性元數(shù)據(jù)。由于形式多元復雜，大數(shù)據(jù)儲存也需要不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的儲存技術。

密度低：數(shù)據(jù)價值密度相對較低，隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

1.安全挑戰(zhàn)

盡管大數(shù)據(jù)由于應用范圍廣泛，已成為各領域的發(fā)展趨勢，但數(shù)據(jù)的公布有時會伴隨使用者隱私的曝光，比如FaceBook資料外泄、Google+個人外泄風波等因數(shù)據(jù)外泄而引發(fā)隱私問題的事件層出不窮。用戶的哪些數(shù)據(jù)是可以獲取、哪些是不允許讀取，始終存在侵犯用戶隱私的法律風險。

2..技術創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)需要從底層芯片到基礎軟件再到應用分析軟件等信息產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的支撐，無論是新型計算平臺、分布式計算架構，還是大數(shù)據(jù)處理、分析和呈現(xiàn)方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態(tài)系統(tǒng)的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業(yè)大數(shù)據(jù)應用需求。

3.成本過高

運營商需要處理的數(shù)據(jù)量巨大，基本都是以PB為單位，處理這些數(shù)據(jù)需要巨大的投入。

4.實時性

具有實時性的數(shù)據(jù)才有價值，存儲的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)時間越長，數(shù)據(jù)的價值就越低。在如今這個快節(jié)奏的社會，每一天的市場都瞬息萬變，品牌商通過大數(shù)據(jù)分析用戶的需求，如果得到的用戶數(shù)據(jù)太過陳舊，參考這些數(shù)據(jù)來規(guī)劃產(chǎn)品的方向，可能會對企業(yè)的發(fā)展造成毀滅性的打擊。

無論哪個行業(yè)，想要在當今的形勢下取得成功，都必須能夠不斷地從數(shù)據(jù)中挖掘業(yè)務價值，因此數(shù)據(jù)的保護離不開存儲器，當下市面上用于大數(shù)據(jù)的存儲器主要有固態(tài)硬盤，混合硬盤，傳統(tǒng)硬盤。

固態(tài)硬盤(SSD)，由控制單元和存儲單元，組成。固態(tài)硬盤的接口規(guī)格、定義、功能和用途與普通硬盤相同，形狀和尺寸也與普通硬盤相同。廣泛應用于軍事、車輛、工業(yè)控制、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡監(jiān)控、網(wǎng)絡終端、電力、醫(yī)療、航空、導航設備等領域。

優(yōu)點：讀寫速度快；震動；低功耗。無噪音；工作溫度范圍廣；缺點：容量??；壽命有限；價格高。

混合硬盤是一種由傳統(tǒng)硬盤和閃存模塊組成的大容量存儲設備。閃存處理存儲器中最常寫入或恢復的數(shù)據(jù)。許多公司都在提供不同的技術，他們希望這些技術能在高端系統(tǒng)中流行起來，特別是筆記本電腦和掌上電腦。

與傳統(tǒng)硬盤相比，混合硬盤具有許多優(yōu)勢：更快的數(shù)據(jù)存儲和恢復應用程序，如文字處理器；縮短系統(tǒng)啟動時間；降低功耗；減少熱量產(chǎn)生；延長硬盤壽命；筆記本電腦和筆記本電腦電池壽命；降低噪音水平：

傳統(tǒng)硬盤指的是機械硬盤（HDD），電腦最基本的內(nèi)存，我們常說電腦硬盤C盤，D盤是磁盤分區(qū)，屬于硬盤。目前普通硬盤的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分為3.5英寸、2.5英寸、1.8英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。

通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲于云平臺，再通過大數(shù)據(jù)分析，甚至更高形式的人工智能為人類的生產(chǎn)活動，生活所需提供更好的服務，這一切所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)承載者——存儲器，在第四次工業(yè)革命進化的方向中，存儲行業(yè)也將是一顆亮眼的星。

三、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術對現(xiàn)代企業(yè)管理有什么意義

現(xiàn)在企業(yè)的管理最終目的無非就是為了充分利用資源，挖掘價值。對于銷售行業(yè)服務行業(yè)等，分析潛在客戶，潛在市場發(fā)展方向無疑能夠快人一步搶占市場。通過數(shù)據(jù)倉庫抽取銷售數(shù)據(jù)，分析客戶的分布，銷售業(yè)績和趨勢，進一步通過建立模型挖掘潛在客戶銷售群體，客戶購買力等“未來”可能發(fā)生的事情，把握了未來才能更好的把握現(xiàn)在的發(fā)展。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術的目的是什么？結(jié)合簡單的例子進行分析。

數(shù)據(jù)挖掘的目的就是得出隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值的信息。

決策樹算法：例如通過算法可以對已知的事物進行分類。關聯(lián)規(guī)則算法：例如在超級中把啤酒和尿不濕放在一起，可以提高銷量。等等吧。

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