《大数据挖掘与传统数据挖掘的差异剖析》
一、数据规模方面
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1、大数据挖掘
- 大数据的首要特征就是数据量巨大，在大数据挖掘中，处理的数据规模常常达到PB级甚至ZB级，像互联网巨头谷歌、百度每天处理的搜索数据量，包含了来自全球数以亿计用户的搜索请求、点击记录等海量信息，这些数据来源广泛，包括网页内容、社交媒体的帖子、传感器网络的监测数据等，如此大规模的数据使得传统的数据存储和处理技术难以应对，大数据挖掘需要借助分布式文件系统（如HDFS）和大规模并行处理框架（如MapReduce、Spark）来存储和处理数据。
- 由于数据规模庞大，大数据挖掘在数据采集阶段就面临挑战，数据可能分散在多个不同的数据源中，需要复杂的技术来整合这些数据，在智慧城市建设中，要挖掘城市交通的大数据，数据可能来自交通摄像头、公交车的GPS定位系统、道路传感器以及各种交通管理部门的业务数据库等，将这些数据整合到一起并进行挖掘，才能全面了解城市交通的状况，如拥堵热点、交通流量的时空分布等。
2、传统数据挖掘
- 传统数据挖掘所处理的数据规模相对较小，通常是MB级到GB级，这些数据往往来自企业内部的结构化数据库，如企业的客户关系管理（CRM）系统、企业资源计划（ERP）系统等，一家传统的零售企业可能有一个包含数万个客户记录和交易记录的数据库，数据挖掘人员可以利用这些数据进行客户分类、销售预测等工作。
- 传统数据挖掘的数据来源相对单一，数据结构也较为规整，它主要关注企业内部已经存在的、经过一定整理的数据，不需要处理像大数据那样复杂的数据整合过程。
二、数据类型方面
1、大数据挖掘
- 大数据包含多种类型的数据，即所谓的多模态数据，除了传统的结构化数据（如关系数据库中的表格数据），还包括大量的非结构化数据和半结构化数据，非结构化数据如文本、图像、音频和视频等，在社交媒体数据挖掘中，用户发布的微博、微信朋友圈的内容多为文本形式，同时还可能包含图片和视频等多媒体内容，挖掘这些数据需要专门的技术，如自然语言处理技术来分析文本内容，计算机视觉技术来处理图像和视频。
- 半结构化数据如XML和JSON格式的数据，在大数据环境中也很常见，这些数据的结构不像关系数据库中的数据那样严格定义，在大数据挖掘中需要采用灵活的解析和处理方法。
2、传统数据挖掘
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- 传统数据挖掘主要针对结构化数据进行操作，这些数据以表格的形式存在，每一列代表一个属性，每一行代表一个记录，在银行的信用评估数据挖掘中，数据可能包括客户的年龄、收入、职业等结构化的属性，数据挖掘算法可以直接应用于这些规整的数据结构进行风险评估、客户信用分类等操作。
三、数据处理速度方面
1、大数据挖掘
- 大数据挖掘强调数据的实时性或近实时性处理，在很多应用场景中，如金融市场的高频交易监控、网络安全的实时威胁检测等，数据挖掘结果需要在极短的时间内产生，在金融交易中，每秒可能产生数千笔交易记录，大数据挖掘系统需要快速分析这些交易数据，识别异常交易模式，如可能的欺诈交易行为，以保障金融市场的安全。
- 为了满足这种高速处理的要求，大数据挖掘采用了流计算技术，流计算框架可以在数据源源不断流入的情况下，即时进行处理，而不需要将所有数据存储下来再进行分析。
2、传统数据挖掘
- 传统数据挖掘通常是基于批量处理的模式，它可以在相对较长的时间间隔内对数据进行处理，企业可以按天、周或月来对销售数据进行挖掘分析，以了解销售趋势，这种处理速度对于传统企业的决策支持来说通常是足够的，因为企业的业务流程相对稳定，不需要像大数据应用那样对实时性有极高的要求。
四、算法和技术方面
1、大数据挖掘
- 由于大数据的特殊性质，大数据挖掘采用了一系列新的算法和技术，在机器学习算法方面，大规模分布式机器学习算法得到了广泛应用，像谷歌的DistBelief和后来的TensorFlow等框架，可以在大规模集群上训练机器学习模型，这些算法需要考虑数据的分布式存储和计算的并行性，以提高计算效率。
- 在数据挖掘工具方面，像Hadoop生态系统中的Mahout和Spark MLlib等工具专门用于大数据挖掘，它们提供了一系列适用于大数据的分类、聚类、关联规则挖掘等算法的实现。
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2、传统数据挖掘
- 传统数据挖掘主要使用经典的数据挖掘算法，如决策树算法（如C4.5、ID3）、支持向量机（SVM）、K - 均值聚类等，这些算法通常是基于单机环境设计的，在处理小规模结构化数据时表现良好，传统数据挖掘工具如SPSS Modeler、SAS Enterprise Miner等，它们提供了图形化的操作界面，方便数据挖掘人员进行数据导入、模型构建和结果分析等操作，但这些工具在处理大数据时存在性能瓶颈。
五、应用场景方面
1、大数据挖掘
- 大数据挖掘的应用场景非常广泛，在医疗领域，可以挖掘海量的医疗记录（包括电子病历、医学影像等）来进行疾病预测、药物研发等，通过分析大量的流感患者的医疗数据，可以预测流感的爆发趋势，为公共卫生决策提供依据。
- 在工业领域，通过挖掘来自生产线的传感器数据，可以实现设备的故障预测和维护，航空发动机制造商可以分析发动机运行时的传感器数据，提前预测发动机可能出现的故障，从而安排预防性维护，提高设备的安全性和可靠性。
2、传统数据挖掘
- 传统数据挖掘主要应用于企业内部的管理决策支持，如企业的市场营销部门可以利用数据挖掘来分析客户的购买行为，进行市场细分和目标客户定位，一家化妆品企业可以通过挖掘客户的购买历史和人口统计学信息，确定哪些客户是高端产品的潜在购买者，从而制定有针对性的营销策略。
大数据挖掘和传统数据挖掘在数据规模、数据类型、数据处理速度、算法技术和应用场景等方面存在着显著的差异，随着信息技术的不断发展，大数据挖掘的重要性日益凸显，但传统数据挖掘在特定的企业内部应用场景中仍然发挥着重要的作用。
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