数据挖掘
数据挖掘是通过筛选存储在存储库中的大量数据，使用模式识别技术以及统计和数学技术来发现有意义的新关联、模式和趋势的过程。它是对观测数据集的分析，以发现未预料到的关系并以对数据所有者来说既易于理解又有用的新颖方式总结数据。
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，也可以是大量劳动密集型的，在这种情况下，个别工人将特定的信息查询发送到档案或数据库。
通常，数据挖掘定义的操作包含相对复杂的搜索操作，这些搜索操作会返回重点明确的结果。例如，数据挖掘工具可以查看数十年的会计数据，以找到特定运营年度的费用或应收账款的明确列。
大数据
大数据是指可以以TB为单位的结构化、半结构化和非结构化数据集。在单个系统上处理大量数据很复杂，这就是为什么这台计算机的RAM在处理和分析期间保存临时计算的原因。当我们尝试处理如此大量的数据时，在单个系统上完成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。
大数据集是那些超越了以前使用的简单类型的数据库和数据处理结构的数据集，当时大数据的价格更高且不太可行。例如，在MicrosoftExcel电子表格中无法简单处理的数据集可以定义为大数据集。
让我们看看数据挖掘和大数据之间的比较。
数据挖掘 | 大数据 | | Dataminingistheprocessof
discoveringmeaningfulnew
correlations,patterns,andtrendsby
siftingthroughalargeamountofdata
storedinrepositories,usingpattern
recognitiontechnologiesaswellas
statisticalandmathematicaltechniques. | 大数据是一个包罗万象的术语，它定义了对巨大数据集的收集和后续分析，这些数据集可能包括使用传统方法和工具无法找到的隐藏数据或见解。传统计算系统需要处理和分析的数据量相当大。 |
| Thepurposeistofindpatterns,
anomalies,andcorrelationsinalarge
storeofdata. | 目的是从多样化、复杂和大规模的数据集中发现见解。 |
| Usecasesincludefinancialservices,
airlinesandtruckingcompanies,the
healthcaresector,telecommunications
andutilities,mediaandentertainment,
e-commerce,education,IoT,etc. | 它是全球机器学习和人工智能应用的基础。 |
