什么叫数据板块
数据板块是指企业或组织内部的一个数据集合，包括各种业务数据、客户数据、市场数据等。数据板块通常由数据库、数据仓库、数据湖等技术构建而成，可以通过数据分析工具进行数据挖掘和分析，从而为企业决策提供数据支持。数据板块在企业发展和运营过程中扮演着重要角色，可以帮助企业发现问题、解决问题、优化业务流程以及提升竞争力。
通过数据板块，企业可以更好地了解市场趋势和客户需求，从而制定更加精准的市场营销策略和产品策略。
计算机视觉与数据挖掘哪个技术难度更高
个人理解，计算机视觉的技术难度会更高一些。主要原因是两者所需要处理的数据和解决的问题方法有比较大的差异：
1.计算机视觉处理的数据更多是图片和视频相关的数据。这类数据一般是非结构化的数据，处理难度会大一些。
数据挖掘相对而言处理的数据是结构化的数据（比如身高、体重、收入类似可以用数值直接度量或者很容易转化成直接可以用数值度量的数据
2.计算机视觉里面处理处理问题用的方法一般相对而言会高深一些。计算机里面的机器学习问题一般用的深度学习技术相对而言会更多一些。但一般数据挖掘里面的机器学习问题用传统的机器学习方法相对而言会更多一些。
至于数学能力和写代码能力，个人感觉，计算机视觉要相对而言要求会更高一些，主要原因是计算机视觉里面用到的深度学习方法本身对数学和代码能力的要求也会高一些。
数据挖掘的主要学科来源
数据挖掘主要来源于数据库和统计学，
数据挖掘目标是针对各种数据，都能提取出我们需要的知识结构的表达式。
所以它是一个大杂烩，这个大杂烩里没能找到很通用的原理，目前这个概念已经不火了
说来自数据库是因为数据挖掘不是玩理论，是必须从实在数据开始的过程。
而算法很多都来自于以前统计理论，以及机器学习理论。
大数据和数据挖掘的区别
随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。以下是国内领先的移动大数据服务商极光大数据的副总裁陈宇针对数据挖掘技术的简析，并对比总结了大数据时代下的数据挖掘技术相较于传统数据挖掘的突出优势。
数据挖掘技术概要
从海量的数据库中选择、探索、识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式以获取商业利益的非平凡的过程就是Fayyad和Piatetsky-Shapiror在1996年提出的数据挖掘的定义。这个定义有三个要点：处理海量的数据；揭示企业运作中的内在规律；为企业运作提供直接决策分析，并带来巨大经济效益。
技术不断演进，社会不断发展，对于数据挖掘的定义也发生了一些变化。例如对于数据量级的变化，从海量已经到了巨量。在1996年的时候，人们是无法想象2017年我们将会处理如此巨大的数据。而数据处理的样本规模也在从采样发展到全量，例如极光大数据在处理关键人的同轨分析特征识别的时候，会处理几百亿的位置信息轨迹，从中提炼出具有相同轨迹的设备信息，从而通过设备信息关联出自然人的相互关系等等。
同时，相对于1996年，数据应用发掘企业的内在规律已经拓展到了社会运行特征、人群行为特征、经济发展特征等等各个方面。而数据挖掘的目的也不仅是为了经济效益，也对社会生产力提升和管理水平提升提供了相应支持。
数据挖掘过程的关键点
传统数据挖掘过程一般采用如下过程：
数据挖掘的过程
在大数据时代，数据挖掘的过程本质相同，但是有如下差异：
大数据时代数据挖掘的差异
1.从结构化数据到非结构化数据。传统的数据挖掘都是依据数据库里面的数据进行分析，在大数据时代，数据来源多种多样，对于这些非结构化数据的加工是大数据数据挖掘的重要特征。因为非结构化数据处理的成功与否决定了大数据数据源的质量好坏，而这并不是算法可以解决的。
2.从抽样数据到全量数据。传统数据挖掘受制于数据处理能力，只能使用少量的抽样数据进行分析。在大数据技术环境下，完全可以实现全量数据的分析，效率甚至可能高于抽样数据的分析。
3.从因果关系到相关性分析。大数据分析通过事件和多种因素进行相关性分析，通过数据挖掘和机器学习的算法找到其关联关系，并运用回归分析从而实现预测。
数据挖掘的任务按照目标可以分为4类：
1)分类：通过分析训练集的数据，为每一个分类建立分类分析模型，用这个已知的规律对其他数据进行分类
2)回归：建立因变量和自变量之间关系的模型
3)聚类：将对象集合分成由类似的对象组成的多个类的过程
4)关联规则：寻找给定数据集合中各个因子之间的关联关系
人们经常见到的“逻辑回归模型”、“神经网络模型”、“遗传算法”、“决策树”等等都是监督学习过程的挖掘算法。这类算法在机器学习和深度学习里面大量使用，是大数据公司必备的专业技能。极光大数据作为国内领先的移动大数据服务商，在这方面的实际案例颇多，例如极光大数据团队利用神经网络算法预测个人前往某一个特定区域的概率和时间，准确度可以达到80%以上；他们还利用神经网络算法和随机森林算法对个人喜欢的移动应用进行推荐下载和推荐产品；此外，极光大数据团队还自主开发了空间轨迹相似度STS(spatialtrajectorysimilarity)算法进行同轨分析等。
数据挖掘技术随着大数据时代的到来已变幻出更强的功能特征，而在大数据服务商的精耕细作下，也必将为各行业带来进步的动力。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么
对于很多人来讲，这几个概念经常分不清，我当初入门的时候也一样，只不过那时候没有大数据的概念，作为一个数据分析从业者，其实并不需要关注这些名字直接的本质区别，只要明白一件事，数据最终是为了决策服务。
鉴于大家对此还是有些好奇，这里我大概说说我的理解，希望和各位有所交流，不足之处还望大家指正。
先看看数据分析与数据挖掘的区别：
首先要搞懂，什么是数据，什么是信息，这两者本质的区别就是数据是存在的，不用人脑，而信息是需要人脑进行处理，上面意思呢？
比如你装修完了房子，打算开始买家具，那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度，这些都是可以主观的看到的，客观存在的，这就是数据，而信息则不同，例如你要去买沙发，你会说，我们放5米的沙发刚好，4米的有些短，看着不大气，6米的太大了，看着不美观，那这种就属于信息，是需要人们经过大脑去判断的，属于主观，判断的依据就是数据（客观存在）。
其次，数据分析是对客观存在的已知的数据，通过各类维度的分析，得出一个结论，例如我们发现用户注册量下降：
可以从:
区域上看，某区域的注册量下降了x%
渠道方面，搜索引擎带来的注册了下降了X%
年龄来看，20岁~30岁的注册量下降了X%
等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。
数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系
因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。举个例子来理解一下：
比如一个分析师一直单身，想去找一个女朋友，他可以很迅速的知道这个女孩的身高、收入、学历等，但无法从这些数据中获知这个女孩是不是适合自己、她的性格如何，这时我们就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，我觉得、我估计、我认为，不可能在一起
另一种是客观+主观的推断，比如整合微博数据（可以知道微博的内容、发送行为、关注的领域等），和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多高，这时候，你会说，我们在一起的概率有90%，从而建立信心，开始行动.....
当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石。
最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IFelse
分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确
什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。
以上就是我认为的三个区别，其实不论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的就是好猫，真的没必要纠结他们之前的区别，难道你给领导汇报时，第一部分是数据分析得出，第二部分是数据挖掘得出？他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。
下来说说我理解的大数据，常常有人问我，感觉现在的大数据分析培训和讲解，都是把之前的各类数据分析资料，前面加了了“大”，然后变成了大数据分析培训....,其实想一想这位兄弟说的真TM对。
大数据对我的感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则
例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。
要做到千人前面，侵犯你隐私数据是避免不了的，或多或少都有知道一些，而做到千人千面的大数据不就是要更多的了解你，引导你、杀你、留住你吗？为了达到这类手段，就要不断的去完善自家数据，甚至要购买数据来360度的让你在数据下裸奔，从而解决数据孤岛的问题
所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因，它其实是一门纯技术，但有时候确实可能需要艺术。
文源自：小邓种草
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