大数据中的数据挖掘与分析 .pdf

大数据中的数据挖掘与分析

随着互联网的迅猛发展以及各种传感器设备的广泛使用，数据

量的增加呈现出爆炸式增长的趋势。如何从这些海量的数据中提

取有用信息，成为了当今社会中的一个极为重要的问题。数据挖

掘和数据分析技术的发展，为解决这一问题提供了有效的手段。

本文将从数据挖掘和数据分析两个角度，深入探讨在大数据背景

下数据挖掘和分析的相关概念、方法和应用。

一、数据挖掘

1.1数据挖掘的概念

数据挖掘是指从大规模的数据中自动提取潜在的、先前未知的、

可理解的模式和趋势的过程。通俗地说，数据挖掘是在海量数据

中发现规律并从中获得有价值信息的技术。

1.2数据挖掘的方法

数据挖掘依据数据处理的特点，主要采用以下方法：

1)分类：根据给出的训练数据和已知类型标签，将新数据分到

已知类别中；

2)聚类：将数据分组，使组内数据的相似度较高，在组间数据

的相似度较低；

3)关联规则：通过分析数据，找到数据内部的相关关系；

4)异常检测：发现数据中的异常样本或者不符合模型的数据。

1.3数据挖掘的应用

数据挖掘技术在许多领域都有广泛的应用，但在大数据背景下，

更多地被用于以下领域：

1)银行和金融业：用于风险分析、金融欺诈检测和信用评估；

2)医学和生物科学：用于疾病预测和药物发现；

3)零售业：用于商品关联分析和客户群体分类；

4)企业管理：用于人力资源管理和决策支持。

二、数据分析

2.1数据分析的概念

数据分析是指对收集到的数据进行解释、分类、建模以及统计

分析等处理，并从中获得有价值信息的过程。数据分析是数据挖

掘的一个重要环节，是用来筛选、预处理和优化原始数据，为后

续数据挖掘分析建立合理的前提。

2.2数据分析的方法

数据分析有多种方法，主要包括以下几种：

1)描述性统计分析：通过统计图表、平均值、标准差、频率分

布等方法对数据进行整体概述；

2)探索性数据分析：通过制图、聚类、关联规则等方法寻找数

据中的隐藏规律以及共性；

3)统计推断分析：通过小样本数据得到大样本推导；

4)预测性数据分析：利用历史数据来预测未来趋势。

2.3数据分析的应用

数据分析在实践中的应用十分广泛，特别是在汽车、医疗、教

育、生产等领域，例如：

1)汽车制造：分析汽车传感器数据，用于车辆安全控制、驾驶

员行为预测等；

2)医疗保健：分析医疗记录、药物治疗、预防措施等数据，以

预测疾病、风险预警、药物副作用等；

3)教育研究：分析学生数据，如学习成绩、出勤情况，以预测

学生的表现和学习趋势；

4)生产和制造业：分析设备、工艺状态等数据，以优化工艺、

减少停机等。

三、数据挖掘与数据分析的区别

在实践中，数据挖掘和数据分析被用于数据处理过程的不同阶

段。数据分析是为了建立分类、预测或识别模型，为数据挖掘的

随后步骤准备原始数据。数据挖掘是为了发现数据中的潜在规律、

关系和趋势，以便进一步优化分析过程。

四、总结

数据挖掘和数据分析技术在大数据时代具有十分重要的意义。

数据挖掘和数据分析的方法和应用相互交叉，紧密相关。在实践

中，我们可以结合两者的优点来解决实际问题，为大规模数据的

处理提供更高效、更准确的解决方案。加强数据挖掘和数据分析

技术的学习与研究，将对推动信息化时代的发展产生深刻的影响。