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大数据环境下的数据挖掘与可视化研究

随着互联网技术的发展以及人们对数据量的不断追求，大数据

已经成为当前一个非常重要的话题。同时，随着不断涌现的大量

数据，人们不仅仅追求数据量的大小，更加追求数据可以为我们

带来的实际价值和意义。大数据环境下的数据挖掘与可视化研究

因而应运而生，成为人们研究大数据的有效方式之一。

一、大数据环境下的数据挖掘

1.什么是数据挖掘？

数据挖掘可以理解为从大量的数据中找到对我们有用的信息。

通常情况下，数据挖掘还可以用于预测、分类、识别等，其应用

范围非常广泛。在大数据时代，数据挖掘显得尤为重要。

2.数据挖掘的应用场景

数据挖掘应用于商业、医疗、交通、政府、安全部门等多个领

域。以商业为例，数据挖掘可以用来挖掘用户的购买习惯，根据

用户的行为进行预测，为商家提供更好的营销策略和服务，减轻

商家的营销压力。

3.数据挖掘技术方法

数据挖掘技术方法分为监督学习和无监督学习两大类。监督学

习是指有已知答案的情况下利用大量数据来训练出一个模型，并

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且利用这个模型预测新的数据的答案。无监督学习是指不知道答

案的情况下对数据进行挖掘，从中发现数据间的规律。另外，数

据挖掘还包含了聚类、关联、分类和预测等技术方法。

4.数据挖掘的局限

数据挖掘并不是万能的，其效果和应用场景的局限性非常大。

举个简单的例子，当我们想要分类一些照片的时候，数据挖掘可

能无法正确的识别出照片中的特点，导致无法正确的分类。

二、大数据环境下的数据可视化

1.什么是数据可视化？

数据可视化是一种用图形、图表等方式展示数据的方式，通常

通过直观展示来让人们更好地理解数据。

2.数据可视化的应用场景

数据可视化在商业、科研、政府、媒体等领域都有广泛的应用。

比如，政府可以利用数据可视化来了解城市管理中存在的难题，

进而制定改进方案；媒体可以利用数据可视化的方式展示数据报

告，让人们更直观的了解数据。

3.数据可视化技术方法

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数据可视化技术方法包括多维数据可视化、地理信息可视化、

时空可视化、用户交互设计等多种方式。其中，用户交互设计能

够给用户更多的操作空间，让用户能够更加深入地了解数据。

4.数据可视化的局限

数据可视化能够直观地展示数据，但是也存在一定的局限性。

当数据量特别大的时候，数据可视化可能会变得非常混乱、复杂，

导致人们无法理解。

三、数据挖掘与数据可视化的融合

1.为什么需要将数据挖掘与数据可视化结合起来？

随着数据量的不断增加，数据挖掘与数据可视化已经无法独立

存在，需要两者相互配合，从而使人们更好的理解数据。

2.如何将数据挖掘与数据可视化结合起来？

将数据挖掘与数据可视化结合起来，通常需要考虑多方面要素，

包括数据格式、算法和可视化呈现等。其中，大数据分析平台、

可视化工具以及各种算法的结合成为了实现数据挖掘与数据可视

化融合的可行方法。

3.数据挖掘与数据可视化融合的优势和限制

数据挖掘与数据可视化的融合能够充分披露数据间的关系和规

律，能够在时间和空间方面提供实时监控和分析。然而，融合时

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