大数据和数据挖掘一样吗?一些人认为这是一样的，其实则不然，大数据和数据挖掘是两个不同的概念，两者是两回事，这两个术语用于这种操作的两个不同元素，它们都涉及使用大型数据集来处理为企业或其他接收者提供服务的数据的收集或​​报告。下面就来聊聊两者有什么不同之处?如何利用python进行数据挖掘呢?

大数据和数据挖掘有什么区别?

大数据是大数据集的术语。大数据集是那些超过早期使用的简单数据库和数据处理体系结构的数据集，当大数据更昂贵且更不可行时。例如，太大而无法在 Microsoft Excel 电子表格中轻松处理的数据集可称为大数据集。

数据挖掘是指通过大数据集查找相关或相关信息的活动。这种类型的活动实际上是旧公理“寻找大海捞针”的一个很好的例子。这个想法是企业收集大量数据，这些数据可能是同质的或自动收集的。决策者需要从这些大型集合中访问更小，更具体的数据。他们使用数据挖掘来发现信息，这些信息将为领导层提供信息并帮助规划企业的课程。

数据挖掘可以涉及使用不同类型的软件包，例如分析工具。它可以是自动化的，也可以是大量劳动密集型的，其中个体工作者将特定的信息查询发送到存档或数据库。通常，数据挖掘是指涉及返回目标和特定结果的相对复杂的搜索操作的操作。例如，数据挖掘工具可以查看数十年的会计信息，以查找特定运营年度的特定费用列或应收帐款。

简而言之，大数据是资产，数据挖掘是用于提供有益结果的“处理程序”。

很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发，只能让你走火入魔，越走越费劲，并且效果不大。在公司实际工作中，最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据挖掘的学习心得，IT培训网认为学习数据挖掘一定要结合实际业务背景、案例背景来学习，这样才是以解决问题为导向的学习方法。

如何利用Python学习大数据挖掘?

只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?

1、Pandas库的操作

Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：

pandas 分组计算;

pandas 索引与多重索引;

索引比较难，但是却是非常重要的

pandas 多表操作与数据透视表

2、numpy数值计算

numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：

Numpy array理解;

数组索引操作;

数组计算;

Broadcasting(线性代数里面的知识)

3、数据可视化-matplotlib与seaborn

Matplotib语法

python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像，要搞清楚二者的关系是什么，这样学习起来才会比较轻松。

seaborn的使用

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

pandas绘图功能

前面说过pandas是做数据分析的，但它也提供了一些绘图的API。

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有意思的一部分，要掌握以下几个部分：

机器学习的定义

在这里跟数据挖掘先不做区别

代价函数的定义

Train/Test/Validate

Overfitting的定义与避免方法

5、数据挖掘算法

数据挖掘发展到现在，算法已经非常多，下面只需掌握最简单的，最核心的，最常用的算法：

最小二乘算法;

梯度下降;

向量化;

极大似然估计;

Logistic Regression;

Decision Tree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、数据挖掘实战

通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。

上述可见，大数据和数据挖掘是完全不同的，掌握一定的学习技巧，深入一门学习，理清的大数据挖掘学习思路逻辑，这还仅仅是开始，在通往数据挖掘师与数据科学家路上，还要学习文本处理与自然语言知识、Linux与Spark的知识、深度学习知识等等，我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘，为今后的发展铺平道路。