現在大家可能都聽說過大資料，大資料的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大資料離不開資料探勘，那麼大家知道不知道大資料可以做什麼呢？簡單來說，大資料可以讓**未來。
一、大資料可以**未來
簡而言之，大資料和資料探勘能夠賦予我們**能力。而現在我們的生活已經數位化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大資料記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數位化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營資料都儲存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴裝置的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數位化並儲存為可用資料。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來
現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，乙個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在週末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閒置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行蒐集到這些資料，就去分析這些資料，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合**的最佳時間，例如，如果這個人每週五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車**如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以**商店全天的銷售**，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可**，我們可以隨時提前計畫並為可能的最佳行動做好準備。這就說明了大資料給了我們**未來的力量。這是資料探勘的力量。資料探勘始終與大資料聯絡在一起，因為大資料支援大量資料集，從而為所有**提供了基礎。
三、機器學習是什麼？
剛才我們根據一塊資料的處理方式進行了分析。假設這條資料報含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同型別的購物者之間的聯絡，或者如果我們想要推測特定型別的購物者的特殊偏好，或者甚至**任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多複雜的模型，通過錄入的資料，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為資料探勘目的而開發的所有不同型別的演算法，方便我們的生活。
四、資料探勘是什麼？
通過計算機去學習演算法，用現有資料去**未知數，這正是資料探勘的奇蹟與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量資料集的**。無論演算法有多複雜，都不能從幾行資料中做出**，需要大量的資料作為樣本。大資料技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有資料集中獲得有價值的見解，這就是資料探勘。
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