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随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今时代最具竞争力的战略资源，在大数据时代，数据挖掘技术作为一种挖掘数据价值、提取潜在知识的重要手段，得到了广泛的应用，大数据挖掘与传统的数据挖掘之间存在诸多不同之处，本文将从数据规模、技术手段、应用领域等方面对大数据挖掘与数据挖掘的异同点进行探讨。
大数据挖掘与数据挖掘的不同点
1、数据规模
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大数据挖掘所处理的数据规模远远超过传统数据挖掘，传统数据挖掘通常针对的是结构化数据，如关系型数据库中的数据，其数据量相对较小，而大数据挖掘则涉及海量的非结构化数据、半结构化数据以及结构化数据，如文本、图片、视频、音频等多种类型的数据，大数据挖掘在数据预处理、存储、处理等方面具有更高的技术要求。
2、技术手段
大数据挖掘与数据挖掘在技术手段上存在显著差异，传统数据挖掘主要采用统计分析、机器学习等方法对数据进行挖掘，而大数据挖掘则融合了多种技术，如分布式计算、云计算、并行处理等，大数据挖掘在数据采集、存储、处理、分析等方面具有更高的效率和准确性。
3、应用领域
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大数据挖掘与传统数据挖掘在应用领域上有所不同，传统数据挖掘主要应用于金融、电信、零售等传统行业，如市场分析、客户关系管理、风险控制等，而大数据挖掘则广泛应用于政府、医疗、教育、交通、能源等多个领域，如智慧城市、精准医疗、智能交通等。
4、挖掘方法
大数据挖掘在挖掘方法上与传统数据挖掘有所不同，传统数据挖掘主要关注的是特征工程、模型选择和模型评估等环节，而大数据挖掘则更注重数据的预处理、特征提取和挖掘算法的设计，大数据挖掘还涉及数据可视化、知识图谱等技术。
5、价值挖掘
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大数据挖掘与数据挖掘在价值挖掘方面存在差异，传统数据挖掘更注重挖掘数据中的规律和趋势，为决策提供支持，而大数据挖掘则更注重挖掘数据中的潜在价值，如挖掘用户需求、预测市场趋势等。
大数据挖掘与数据挖掘在数据规模、技术手段、应用领域、挖掘方法和价值挖掘等方面存在诸多不同之处，随着大数据技术的不断发展，大数据挖掘将在未来发挥越来越重要的作用，了解大数据挖掘与数据挖掘的异同点，有助于我们更好地把握大数据时代的机遇，推动相关领域的创新与发展。
标签： #大数据 数据挖掘 区别
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