1. 大数据挖掘做什么的
①基于大量数据
并不是说在小数据上不可进行数据挖掘，实际上大多数的算法均可在小数据上运行并得到结果。只不过，小数据量完全可以通过人工分析来总结规律，再者，小数据量在大多数情况下是无法反映出普遍性的。
②非平凡性
所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识绝非那么简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。
③隐含性
数据挖掘的意义就是要深层次挖掘隐藏在数据内部的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中常用的BI工具，如报表和OLAP是完全可以让用户找出相关信息的。
④新奇性
经过数据挖掘出来的知识应该是以前未知的，因为只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
⑤价值性
数据挖掘出来的结果必须是能给企业带来直接的或间接的效益。虽然有时候，在一些数据挖掘项目中，或因缺乏明确的业务目标，或因数据质量的不足，或因挖掘人员的经验不足等因素，均会导致挖掘效果不佳或者说完全没有效果。但那仅仅只是一部分，依旧有大量的成功案例在不断证明着数据挖掘是的确可以变成提升效益的利器的。
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2. 什么是大数据挖掘技术
大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
3. 大数据开发和数据挖掘哪个好
1、在发展前景方面，大数据的发展前景是比较好的，因为大数据运用广泛，各种行业都需要对于大数据的开发、挖掘、分析。
2、在就业方面，基于大数据基础的岗位较多，有大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等，所以为更多的人提供了就业机会。
3、关于薪资方面，现在有关大数据方面的专业性人才稀少，尤其是缺乏高端人才，这就使得大数据人才的薪资水涨船高。
4、在政策方面，从2015年开始，国家就颁布了关于大数据的各种政策，推出了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016-2020年）》、《关于工业大数据发展的指导意见》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等政策，因此可体现出国家对于大数据的发展是表示着支持并从多方面推行大数据的发展。
4. 大数据挖掘的作用
公安大数据其实就是公安机关的信息系统，完善了海量的大数据，可以帮助公安机关办好各种事务。
大数据战略的根本目的，要提升公安工作智能化水平，以机器换人类，以智能增效能，最大限度地释放警力、提高公安机关核心战斗力。
加快推进数据流、业务流、管理流融合，善于从海量的数据资源中挖掘内在价值，善于以大数据应用助推警务机制变革，积极构建以大数据智能应用为核心的智慧警务新模式，不断提高公安工作智能化水平。
充分应用大数据、机器学习、人工智能等新技术，坚持综合研判与专业研判相结合、机关研判与基层研判相衔接，实现对各类风险隐患的敏锐感知，精确预警。
充分运用大数据技术，加快对传统侦查打击手段的智能化改造，着力构建以数据为关键要素的数字侦查打击模式，实现对各类违法犯罪活动的精确打击。
5. 大数据挖掘做什么的工作
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万以上的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多
就目前中国数据人才的市场来看，比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
6. 大数据分析与挖掘是什么
掌握教育实战经验中的具体数据
7. 数据挖掘和大数据挖掘
数据挖掘：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 举例：爬虫软件就是简单的数据挖掘 数据分析：数据分析是指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而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 举例：通过对大量数据的分析马云知道了杭州地区的女性的...
8. 大数据挖掘是什么啊
大数据交易是以各种形式分散地存在于政府部门、电商企业、电信运营商和互联网公司，数据标准不统一、口径比较杂乱，数据间难以衔接，这也是限制大数据开发和共享的一个障碍。
大数据标准主要分为基础标准、数据处理、数据安全、数据质量、产品和平台、应用和服务6大领域，明晰的界定对于大数据交易的统一有序具有重要的意义。
9. 大数据挖掘需要什么技术
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。
第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
10. 大数据挖掘的概念
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。