浅谈大数据分析与数据挖掘的区别？

随着大数据越来越火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿，随之与大数据相关的职位也开始被大家所关注。作为大数据行业最为重要的职位：大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。

那么问题来了，大数据挖掘和大数据分析有什么区别，不是都同属于大数据吗？
在搞清这个问题前，我们先要了解一下什么是大数据
大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 
数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据挖掘：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。

大数据分析与数据挖掘的区别

从概念上可以认为，大数据分析是数据挖掘的一个子集。在通常的概念下，他们之间是有差别的，但是严格意义下，大数据的所有成果都可以纳入数据挖掘的成果范畴。

大数据技术首要的是提供存储和计算能力，其次是洞察数据中隐含的意义。前者依赖于硬件设备的升级，后者依赖于数据挖掘算法的不断优化创新。

目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。

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