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大数据，数据挖掘与云计算的关系( 三 )


所以多大的数据能称得上大数据(big data)呢？40G？400G?还是1000G?不，这些都够大。因为至少这样的数据在一个硬盘上能够存的下来，也是能够用传统的数据处理应用来处理。（from 大数据-维基百科）大数据是正由于其存储规模巨大到无法通过人工或者计算机，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息（from 数据挖掘-维基百科）。参考文献：
云计算环境下的数据挖掘应用 数据挖掘与机器学习 大数据、数据挖掘与机器学习 | huangjj27\u0026#39;s blog
■网友
就好比做菜把。。大数据是材料 云计算是容器 而数据挖掘是 炒菜的方法....但好多公司用云的不一定是因为多大的数据量，拿我部门来说吧。。纯粹是想服务器响应快一点。。部署起来容易一点。。相比起来服务器迭代更新也经济实惠很多~但是 数据挖掘和大数据是相辅相成的。。数据挖掘说白了是建立在大量已知事实下 抽取相关特征的假设。而没有ML DL 之类的大数据也很难发挥它原有的作用
■网友
在我读数据挖掘方向研究生的时候：如果要描述数据量非常大，我们用Massive Data（海量数据）如果要描述数据非常多样，我们用Heterogeneous Data（异构数据）如果要描述数据既多样，又量大，我们用Massive Heterogeneous Data（海量异构数据）……如果要申请基金忽悠一笔钱，我们用Big Data（大数据）gegeb1ue_新浪博客
■网友
利用云计算这个客观条件，在机器学习的方法指导下进行数据挖掘
■网友
数据挖掘是一门技术，是学问，更狭义一点就是对一类算法研究的总称，这些算法的共同特点是从希望从真实世界的数据中识别出有用的pattern，进而获取新的知识，最终落实到decision making。大数据，这个概念非常的虚，被赋予了太多的含义，缺乏实质的内涵。但是“大”是他们的共性。我更倾向于将其理解为近年来兴起的一系列数据处理工具，其代表就是基于MapReduce的Hadoop。他们大多基于分布式环境，以能够处理海量数据或者实时性为卖点。
■网友
从事数据挖掘工作两年，我的认识是，数据挖掘是目的，大数据和云计算是基础，业务中产生大量的数据，而数据的价值很高，需要通过某些手段来挖掘价值，这时候就出现了云计算技术，处理海量数据。


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