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在大数据时代，数据挖掘作为一种重要的数据分析技术，已经广泛应用于各个领域，大数据挖掘与传统数据挖掘在数据规模、处理方法、应用场景等方面存在显著差异，本文将深入探讨大数据挖掘与传统数据挖掘的差异，并分析两者之间的融合之道。
数据规模差异
1、大数据挖掘：面对海量数据，大数据挖掘需要处理的数据规模通常达到PB级别，这些数据来源于互联网、物联网、社交媒体等各个领域，具有多样性、实时性、动态性等特点。
2、传统数据挖掘：相对于大数据挖掘，传统数据挖掘所处理的数据规模相对较小，一般在TB级别，这些数据主要来源于企业内部，如客户信息、销售数据等。
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处理方法差异
1、大数据挖掘：在大数据环境下，数据挖掘技术需要针对海量、复杂、动态的数据进行处理，常见的处理方法包括分布式计算、并行处理、数据流处理等。
2、传统数据挖掘：传统数据挖掘主要针对结构化数据，采用基于规则、决策树、神经网络等算法进行挖掘，在处理方法上，传统数据挖掘更注重算法的精确性和效率。
应用场景差异
1、大数据挖掘：在大数据环境下，数据挖掘应用场景广泛，如智能推荐、风险控制、舆情分析、智能交通等，这些应用场景对数据挖掘技术提出了更高的要求，如实时性、准确性、可扩展性等。
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2、传统数据挖掘：传统数据挖掘应用场景主要集中在企业内部，如客户关系管理、供应链管理、市场预测等，这些应用场景对数据挖掘技术的需求相对较低，更注重数据分析和决策支持。
融合之道
1、技术融合：大数据挖掘和传统数据挖掘在技术层面存在互补性，将大数据挖掘技术应用于传统数据挖掘，可以提高数据挖掘的效率和准确性；将传统数据挖掘算法应用于大数据挖掘，可以降低大数据处理成本。
2、应用场景融合：在大数据环境下，传统数据挖掘应用场景得到拓展，将传统客户关系管理模型应用于社交媒体数据分析，实现精准营销。
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3、数据融合：大数据挖掘和传统数据挖掘在数据来源上存在差异，通过数据融合，可以将不同来源、不同类型的数据进行整合，为数据挖掘提供更丰富的数据资源。
大数据挖掘和传统数据挖掘在数据规模、处理方法、应用场景等方面存在显著差异，两者之间并非完全独立，而是相互融合、相互促进，在大数据时代，我们需要关注大数据挖掘与传统数据挖掘的融合，以充分发挥数据挖掘的潜力，为各个领域提供更精准、高效的数据分析服务。
标签： #大数据挖掘和传统数据挖掘的主要区别
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