我们在大数据的领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。这些词汇如果从字面意义上讲，我们很难区分，今天在这篇文章中我们给大家来好好介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的区别。 首先我们给大家说一下数据分析，数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。 先说一下数据统计，数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。 然后给大家说一下OLAP，OLAP就是联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样，如果我采取这样的措施又会怎么样。 然后就给大家说一下数据挖掘，数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。针对此可以采取有针对性的管理措施。 接着给大家说一下大数据，大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。    以上就是本篇文章【数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计的区别】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://lianchengexpo.xrbh.cn/quote/13478.html 
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