数据分析研判在前(数据分析研判工作总结)

大数据分析与数据挖掘有什么关系

这就是大数据分析为您所做的工作！简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。大数据分析领域所需的技能 为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：数学专长 数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。

数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法，才能深入数据内部，挖掘出公道的价值，另外一个方面也是y因为有这些数据挖掘的算法才能更快的处理大数据。

数据规模不同，数据类型不同。数据规模不同：传统的数据挖掘主要针对有限的大型数据库，处理的数据量相对较小。而大数据处理的数据量极大，可以处理大规模、多源异构的数据集。数据类型不同：传统的数据挖掘主要处理结构化数据，有关系型数据库中的表格数据。

由此可见，从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集。

数据挖掘，简单点来说，就是从海量的数据当中去提取价值线索，挖掘做什么，就是通过各种手段对数据进行计算分析处理，然后得出有价值的线索，这些价值线索，是可以用来反哺业务的，进行价值变现的。