大数据时代，数据到底怎么用

1. 大数据时代，数据到底怎么用

大数据时代，我们的个人数据有什么用？看完震撼不已

2. 如何进行大数据挖掘

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。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

3. “大数据时代”的数据挖掘

“大数据时代”的数据挖掘
大数据是什么？有何神奇之处？
   大数据是指一切都数据化了，我们平常上网浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据，统统都被记录下来，这就是大数据的起源。在这个时候，我们每个人都成了一个数据产生者，数据贡献者。大数据的神奇之处在哪里？从某种意义上来讲，你们可能只是安装了一个游戏并允许它提取你的GPS位置，但这就把你是不是一个同性恋，是不是一个高消费者，之类的信息暴露给了研究机构。通过大数据的分析，我们甚至能够在很大层次上精确地知道你是谁。
    您之前也提到了大数据时代已经到来，所以企业、商家对数据的挖掘也在深化。那么什么样程度的数据挖掘才不算是过度挖掘呢？
    其实没有什么办法能够防止数据的过度挖掘。任何一个企业都需要挖掘到更多的内容。我们能做的，只是通过政府和行业的监管，使得但凡侵犯用户隐私，并且给用户造成恶意伤害的企业，受到很严重的惩罚。要求一个用户，用自己的方法去保护自己的隐私，是不现实也是不公平的。
    您现在另一个身份是百分点科技的首席科学家，那能不能谈谈百分点网是怎样挖掘数据的呢？
    百分点科技把用户在电子商务网站上的浏览、购买、收藏数据，以及在资讯网站上的浏览数据聚合在一起。分析用户自身的喜好，预测用户的意图，再利用这些喜好和意图，对用户进行更精准的资讯或者购物的推荐。
    很多人现在听到数据挖掘就觉得很害怕，怕自己的隐私会泄露出去，那么有没有方法可以防止自己的个人数据被人挖掘呢？
    就像我们没有办法利用自己的能力去鉴别假食品、假商品一样，我们不需要要求用户去保护自己的隐私。因为这种东西实际上是无能为力的。比如说你带着你的手机，我们通过传感器就能知道你在哪里。你没办法回避这个事实。所以，这就要回到刚才的那个回答，我们只能够通过去惩罚那些恶意使用个人隐私数据，谋取不正当利益的公司，来回避这个问题。
    什么样的方式属于恶意使用个人隐私呢？能否举例说明？
    销售一个人的手机号码、一个人的家庭地址，或者在网上通过一些不正当的公开数据使得一个人的隐私——比如你上了什么网站、买了什么东西、上了什么交友网站、看过什么图片等等，被其他人得知。这些都属于不正当的使用。
   那么是否有一些切实可行的方法可以避免自己的隐私被恶意使用呢？
    表面上用户在上网的时候不停地清除cookie，可以避免自己的隐私泄露，但实际上很多后台的软件还是可以获取你上网的记录。尤其是一些防病毒的软件，它本质上既可以在某种意义上保护你的隐私，也拿到你更全面的隐私数据。从技术层面上来讲，用户保护自己的隐私还是很困难的，并且用户体验很差——我们的注意力要从提高用户水平转移到严厉要求企业上面。
    现在智能手机普及，很多人手机里有黑名单，可以把推销的短信、电话都加进去防止骚扰，这算不算是一种隐私保护呢？
    如果你觉得一个电话是恶意的，那只能说明它的定位不太精准。我估计可能只是你（的电话）出现在某个名单中，而对方的客服挨个儿地打电话。但它的确会对你的生活产生一些干扰。我们现在没有什么办法可以完全防止这些干扰，虽然也可以通过很多手段去除掉一些垃圾短信。

4. 大数据是什么?如何挖掘

数据挖掘（英语：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通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。

用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的REU-BDS 大数据

5. 大数据和数据挖掘是什么关系

满汉全席和吃饭的关系

6. 大数据大数据与数据挖掘有什么关系

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据是近几年提出来。有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。 
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。 
此外，大数据处理能力的提升也对统计学提出了新的挑战。统计学理论往往建立在样本上，而在大数据时代，可能得到的是总体，而不再是总体的不放回抽样。

7. 大数据挖掘是什么?

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

8. 大数据挖掘是什么

数据挖掘是分析大量原始信息以识别模式并将其转变为知识的过程，我们可以将数据挖掘的过程分解为以下步骤：
1、数据收集，准备并加载到数据仓库中。
2、业务分析师借助软件工具进行数据分析和建模。
3、以易于理解的形式显示分析数据。