大数据分析与挖掘简介——《大数据分析与挖掘》学习笔记
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大数据的定义
英文名称为Big Data ,Gartner将其定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
区别于海量数据（Mass Data ）和非常大的数据（Very Large Data ），不仅意味着数据的大容量，还有一些其他特点。
国际数据中心（IDC）定义大数据为：大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计用于从大规模、多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值。表明了大数据的四个显著特点：容量（Volume）、多样性（Variety)、速度（Velocity）和价值（Value）.
数据分析
数据分析 是用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可分为三个层次：描述分析、预测分析和规范分析 。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，是从大数据到信息、再到知识的关键步骤 。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining ）是指从数据集合中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。提取出来的知识一般可表示为概念（Concepts ）、规则（Rules ）、规律（Regularities ）、模式（Patterns ）等形式。
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