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随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，已成为各个行业的热点，在大数据时代，大数据挖掘与传统数据挖掘在处理数据规模、算法、应用场景等方面存在明显差异，本文将从这些方面分析大数据挖掘与传统数据挖掘的主要区别。
大数据挖掘与传统数据挖掘的差异
1、数据规模
传统数据挖掘主要针对的是结构化数据，数据规模相对较小，而大数据挖掘则是针对海量非结构化、半结构化数据，数据规模呈指数级增长，这种规模差异导致大数据挖掘在硬件资源、算法设计等方面与传统数据挖掘存在显著区别。
2、算法
传统数据挖掘算法主要针对结构化数据，如决策树、支持向量机、关联规则等，这些算法在处理海量数据时，计算效率较低，难以满足大数据挖掘的需求，而大数据挖掘算法如MapReduce、Spark等，通过分布式计算、并行处理等技术，提高了算法的执行效率。
3、应用场景
传统数据挖掘在金融、电信、医疗等领域的应用较为广泛，如信用风险评估、客户细分等，而大数据挖掘在互联网、物联网、智能交通等新兴领域的应用越来越广泛，如搜索引擎、推荐系统、智能客服等。
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4、数据质量
传统数据挖掘对数据质量要求较高，要求数据具有一定的完整性、准确性、一致性，而大数据挖掘由于数据来源多样、格式复杂，数据质量难以保证，大数据挖掘在处理数据时，需要采用数据清洗、去重、脱敏等技术，提高数据质量。
5、实时性
传统数据挖掘主要针对历史数据进行分析，实时性较差，而大数据挖掘在处理实时数据方面具有明显优势，如实时监控、实时推荐等，这得益于大数据挖掘的分布式计算、实时处理等技术。
大数据挖掘与传统数据挖掘的融合
1、数据融合
将传统数据挖掘与大数据挖掘相结合，可以充分利用两种技术的优势，在金融领域，可以将传统数据挖掘与大数据挖掘相结合，对客户行为进行深度分析，提高信用风险评估的准确性。
2、算法融合
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将传统数据挖掘算法与大数据挖掘算法相结合，可以发挥各自优势，在处理海量数据时，可以将决策树算法与MapReduce相结合，提高计算效率。
3、应用场景融合
将传统数据挖掘应用场景与大数据挖掘应用场景相结合，可以拓展应用领域，在智能交通领域，可以将大数据挖掘与交通信号控制相结合，实现智能交通管理。
大数据挖掘与传统数据挖掘在数据规模、算法、应用场景等方面存在明显差异，随着大数据时代的到来，两种技术将相互融合，共同推动数据挖掘技术的发展，在未来，数据挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为社会发展提供有力支持。
标签： #大数据挖掘和传统数据挖掘的主要区别
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