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法律研究数据挖掘与大数据的区别
大数据表示大量的数据，可以是结构化、半结构化和非结构化数据集，范围从TB级开始。相比之下，数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术以及统计和数学技术。数据挖掘利用机器学习、可视化、统计模型等工具从大数据中提取有用的数据。
阅读本文以了解更多关于数据挖掘和大数据的信息，以及它们之间是如何不同的。
什么是数据挖掘？
数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术以及统计和数学技术。它是对观察数据集进行分析以发现意想不到的关系，并以对数据所有者既易于理解又实用的新颖方式对数据进行汇总。
数据挖掘可以包括使用多种类型的软件包，包括分析工具。它可以是自动化的，也可以是很大程度上劳动密集型的，其中各个工作人员向档案或数据库发送特定的信息查询。
通常，数据挖掘定义包含相对复杂的搜索操作的操作，这些操作返回集中且明确的结果。例如，数据挖掘工具可以查看几十年的会计数据，以查找特定经营年度的特定费用或应收账款列。
什么是大数据？
大数据是指可以是结构化、半结构化和非结构化数据集的大量数据，范围从TB级开始。在单个系统上处理大量数据很复杂，因此计算机的RAM会在处理和分析期间保存中间计算。当我们尝试处理如此大量的数据时，在单个系统上执行这些处理步骤需要花费大量时间。此外，由于过载，我们的计算机系统无法正常工作。
大数据集是指那些超过以前时代使用的简单类型数据库和数据处理结构的数据集，当时大数据价格更高且可行性更低。例如，超出 Microsoft Excel 电子表格简单处理能力的数据集可以定义为大数据集。
数据挖掘与大数据的区别
下表突出显示了数据挖掘和大数据之间所有主要差异 -
| 数据挖掘 | 大数据 |
|---|---|
| 数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术以及统计和数学技术。 | 大数据是一个包罗万象的术语，定义了对非常大的数据集的收集和后续分析，这些数据集可能包含使用传统方法和工具无法找到的隐藏数据或见解。数据量对于传统的计算系统来说非常庞大，无法处理和分析。 |
| 目的是在大数据存储中查找模式、异常和相关性。 | 目的是从多样化、复杂且规模巨大的数据集中发现见解。 |
| 用例包括金融服务、航空公司和卡车运输公司、医疗保健行业、电信和公用事业、媒体和娱乐、电子商务、教育、物联网等。 | 它作为全球机器学习和人工智能应用的基础。 |
| 数据挖掘是对数据的最接近的观察，因为它回答了关于数据“是什么”的问题。 | 大数据表达了数据“为什么”的问题。 |
| 数据挖掘包含大量和低容量数据。 | 大数据仅包含大量数据。 |
| 数据挖掘用于分析数据以提取一些有意义的信息。 | 大数据用于识别数据之间的关系。 |
结论
从以上比较中，我们可以得出数据挖掘和大数据之间最显著的区别，即数据挖掘是用于数据分析的工具，而大数据是一个完整的概念，作为机器学习和人工智能的基础。
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