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法律研究資料探勘與大資料的區別
大資料表示大量的資料，可以是結構化、半結構化和非結構化資料集，範圍從TB級開始。相比之下，資料探勘是從儲存在儲存庫中的大量資料中篩選出有意義的新關聯、模式和趨勢的過程，使用模式識別技術以及統計和數學技術。資料探勘利用機器學習、視覺化、統計模型等工具從大資料中提取有用的資料。
閱讀本文以瞭解更多關於資料探勘和大資料的資訊，以及它們之間是如何不同的。
什麼是資料探勘？
資料探勘是從儲存在儲存庫中的大量資料中篩選出有意義的新關聯、模式和趨勢的過程，使用模式識別技術以及統計和數學技術。它是對觀察資料集進行分析以發現意想不到的關係，並以對資料所有者既易於理解又實用的新穎方式對資料進行彙總。
資料探勘可以包括使用多種型別的軟體包，包括分析工具。它可以是自動化的，也可以是很大程度上勞動密集型的，其中各個工作人員向檔案或資料庫傳送特定的資訊查詢。
通常，資料探勘定義包含相對複雜的搜尋操作的操作，這些操作返回集中且明確的結果。例如，資料探勘工具可以檢視幾十年的會計資料，以查詢特定經營年度的特定費用或應收賬款列。
什麼是大資料？
大資料是指可以是結構化、半結構化和非結構化資料集的大量資料，範圍從TB級開始。在單個系統上處理大量資料很複雜，因此計算機的RAM會在處理和分析期間儲存中間計算。當我們嘗試處理如此大量的資料時，在單個系統上執行這些處理步驟需要花費大量時間。此外，由於過載，我們的計算機系統無法正常工作。
大資料集是指那些超過以前時代使用的簡單型別資料庫和資料處理結構的資料集，當時大資料價格更高且可行性更低。例如，超出 Microsoft Excel 電子表格簡單處理能力的資料集可以定義為大資料集。
資料探勘與大資料的區別
下表突出顯示了資料探勘和大資料之間所有主要差異 -
| 資料探勘 | 大資料 |
|---|---|
| 資料探勘是從儲存在儲存庫中的大量資料中篩選出有意義的新關聯、模式和趨勢的過程，使用模式識別技術以及統計和數學技術。 | 大資料是一個包羅永珍的術語，定義了對非常大的資料集的收集和後續分析，這些資料集可能包含使用傳統方法和工具無法找到的隱藏資料或見解。資料量對於傳統的計算系統來說非常龐大，無法處理和分析。 |
| 目的是在大資料儲存中查詢模式、異常和相關性。 | 目的是從多樣化、複雜且規模巨大的資料集中發現見解。 |
| 用例包括金融服務、航空公司和卡車運輸公司、醫療保健行業、電信和公用事業、媒體和娛樂、電子商務、教育、物聯網等。 | 它作為全球機器學習和人工智慧應用的基礎。 |
| 資料探勘是對資料的最接近的觀察，因為它回答了關於資料“是什麼”的問題。 | 大資料表達了資料“為什麼”的問題。 |
| 資料探勘包含大量和低容量資料。 | 大資料僅包含大量資料。 |
| 資料探勘用於分析資料以提取一些有意義的資訊。 | 大資料用於識別資料之間的關係。 |
結論
從以上比較中，我們可以得出資料探勘和大資料之間最顯著的區別，即資料探勘是用於資料分析的工具，而大資料是一個完整的概念，作為機器學習和人工智慧的基礎。
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