大數據在廣義上是包含數據挖掘的。數據挖掘是大數據技術的一個子項。只有通過大數據技術，對海量數據進行存儲，清洗，處理，分析才能使數據變得更加有價值，通過這些有價值的數據再進行數據挖掘才能得到更大的收益。

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大數據和數據挖掘是兩件事。兩者都與使用大數據集來處理為企業或其他收件人服務的數據的收集或報告有關。但是，這兩個術語用于這種操作的兩個不同元素。

大數據是大數據集的術語。大數據集是那些已經超出了早期使用的簡單數據庫和數據處理架構的數據集，當時大數據更昂貴，更不可行。例如，太大而無法在Microsoft Excel電子表格中輕松處理的數據集可稱為大數據集。

數據挖掘是指遍歷大數據集以查找相關或相關信息的活動。這種類型的活動確實是一個古老的公理“在大海撈針中尋找針頭”的好例子。這個想法是企業收集大量可能是同類或自動收集的數據。決策者需要訪問那些大型集中的較小，更具體的數據。他們使用數據挖掘來發現信息，這些信息將為領導層提供信息并幫助制定業務計劃。

數據挖掘可能涉及使用不同種類的軟件包，例如分析工具。它可以是自動化的，也可以在很大程度上是勞動密集型的，其中單個工人將對信息的特定查詢發送到存檔或數據庫。通常，數據挖掘是指涉及返回目標和特定結果的相對復雜的搜索操作的操作。例如，數據挖掘工具可能會瀏覽數十年的會計信息，以查找特定營業年度的費用或應收賬款的特定列。

簡而言之，大數據是資產，數據挖掘是其中的“處理者”，用于提供有益的結果。

Data mining

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