文件名称：大数据挖掘：挑战，解决方案-研究论文
文件大小：656KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 11:56:23
Big Data; Data Mining; Hadoop;
在这个数据已经在每个人（包括经济，工业，组织和企业）中扮演着重要角色的世界中，该数据被直接称为大数据技术的基础。 大数据具有完成数据的有效存储，管理各种功能以及将其用于分析目的的完整功能，其中提到的这些关键术语主要在日常生活中的各种活动中使用。 大数据能够执行各种具有挑战性的功能，例如有效存储结构化和非结构化数据，有效提取数据和收集数据。 准确的数据挖掘需要提取有用的信息，因为海量数据集和数据流的数量，速度和种类繁多。 大数据在计算和统计方式上都有其自身的挑战，包括使用大数据的设备数量不断增加，随着日常数据的不断增长而存储以及测量中的某些错误计算。 数据不断增加，可能是结构性的也可能是非结构性的，这两个信息对于分析都是重要的。 已经确定了这些困难，并且需要新的计算和统计方法。 在本文中，讨论了数据挖掘过程中面临的各种挑战，并采取了灵活的解决方案来应对这种情况。 这些有关挑战的见解有助于更详细地了解存在的问题。