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大数据学习之数据挖掘的五点概念

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大数据学习之数据挖掘的五点概念

近几年,大数据被炒得火热,一大批“不明觉厉”的朋友蜂拥而至,希望能进入这个行业大捞一把,但众多撞破头也没挤进去。根本原因就是根本没有理解什么是数据挖掘,理解数据挖掘的相关概念,所以,今天小编就为大家讲几点数据挖掘的入门必知的概念。

1、DataMining 和统计分析有什么不同?

硬要去区分DataMining 和Statistics 的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为DataMining 技术的CART、CHAID 或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,DataMining 有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么DataMining 的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,DataMining 有下列几项特性:

处理大量实际数据更强势,且无须太专业的统计背景去使用DataMining 的工具;

数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件,DataMining 的工具更符合企业需求;

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