随着互联网的发展，数据成为了无处不在无形价值。大多数数据都是无须，杂乱，随机和模糊的，但是借助大数据挖掘，我们就能够从中获取到潜在隐藏的有用信息和知识。由于这是一个新技术，所以有许多对这一方面感兴趣的小伙伴们或许还不是很了解这项技术。大数据挖掘是什么意思?大数据挖掘有哪些方法?今天福昕知翼的小编就用这篇文章帮帮你，希望对你有帮助。

大数据挖掘是什么意思?

大数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并经过统计分析、线上解析解决、情报检索、机器学习算法、专家系统和模式识别等诸多方式来实现上述目标。

大数据挖掘有什么特点?

传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。

只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进(提升算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务，把大数据分析拆解成若干小单元加以解决，或者通过规律的提取，把重复出现的数据加以整合等等)等多方面去提升处理能力。

所以，可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。

大数据挖掘有哪些方法?

方法1.Analytic Visualizations(可视化分析)

无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。

方法2.Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

方法3.Predictive Analytic Capabilities(预测分析能力)

数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

方法4.semantic engine(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。

方法5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和主数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。

大数据挖掘是什么意思?大数据挖掘有哪些方法?通过上面的文章，我们可以知道数据挖掘其实就是从一大堆的数据中提取有价值的信息这个过程。我们可以通过上文中介绍的多种方法来进行大数据挖掘。通过福昕知翼小编的分析，希望能对你的研究有帮助。