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随着互联网技术的飞速发展，数据已成为企业和社会的重要资产，数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，受到了广泛关注，大数据时代的到来，使得数据挖掘技术面临着前所未有的挑战，本文将从技术背景出发，探讨大数据挖掘与传统数据挖掘的主要区别，以期为我国数据挖掘领域的发展提供参考。
大数据挖掘与传统数据挖掘的技术背景
1、大数据挖掘
大数据挖掘是指从海量、多样、高速、低价值密度、不确定性的数据中，利用先进的数据挖掘技术，提取有价值信息的过程，大数据具有以下四个特点：
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（1）海量：数据规模巨大，通常达到PB级别。
（2）多样：数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）高速：数据产生速度快，对实时性要求高。
（4）低价值密度：数据中蕴含的价值信息占比很小。
2、传统数据挖掘
传统数据挖掘是指从结构化数据中提取有价值信息的过程，传统数据挖掘具有以下特点：
（1）数据规模相对较小，通常为GB级别。
（2）数据类型单一，主要指结构化数据。
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（3）数据生成速度较慢，对实时性要求不高。
（4）数据价值密度较高，数据中蕴含的价值信息占比相对较大。
大数据挖掘与传统数据挖掘的主要区别
1、数据规模与类型
大数据挖掘的数据规模远远大于传统数据挖掘，且数据类型更加丰富，在处理海量数据时，大数据挖掘需要采用分布式计算、并行处理等技术，以实现高效的数据挖掘。
2、数据处理速度
大数据挖掘对数据处理速度的要求较高，需要实时处理海量数据，传统数据挖掘对数据处理速度的要求相对较低，可以采用批量处理的方式。
3、数据质量
大数据挖掘的数据质量较低，数据中可能存在噪声、缺失值等问题，传统数据挖掘的数据质量相对较高，数据预处理工作量较小。
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4、挖掘算法
大数据挖掘的算法更加复杂，需要考虑数据规模、类型、处理速度等因素，传统数据挖掘的算法相对简单，主要针对结构化数据进行处理。
5、应用场景
大数据挖掘适用于各类领域，如金融、医疗、交通、物联网等，传统数据挖掘主要应用于金融、电信、制造业等领域。
6、技术挑战
大数据挖掘面临的技术挑战主要包括：数据存储、数据预处理、算法优化、资源调度等，传统数据挖掘的技术挑战相对较小。
大数据挖掘与传统数据挖掘在技术背景和主要区别方面存在较大差异，随着大数据时代的到来，大数据挖掘技术逐渐成为数据挖掘领域的主流，我国应加大大数据挖掘技术的研发力度，提高数据挖掘的效率和准确性，为各行各业的发展提供有力支持。
标签： #大数据挖掘与传统数据挖掘的技术背景差异
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