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随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，数据已经成为企业、政府等各个领域的重要资产，大数据分析（Big Data Analysis）和数据挖掘（Data Mining）作为处理海量数据的重要手段，在各个领域发挥着越来越重要的作用，两者之间存在着明显的区别与联系，本文将深入剖析大数据分析与数据挖掘的区别与联系，并探讨两者的融合趋势。
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大数据分析与数据挖掘的区别
1、数据规模
大数据分析处理的数据规模巨大，通常以PB（Petabyte，拍字节）为单位；而数据挖掘所处理的数据规模相对较小，一般以GB（Gigabyte，吉字节）为单位。
2、数据类型
大数据分析涉及的数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；数据挖掘主要针对结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
3、分析方法
大数据分析通常采用分布式计算、并行计算等手段，以处理海量数据；数据挖掘则侧重于挖掘数据中的有用信息，如关联规则、分类、聚类等。
4、目标
大数据分析的目标在于从海量数据中发现有价值的信息和知识，为决策提供支持；数据挖掘的目标是挖掘数据中的潜在模式，为业务优化、产品改进等提供依据。
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大数据分析与数据挖掘的联系
1、数据来源
大数据分析与数据挖掘都源于海量数据，数据是两者的共同基础。
2、技术手段
大数据分析与数据挖掘都涉及数据处理、数据挖掘、数据可视化等技术手段。
3、应用领域
大数据分析与数据挖掘在各个领域都有广泛应用，如金融、医疗、教育、交通等。
4、目标一致
大数据分析与数据挖掘的目标都是为了挖掘数据中的有价值信息，提高业务决策水平。
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大数据分析与数据挖掘的融合趋势
1、技术融合
随着大数据技术的不断发展，大数据分析与数据挖掘的技术手段逐渐融合，如分布式计算、机器学习等。
2、应用融合
在大数据时代，大数据分析与数据挖掘的应用领域日益拓展，两者相互融合，为各个领域提供更加全面、深入的分析。
3、数据融合
大数据分析与数据挖掘在处理数据时，可以相互借鉴对方的数据处理方法，实现数据融合，提高分析效果。
大数据分析与数据挖掘在处理海量数据、挖掘有价值信息方面具有各自的优势和特点，两者之间的区别与联系，使得它们在各个领域发挥着重要作用，随着大数据技术的不断发展，大数据分析与数据挖掘将更加紧密地融合，为我国经济社会发展提供更加有力的支持。
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