极光大数据：大数据时代下的数据挖掘简析

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极光大数据 | 2017-02-27 14:49

【数据猿导读】随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。以下是国内领先的移动大数据服务商极光大数据的副总裁陈宇针对数据挖掘技术的简析，并对比总结了大数据时代下的数据挖掘技术相较于传统数据挖掘的突出优势

来源：数据猿作者:极光大数据

随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。以下是国内领先的移动大数据服务商极光大数据的副总裁陈宇针对数据挖掘技术的简析，并对比总结了大数据时代下的数据挖掘技术相较于传统数据挖掘的突出优势。

数据挖掘技术概要

从海量的数据库中选择、探索、识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式以获取商业利益的非平凡的过程就是Fayyad和Piatetsky-Shapiror在1996年提出的数据挖掘的定义。这个定义有三个要点：处理海量的数据；揭示企业运作中的内在规律；为企业运作提供直接决策分析，并带来巨大经济效益。

技术不断演进，社会不断发展，对于数据挖掘的定义也发生了一些变化。例如对于数据量级的变化，从海量已经到了巨量。在1996年的时候，人们是无法想象2017年我们将会处理如此巨大的数据。而数据处理的样本规模也在从采样发展到全量，例如极光大数据在处理关键人的同轨分析特征识别的时候，会处理几百亿的位置信息轨迹，从中提炼出具有相同轨迹的设备信息，从而通过设备信息关联出自然人的相互关系等等。

同时，相对于1996年，数据应用发掘企业的内在规律已经拓展到了社会运行特征、人群行为特征、经济发展特征等等各个方面。而数据挖掘的目的也不仅是为了经济效益，也对社会生产力提升和管理水平提升提供了相应支持。

数据挖掘过程的关键点

传统数据挖掘过程一般采用如下过程：

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