池网科技 一、大数据的什么特征为数据挖掘提出新的挑战？
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
二、大数据挖掘的特点有哪些？
①基于大量数据
并不是说在小数据上不可进行数据挖掘，实际上大多数的算法均可在小数据上运行并得到结果。只不过，小数据量完全可以通过人工分析来总结规律，再者，小数据量在大多数情况下是无法反映出普遍性的。
②非平凡性
所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识绝非那么简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。
③隐含性
数据挖掘的意义就是要深层次挖掘隐藏在数据内部的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中常用的BI工具，如报表和OLAP是完全可以让用户找出相关信息的。
④新奇性
经过数据挖掘出来的知识应该是以前未知的，因为只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
⑤价值性
数据挖掘出来的结果必须是能给企业带来直接的或间接的效益。虽然有时候，在一些数据挖掘项目中，或因缺乏明确的业务目标，或因数据质量的不足，或因挖掘人员的经验不足等因素，均会导致挖掘效果不佳或者说完全没有效果。但那仅仅只是一部分，依旧有大量的成功案例在不断证明着数据挖掘是的确可以变成提升效益的利器的。
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三、数据挖掘与OLAP的区别？
OLAP与数据挖掘DM具有本质区别
（1）功能不同
数据挖掘DM的功能在于知识发现KDD。如：数据挖掘DM中的“分类”包括：贝叶斯分类、粗糙集分类、决策树分类等，是从数据中发现知识规则，是“透过现象看本质”；
而联机分析OLAP的功能在于“统计”和统计结果的展示，是“现象”和“表象”，不能实现数据挖掘DM的知识发现KDD功能。
（2）数据组成不同
数据挖是从混沌的、具有巨大噪声的数据中提炼知识规则；
而联机分析OLAP只是从已经规范化的、纯净的关系数据库中组织数据。
（3）知识与数据的关系不同
数据挖掘DM是从数据中发现知识KDD；
而联机分析OLAP是利用人已知的知识来有意识地组织和使用数据。
（4）基本方法不同
数据挖掘的基础是数学模型和算法；
而OLAP不需要数学模型和算法支持，只与数据仓库和OLAP自身知识相关。
四、简述传统数据挖掘技术与现在数据挖掘技术？
1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。
2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。
五、meta分析与数据挖掘区别？
Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。
Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。
数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常采用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。
虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。
六、数据挖掘十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
七、挖掘区块链与大数据行业的机遇与挑战
引言
随着数字化浪潮的不断扩大，区块链和大数据已成为当今科技领域的热门话题。区块链作为一种以分布式账本技术为基础的创新型技术，正在改变人们对数据存储和安全的认知。而大数据则以其海量、多样化的数据资源，为各行各业带来了巨大的商机。
区块链与大数据的融合
区块链和大数据在本质上具有互补性。区块链的分布式、去中心化的特点可以解决大数据中的安全和隐私问题，而大数据则为区块链提供了更多的数据源和应用场景。这种融合将为各行业带来前所未有的机会。
区块链与大数据在金融行业的应用
在金融行业，区块链和大数据的结合具有巨大的潜力。区块链可以提高金融交易的透明度和安全性，大数据则可以帮助金融机构更好地了解客户并进行风险评估。此外，区块链和大数据还可以用于反欺诈、智能合约等方面。
区块链与大数据在供应链管理中的应用
区块链和大数据在供应链管理中的应用也备受关注。通过区块链技术，供应链管理可以实现去中心化和透明化，确保产品的可追溯性和质量安全。而大数据的应用则可以对供应链进行实时监控和分析，提高供应链的运作效率。
区块链与大数据面临的挑战
尽管区块链和大数据的融合具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。首先，区块链的性能和扩展性需要得到进一步的提升。其次，由于大数据的存在，隐私和安全问题也需要解决。此外，人们对于区块链和大数据的认知和接受度也是一个挑战。
结语
区块链和大数据生态的融合为各行业带来了前所未有的机遇与挑战。正在崛起的区块链和大数据行业将会在未来的发展中发挥越来越重要的作用。我们期待着这一领域的进一步发展。感谢您读完本文，希望能够对您对区块链和大数据的理解有所帮助。
八、健康医疗大数据的处理与挖掘？
1. 数据采集：通过各种手段收集和整理医疗健康领域的大数据，包括患者的病历、诊断报告、医药销售记录、医保数据等。
2. 数据清洗和预处理：对采集到的大数据进行处理和清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，并进行结构优化和规范化，以便批量处理和挖掘。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的数据仓库或云计算平台，以方便后续的数据分析和处理。
4. 数据分析和挖掘：运用数据挖掘技术，如关联分析、聚类分析、决策树等，对大数据进行深入分析和挖掘，从中发现潜在的信息和规律，并提供决策支持和策略指导。
5. 数据可视化和应用：将分析挖掘结果以可视化的方式呈现，如报表、图表、地图等，提供给医疗机构、患者、医保部门等相关方使用，用于优化医疗服务、预测疾病风险、制定政府政策等。
综上所述，健康医疗大数据的处理与挖掘是一项复杂而重要的工作，必须运用现代化技术和方法，将海量的数据转化为有用的信息和知识，进而为医疗卫生行业提供更加精准、高效和个性化的服务。
九、数据挖掘与数据分析的区别是什么？
1.对计算机编程能力的要求不同
一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。
而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。
2. 侧重于解决的问题不同
数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。
3. 对专业知识的要求不同
一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。假若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。
而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。
相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。
十、揭开2017年大数据挖掘比赛的神秘面纱：技术、挑战与机遇
随着信息技术的飞速发展，大数据这一概念逐渐深入人心。2017年，全球范围内举办了多场大数据挖掘比赛，吸引了众多专业人士和大学生参与。本文将带您回顾这场比赛的背景、技术手段、面临的挑战以及所带来的机遇。
大数据挖掘比赛的背景
大数据挖掘比赛的目的是为了提升数据处理和分析的能力，同时推动相关技术的发展。2017年，这项比赛的规模空前，涉及多个领域，包括金融、医疗、零售等。参赛者需要运用数据挖掘和机器学习技术，从庞大的数据集中提取出有价值的信息。
技术手段的应用
在2017年的大数据挖掘比赛中，参赛团队常常使用以下技术手段：
- 数据预处理：清洗和转换原始数据，以便于后续分析。
- 特征工程：选择和构造对模型有帮助的特征，以提升算法的表现。
- 模型选择：运用不同的算法，如决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络等，寻找最优解。
- 模型评估：对模型进行验证和优化，确保其在未见数据上的泛化能力。
面临的挑战
尽管比赛充满了机遇，但参与者也必须面对以下挑战：
- 数据量庞大：处理海量数据需要高性能计算机和优化的算法。
- 数据噪声：数据中存在很多不相关的信息，影响模型的准确性。
- 技术快速变迁：大数据和机器学习领域日新月异，参赛者需要不断学习和适应新的技术。
赛事机遇
尽管面临诸多挑战，这场大数据挖掘比赛为参与者提供了很多宝贵的机遇：
- 实践经验的积累：参与者能够将在学校所学应用到实际问题中，提升自己的能力。
- 行业交流与合作：比赛吸引了众多企业和业内专家，提供了良好的交流平台。
- 职业发展：优秀的表现可能会吸引企业的注意，为参与者带来职业发展的机会。
总结
2017年大数据挖掘比赛不仅是技术的角逐，也是思维和创新的碰撞。参与者通过这次比赛，不仅获取了丰富的经验，还为自己的职业发展铺下了坚实的基础。对于数据科学的爱好者和从业者来说，这是一个极好的锻炼机会。
感谢您花时间阅读这篇文章，希望通过本文的介绍，您能对2017年大数据挖掘比赛有更深入的了解，并从中获得启发与帮助。
