大数据挖掘与并行计算（大数据 数据挖掘 区别）

大数据挖掘与并行计算

简介：

随着人类社会信息化进程的加速，大数据时代已经来临。在这个时代中，大数据挖掘和并行计算成为了两个重要的领域。本文将介绍大数据挖掘和并行计算的基本概念，并探讨它们在大数据时代中的应用。

一、大数据挖掘

1.1 定义与概念

大数据挖掘是指通过分析和挖掘各种非结构化和结构化数据，来发现有用信息的一种技术。它可以帮助人们从海量的数据中找到隐含的模式和规律。

1.2 挖掘方法与技术

大数据挖掘常用的方法和技术包括数据预处理、数据清洗、数据集成、数据转换、数据展示等。此外，还有一些常用的数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等。

1.3 应用领域

大数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融领域中的风险控制与信用评估、医疗领域中的疾病预测与诊断、电商领域中的推荐系统等。

二、并行计算

2.1 定义与概念

并行计算是指将一个大问题分解成多个较小的子问题，并行地解决这些子问题，最后将子问题的解组合起来得到最终结果的一种计算方式。

2.2 并行计算模型

并行计算主要有三种常见的模型，分别是共享内存模型、分布式计算模型和混合计算模型。不同的模型适用于不同规模和类型的问题。

2.3 并行计算技术

并行计算涉及到任务调度、数据通信、同步与互斥等问题。有许多并行计算技术可以用来解决这些问题，如并行算法、并行编程模型等。

三、大数据挖掘与并行计算的结合应用

3.1 大数据挖掘在并行计算中的应用

大数据挖掘的计算量巨大，需要借助高性能的并行计算平台来处理。并行计算可以提高大数据挖掘的效率和准确性。

3.2 并行计算在大数据挖掘中的应用

并行计算能够加速大数据挖掘的算法过程，并能处理海量的数据。它能够在短时间内分析大量的数据，提取出有用的信息。

3.3 案例分析：大数据挖掘与并行计算的应用

以金融领域为例，通过大数据挖掘和并行计算技术，可以对市场数据进行实时监测和预测，提供精准的投资建议，帮助投资者提高投资效益。

结论：

大数据挖掘和并行计算是大数据时代中的重要技术。它们的结合应用既可以在各个领域提供更准确和高效的服务，又可以帮助人们从海量的数据中发现有用的信息。随着技术的不断发展，大数据挖掘与并行计算将在更多领域得到应用和推广。