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随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛应用，大数据挖掘和传统数据挖掘作为数据挖掘的两大分支，它们在处理数据的方式、挖掘目标、技术手段等方面存在着显著差异，本文将从以下几个方面对大数据挖掘和传统数据挖掘的主要区别进行探讨。
数据规模与类型
1、大数据挖掘：大数据挖掘主要针对海量数据，其数据规模通常在PB级别，这些数据来源于互联网、物联网、社交网络等各个领域，具有多样性、复杂性和实时性等特点。
2、传统数据挖掘：传统数据挖掘主要针对中小规模的数据集，数据规模一般在GB级别，这些数据主要来源于企业内部数据库、调查问卷、实验数据等，类型相对单一。
挖掘目标
1、大数据挖掘：大数据挖掘的目标在于从海量数据中发现潜在的关联性、趋势和模式，为决策提供支持，其主要关注点包括数据关联挖掘、聚类分析、异常检测等。
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2、传统数据挖掘：传统数据挖掘的目标在于从有限的数据集中提取知识，为业务决策提供支持，其主要关注点包括分类、预测、关联规则挖掘等。
技术手段
1、大数据挖掘：大数据挖掘主要采用分布式计算技术，如Hadoop、Spark等，以实现并行处理海量数据，大数据挖掘还涉及数据预处理、数据清洗、数据压缩等技术。
2、传统数据挖掘：传统数据挖掘主要采用单机计算技术，如R、Python等，对数据进行分析和处理，传统数据挖掘技术包括特征选择、特征提取、模型评估等。
数据预处理
1、大数据挖掘：由于大数据规模庞大，数据预处理成为大数据挖掘的关键环节，数据预处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等，以确保数据质量。
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2、传统数据挖掘：传统数据挖掘的数据预处理相对简单，主要涉及数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
模型选择与优化
1、大数据挖掘：大数据挖掘模型选择较为复杂，需要考虑模型的可扩展性、并行处理能力等，模型优化也成为大数据挖掘的重要环节。
2、传统数据挖掘：传统数据挖掘模型选择相对简单，主要关注模型的准确性和泛化能力，模型优化主要包括参数调整、交叉验证等。
应用领域
1、大数据挖掘：大数据挖掘广泛应用于金融、医疗、物联网、智能交通等领域，为决策提供有力支持。
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2、传统数据挖掘：传统数据挖掘主要应用于企业内部，如客户关系管理、市场分析、供应链管理等。
大数据挖掘和传统数据挖掘在数据规模、挖掘目标、技术手段等方面存在显著差异，随着大数据时代的到来，大数据挖掘技术将逐渐成为主流，而传统数据挖掘技术也将不断优化，以满足不同领域的数据挖掘需求。
标签： #大数据挖掘和传统数据挖掘的主要区别
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