數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)庫理論，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)的迅速發(fā)展的交叉學(xué)科，在很多領(lǐng)域中都有應(yīng)用。涉及到很多的算法，源于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，也有基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，和關(guān)聯(lián)分析的諸多算法。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識。

大數(shù)據(jù)是最近兩年提出來，也是媒體忽悠的一個概念。有三個重要的特征：數(shù)據(jù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度很快。由于Web技術(shù)的發(fā)展，web用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動保存、傳感器也在不斷收集數(shù)據(jù)，以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數(shù)據(jù)量在不斷膨脹，數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單個計算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施提出了挑戰(zhàn)(一般而言，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施基于一臺小型機(jī)或大型機(jī)，也可以進(jìn)行并行計算)。Google提出了分布式存儲文件系統(tǒng)，發(fā)展出后來的云存儲和云計算的概念。

大數(shù)據(jù)需要映射為小的單元進(jìn)行計算，再對所有的結(jié)果進(jìn)行整合，就是所謂的map-reduce算法框架。在單個計算機(jī)上進(jìn)行的計算仍然需要采用一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，區(qū)別是原先的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要調(diào)整。

此外，大數(shù)據(jù)處理能力的提升也對統(tǒng)計學(xué)提出了新的挑戰(zhàn)。統(tǒng)計學(xué)理論往往建立在樣本上，而在大數(shù)據(jù)時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。

以山西開礦的煤老板為例：

開礦的前提是有礦，包括煤礦的儲藏量，儲藏深度，煤的成色。

之后是挖礦，要把這些埋在地下的礦挖出來，需要挖礦工，挖礦機(jī)，運(yùn)輸機(jī)。

之后是加工，洗煤，煉丹，等等。

最后才是轉(zhuǎn)化為銀子。

數(shù)據(jù)行業(yè)十分類似：

挖掘數(shù)據(jù)的前提是有數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的儲藏量，儲藏深度，數(shù)據(jù)的成色。

之后是數(shù)據(jù)挖掘，要把這些埋藏的數(shù)據(jù)挖掘出來。

之后是數(shù)據(jù)分析輸出，要把這些數(shù)據(jù)可視化輸出，指導(dǎo)分析、商業(yè)實(shí)踐。

直到這一步，才創(chuàng)造了價值。

所謂的大數(shù)據(jù)，大約就是說現(xiàn)在有座正在形成的巨型礦山，快去搶占成為煤老板吧，下一個蓋茨興許將在這里誕生。

接下來好好說。如果說硬要說相似度的話，那么重合度的確是有很高。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)干的事情其實(shí)就是數(shù)據(jù)挖掘做的事情。

數(shù)據(jù)挖掘之前叫 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining, 或者也可以是 Knowledge Discovery in Database)，這樣說就很好解釋了。數(shù)據(jù)挖掘就是從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的知識和規(guī)律。那么說，這個東西是啥時候提出來的?上個世紀(jì)。大數(shù)據(jù)啥時候提出來的?也就這幾年的事情吧。所以說，大數(shù)據(jù)很大程度上是數(shù)據(jù)挖掘的一個好聽的名字。

其實(shí)也不能一概否定“大數(shù)據(jù)”，至少通過媒體的熱炒，讓很多人知道了“數(shù)據(jù)”的重要性。只是很多人都不知道怎么做大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@個東西本來就是虛的嘛。如果想了解大數(shù)據(jù)，那么踏踏實(shí)實(shí)的做法是學(xué)習(xí)一下“數(shù)據(jù)挖掘”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”相關(guān)的知識。