大数据挖掘：价值所在与策略

"大数据从大数据中挖掘价值，包括‘挖什么’和‘怎么挖’两个基本问题。‘挖什么’关乎挖掘目标的选择，而‘怎么挖’涉及具体挖掘方法。大数据挖掘策略需考虑应用场景，合理收集有用数据。" 在当前信息化时代，大数据已经成为了企业和研究者关注的焦点。大数据不仅因为其海量的信息量，更是因为其中蕴含的潜在价值。正如标题所言，“从大数据中挖什么 计算机学会通讯”，这个话题探讨的是如何从海量数据中提取出有价值的知识，以及如何有效地进行这个过程。 “挖什么”是指在大数据挖掘过程中确定我们要寻找的特定信息或模式。这需要根据业务需求和应用背景来确定，例如，商业智能可能关注消费者购买行为，科研领域可能关注疾病发展趋势。正确的挖掘目标是确保数据分析结果能够产生实际影响的关键。 “怎么挖”则涉及到具体的数据挖掘技术和算法，如分类、聚类、关联规则学习、预测分析等。这些技术帮助我们从原始数据中提炼出模式和规律。数据预处理、特征选择、模型构建和验证都是“怎么挖”的一部分，它们对于提高挖掘效率和准确性至关重要。 大数据挖掘的策略通常包括以下几点： 1. 设想挖掘场景：理解应用场景是数据收集的起点，这有助于决定需要收集哪些数据。例如，互联网搜索日志可以用于改善搜索引擎，但若忽略某些关键信息（如用户关闭浏览器的时间），可能会限制挖掘的深度和准确性。 2. 合理收集数据：避免收集无用数据，以降低成本并提高效率。这需要对数据内容进行深入理解和判断，确保收集的数据能够支持预期的挖掘任务。 3. 处理多样性：大数据往往具有多源、多模态的特点，需要灵活处理各种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化数据。 4. 隐私保护：在数据收集和挖掘过程中，必须遵守隐私法规，确保数据安全和用户隐私。 5. 实时性和动态性：大数据挖掘也要考虑数据的实时更新和动态变化，这可能需要流式计算和实时分析技术。 6. 结果解释和应用：挖掘出的知识和模式需要能够被理解和应用，否则其价值就无法体现。这要求结果的可视化和可解释性。 7. 模型评估和优化：通过持续监控和评估挖掘结果，不断调整和优化模型，以适应数据的变化和业务需求。 大数据挖掘是一个涵盖多个层面的复杂过程，涉及从数据的采集、处理到分析和应用的整个链条。理解“挖什么”和“怎么挖”，并灵活运用各种技术和策略，才能充分发挥大数据的价值，为企业决策、科学研究和社会发展提供有力支持。