DT时代下的数据挖掘有哪些特点？如何应用大数据

 DT时代的快速，大数据正在与各个行业所对接，大数据的相关技术和理念也逐渐的走向“神坛”，越来越多的人开始了解大数据，并学习大数据，当然，数据挖掘作为大数据应用中非常重要的一环，如今也开始解开神秘面纱。

       其实，数据挖掘的概念并没有想想中的那么复杂，该理念自1996年被提出后就在不断的被应用，其概念是是：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。而这个定义如今通过大数据来诠释则得到了更好的效果。

       传统的数据挖掘与大数据时代的数据挖掘其实还存在着某些差异，我们可以从一下的两张图来了解

       传统数据挖掘：

       在大数据时代，数据挖掘的过程本质相同，但是有如下差异：

       这些差异我们可以简单的概括为三个点：

       1、从结构化数据到非结构化数据。传统的数据挖掘都是依据数据库里面的数据进行分析，在大数据时代，数据来源多种多样，对于这些非结构化数据的加工是大数据数据挖掘的重要特征。

       2、从抽样数据到全量数据。传统数据挖掘受制于数据处理能力，只能使用少量的抽样数据进行分析。在大数据技术环境下，完全可以实现全量数据的分析，效率甚至可能高于抽样数据的分析。

       3、从因果关系到相关性分析。大数据分析通过事件和多种因素进行相关性分析，通过数据挖掘和机器学习的算法找到其关联关系，并运用回归分析从而实现预测。

       大数据时代对于数据的挖掘已经不停留在原本的抽样，而是根据整体的数据来就行挖掘和分析。这种新型的模式采集数据海量、迅速且多样化，从而为企业带来了更多精准有效的数据，能够让企业在决策的制定中更加准确。

        未来，云计算和大数据产业将呈现规模化的发展趋势，市场红利可观，新技术的创新和服务的提升将推动互联网行业走的更加迅速。所以学习大数据也正在成为一种趋势。

       DT时代，各个行业都将与大数据相对接，一场互联网时代的变革即将开启，而你准备好迎接这场变革了吗？

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