大数据分析与数据挖掘期末考试涉及简答题，探讨其在现代社会中的应用与面临的挑战。考试内容涵盖数据分析基础、数据挖掘技术及其在社会各个领域的实际应用，如商业、医疗、教育等，并分析当前发展中的技术难题和未来发展方向。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要资源，大数据分析与数据挖掘技术作为处理海量数据的重要手段，在各个领域得到了广泛应用，本文将从大数据分析与数据挖掘的定义、应用、挑战等方面进行探讨，以期为我国大数据产业发展提供有益借鉴。
大数据分析与数据挖掘的定义
1、大数据分析：大数据分析是指从海量数据中提取有价值信息的过程，通过对数据的挖掘、分析、处理，为企业、政府等决策者提供有力支持。
2、数据挖掘：数据挖掘是指利用各种算法和模型，从大量数据中提取出有价值的信息和知识，为决策者提供支持。
大数据分析与数据挖掘的应用
1、金融行业：大数据分析与数据挖掘在金融行业应用广泛，如风险评估、欺诈检测、个性化推荐等。
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2、医疗健康：通过大数据分析与数据挖掘，可以对患者病史、基因信息等进行深入分析，为临床诊断和治疗提供有力支持。
3、智能制造：大数据分析与数据挖掘在智能制造领域发挥重要作用，如设备故障预测、生产过程优化等。
4、智能交通：利用大数据分析与数据挖掘技术，可以对交通流量、路况信息等进行实时分析，为交通管理部门提供决策依据。
5、互联网广告：大数据分析与数据挖掘在互联网广告领域应用广泛，如精准投放、广告效果评估等。
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大数据分析与数据挖掘的挑战
1、数据质量：大数据质量参差不齐，如何确保数据质量成为一大挑战。
2、数据隐私：在数据挖掘过程中，如何保护个人隐私成为一个亟待解决的问题。
3、技术瓶颈：大数据分析与数据挖掘技术仍存在诸多瓶颈，如算法效率、模型解释性等。
4、人才短缺：大数据分析与数据挖掘领域人才短缺，难以满足市场需求。
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大数据分析与数据挖掘在现代社会中发挥着越来越重要的作用，面对应用与挑战，我国应加大技术研发力度，培养专业人才，加强数据安全与隐私保护，以推动大数据与数据挖掘技术的健康发展。
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