数据挖掘与大数据的关系，这种非数值型的数据如何转换成数值型数据

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-03 07:30 标签： 数据挖掘与大数据的关系

大数据又称为巨量资料 战略意義不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理

就是从巨量数据信息中提取、转换、加载、建模、绘制结論，最终为决策提供农支持的过程

BI(BusinessIntelligence)即商务智能，是指用现代技术、线上分析处理技术、数据挖掘与大数据的关系和数据展现技术进行数據分析以实现商业价值它是一套完整的解决方案，包含了数据分析的过程重点体现在给企业带去商业价值，用来将企业中现有的数据進行有效的整合快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策

大数据分析和智能商务（BI）两者的区别在于包含与被包含的关系，一个是过程方法一个是解决方案，后者更突出给企业带来哪些价值


再来谈谈BI的发展 伴随着BI的发展，ETL数据集成岼台等概念的提出。

ETLExtraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对數据格式和内容挖掘的要求

数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取并且按照目標需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控淛很难为此，诞生了对统一企业数据平台的需求来实现企业级之间的数据交互。

数据集成平台就像网络中Hub可以连接所有应用系统，實现系统之间数据的互通有无数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求上升到了一个更高的阶段。

大数据與两者之间关系非常紧密；BI商业智能在大数据还没提出的时候就已经发展得非常好了；在大数据时代中，对于数据的分析处理或是挖掘，还是以传统BI的业务模式来进行；但是在数据预处理或数据准备阶段，大数据时代的数据来源就比传统BI的数据来源于结构化关系型数據库的数据要多样得多；大数据时代的数据来源有很大一部分数据是异构多源的非结构化数据，或是半结构化数据将这类数据通过大數据管理的方式整合，然后通过BI的方法进行分析挖掘处理；


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