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大数据挖掘都有哪些方面的应用?
1、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。
2、大数据挖掘可以使混乱且无规则的数据变得清晰且具有高可用性 大数据具有两个典型特征，一个是大量数据，另一个是复杂的计算。与传统数据库相比，大数据的结构化程度，可用性，数据提取和数据清理都是一项繁重的工作。
3、大数据主要应用在以下几个方面：政府领域：户籍大数据：挖掘复杂人际关系，辅助刑侦工作。交警大数据：预测交通拥堵情况，追踪车辆运动轨迹。司法大数据：快速分析卷宗，辅助司法判断。公共事业：公共交通：通过大数据分析人员区域流动性，辅助城市交通管理决策。
4、临床治疗辅助，大数据提供临床决策支持，如疾病机理、病因和治疗方案的挖掘分析。 医疗系统建设，大数据支持医疗卫生管理系统和综合信息平台建设，如医疗数据库构建和数据实时监测。 在教育领域，大数据辅助教学研究，了解学生学习状况，提供个性化教学服务。
大数据时代的探索:如何有效挖掘数据价值?
要有效挖掘大数据时代的数据价值大数据挖掘，可以采取以下措施：利用大数据技术进行高效分析：大数据技术能处理海量数据信息大数据挖掘，具备强大的处理能力大数据挖掘，可以高效分析复杂数据模块大数据挖掘，及时提取有价值数据。大数据技术还具有超前性和预估性，能为企业决策提供更准确、更及时的依据。
探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，大数据挖掘你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。
数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
可视化分析通过直观的图表，让数据说话，让数据分析变得简单易懂。数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据分析的核心，它们可以从各种类型和格式的数据中挖掘出隐藏的价值。这些算法让数据更有故事，更有深度。预测性分析大数据的神奇之处在于它可以预测未来。
利用大数据掘进，归根结底还是要为数据找到适合变现的场景，并且用人工智能等先进技术利用数据。除了BAT，很多传统金融机构也在探索这一命题了。
大数据挖掘是指什么?
1、大数据挖掘是指从海量的、复杂的数据中挖掘出隐藏的信息和知识的过程。这一过程旨在发现那些人们尚未意识到但具有潜在价值的数据关联和规律。大数据挖掘不仅涉及计算机科学领域，还跨越统计分析、在线分析处理、信息检索、机器学习算法、专家系统和模式识别等多个学科。
2、大数据挖掘是从庞大且复杂的非结构化数据中提取有价值信息的技术。它涉及识别模式、趋势和关联，这些信息有助于做出决策或预测未来行为。大数据挖掘不仅依赖于大量数据，还必须处理数据中的噪声、冗余和不一致性。这一过程需要先进的算法和工具，以便从数据中提取出对决策有帮助的知识。
3、数据挖掘（DataMining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
大数据挖掘流程及方法总结
数据挖掘流程包括四个主要阶段：定义问题、数据准备、数据挖掘和结果分析。在定义问题阶段，明确目标和业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备涉及选择和处理数据，确保数据的完整性和一致性，填补丢失的域，删除无效数据。数据挖掘阶段使用特定算法在净化和转换的数据集上进行操作。
数据准备：数据准备包括：选择数据_在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理_进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则，形式为“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”。一般分为两个步骤：①求出大数据项集。②用大数据项集产生关联规则。除了上述的常用方法外，还有粗集方法，模糊**方法，Bayesian Belief Netords，最邻近算法（k-nearest neighbors method（KNN）等。
第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。
直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。
大数据的利用过程主要包括以下几个步骤：数据的采集：简介：这是大数据利用的第一步，涉及从各种数据源获取大量的数据。目的：确保获取到足够数量和质量的数据，为后续的分析和处理提供基础。数据的存取：简介：将采集到的数据存储到合适的存储介质中，如分布式文件系统、数据库等。