传统数据挖掘与大数据中的数据挖掘的异同毕业设计论文.doc

毕业设计论文唿
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院系名称: 信息学院·软件工程唿
专业班级: 软件本111唿
学生姓名: 韩晓冬唿
指导教师: 张楠唿
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密级:内部唿
传统数据挖掘与大数据中数据挖掘的异同唿
专业班级: 软件本111唿
学生姓名: 韩晓冬唿
学号: 2011417123唿
指导教师: 张楠唿
摘要唿
大数据是IT产业具有颠覆性的技术革命,在这之前的技术革命还有物联网、云计算等。大数据时代的到来对人们影响巨大,尤其在生活方式和商业模式上影响着人们,而且也在组织流程、企业决策等方面影响着人们。随着大数据的提出,许多信息技术迎来了新的发展机遇,尤其对数据挖掘技术影响巨大,而数据挖掘技术也开始了一个新的发展阶段。目前信息世界中一个非常严峻的问题就是数据的大爆炸与知识的匮乏,要想解决这个严峻的问题,数据挖掘是一个非常有力的手段。过去的几年是知识大爆炸与信息大爆炸的时代,而现在则是数据大爆炸的时代。大量的数据信息隐藏着巨大价值,要想发现这些价值,进行数据挖掘是必不可少的。唿
由于大数据的数据量比较庞大,数据类型比较复杂,因此,想要针对大数据进行数据挖掘必然不能在用传统的数据挖掘技术,基于大数据的数据挖掘必然不同于传统数据挖掘技术。大数据与相对较小的数据相比在存储上、数据类型上都有着非常大的不同,因此,数据对象不同的数据挖掘技术也有着很大的不同。那么传统数据挖掘与基于大数据的数据挖掘之间究竟有何不同之处、有何相同之处?这对于大数据的发展具有十分重要的意义。唿
本文主要论述了传统数据的概念和特点、大数据的概念和特点以及基于大数据的数据挖掘的概念和特点,最后进行传统数据挖掘与基于大数据的数据挖掘比较,最终得出传统数据挖掘与基于大数据的数据挖掘既有相同之处又有不同之处。相同之处在于数据挖掘的思想、目的、基本方法等方面,不同之处在于数据存储、数据处理、数据类型等方面。唿
关键词数据挖掘,大数据,知识大爆炸唿
目录唿
摘要唿 III
第1章绪论唿 1
大数据时代唿 1
数据挖掘的意义唿 1
基于大数据的数据挖掘唿 1
本文的主要目的与内容唿 2
第2章传统数据挖掘的起源唿 3
传统数据挖掘的定义唿 3
传统数据挖掘的概念唿 3
传统数据挖掘的起源唿 3
传统数据挖掘的发展阶段唿 4
第3章传统数据挖掘技术唿 5
数据挖掘的分析方法唿 5
关联分析唿 5
分类分析唿 5
序列模式分析唿 6
聚类分析唿 6
复杂数据类型挖掘唿 6
传统数据挖掘面临的挑战唿 7
数据挖掘的对象唿 7
输入数据的复杂性唿 7
用户的参与度唿 7
信息的验证技术唿 8
信息的表达和解释唿 8
信息的维护更新唿 8
有限的支持和集成唿 8
数据挖掘的发展趋势唿 8
第4章基于大数据的数据挖掘唿 10
大数据技术唿 10
大数据的定义唿 10
大数据的意义唿 10
大数据的特点唿 10
内存分析唿 11
集成设备唿 11
大数据的结构唿 11
基于大数据的数据挖掘唿 12
基于内容的大数据挖掘唿 12
基于结构的大数据挖掘唿 13
基于大数据的数据挖掘的意义唿 13
基于大数据的数据挖掘的应用唿 13
第5章传统数据挖掘与大数据挖掘的异同唿 15
数据存储方面唿 15
容量方面唿 15
延迟方面唿 15
安全方面唿 15
成本方面唿 16
数据积累方面唿 16
数据处理方面唿 16
处理工具方面唿 16
存储工具方面唿 17
数据计算方面唿 17
结论唿 19
致谢唿 21
参考文献唿 22
第1章绪论唿
大数据时代唿
2009年以来“大数据”成为各界的流行词,尤其是在信息领域中。而在麦肯锡的2011年数据呈报报告中指出,大数据现已渗透社会各个领域,数据中的信息已然成为重要的生产要素。作为时下最流行的关键技术,随之而来的数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据处理等围绕大数据的技术也逐渐开始进入一个新的发展阶段。那么“大数据”究竟有多大?根据世界互联网数据中心统计报告,互联网上数据的年增长率是50%,而在过去的几年里产生了90%的数据,数据量已经达到了ZB级别。“大数据”被比作