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随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，大数据挖掘和数据挖掘作为数据处理的两个重要分支，常常被提及，它们之间究竟存在哪些不同点呢？本文将从多个角度对大数据挖掘与数据挖掘的差异进行深入剖析。
大数据挖掘与数据挖掘的定义
1、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量、复杂、不完整的数据中，通过算法和统计方法，提取出有价值的信息、知识或模式的过程，数据挖掘旨在帮助人们发现数据背后的规律，为决策提供支持。
2、大数据挖掘
大数据挖掘（Big Data Mining）是在大数据背景下，针对海量、高增长速度、多样性和复杂性的数据，运用先进的数据挖掘技术，挖掘出有价值信息的过程，大数据挖掘是对传统数据挖掘的扩展和深化。
大数据挖掘与数据挖掘的不同点
1、数据规模
数据挖掘：传统数据挖掘面对的数据规模相对较小，通常在数十GB到数百GB之间。
大数据挖掘：大数据挖掘面对的数据规模远大于传统数据挖掘，可达PB级甚至EB级。
2、数据类型
数据挖掘：传统数据挖掘主要针对结构化数据，如关系数据库中的表格数据。
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大数据挖掘：大数据挖掘不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据、非结构化数据（如图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度
数据挖掘：传统数据挖掘对数据处理速度要求不高，通常在数小时到数天内完成。
大数据挖掘：大数据挖掘对数据处理速度要求极高，需要实时或接近实时的数据处理能力。
4、算法与模型
数据挖掘：传统数据挖掘算法主要包括决策树、神经网络、聚类、关联规则等。
大数据挖掘：大数据挖掘算法更加丰富，如分布式计算、流式计算、图挖掘、社交网络分析等。
5、应用场景
数据挖掘：传统数据挖掘在金融、医疗、电信等领域应用广泛。
大数据挖掘：大数据挖掘在互联网、物联网、人工智能等领域应用更为广泛。
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6、技术挑战
数据挖掘：传统数据挖掘面临的主要技术挑战包括数据预处理、特征选择、模型优化等。
大数据挖掘：大数据挖掘面临的技术挑战更加严峻，如数据质量、数据存储、计算资源、算法优化等。
大数据挖掘与数据挖掘的联系
尽管大数据挖掘与数据挖掘存在诸多不同点，但它们之间仍存在紧密的联系：
1、大数据挖掘是数据挖掘的延伸和发展。
2、大数据挖掘的技术和算法可以应用于数据挖掘领域。
3、数据挖掘领域的研究成果可以为大数据挖掘提供理论支持。
大数据挖掘与数据挖掘在数据规模、数据类型、数据处理速度、算法与模型、应用场景和技术挑战等方面存在显著差异，它们之间仍存在紧密的联系，随着大数据时代的到来，大数据挖掘将在数据挖掘领域发挥越来越重要的作用。
标签： #大数据 数据挖掘 区别
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