智能计算与数据挖掘是做什么？

一、智能计算与数据挖掘是做什么？

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 

数据挖掘的对象可以是任何类型，可以是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据源可以是关系数据库，也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据等。

二、大数据与计算智能区别？

计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：

1、目的不同；

2、对象不同；

3、背景不同；

4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

一、区别

1、目的不同

大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2、对象不同

大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。

3、背景不同

大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

4、价值不同

大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。

二、什么是计算智能大数据

计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。

大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

延伸阅读

计算智能有什么特点

1、虚拟化技术。

必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是计算智能最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。

2、动态可扩展。

计算智能具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3、按需部署。

计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

4、灵活性高。

目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见计算智能的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。

三、数据挖掘如何计算？

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。

算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。[1]

算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。

预测销量的数学模型。

说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则，以及一起购买产品的概率。

四、计算机研究生方向选择方向（云计算、数据挖掘、大数据、计算机视觉、人工智能和物联网）？

云计算：因为没有做过相关的开发工作，不甚了解，略过...

数据挖掘：一个大方向，可以说包含大数据处理、机器学习等数据相关的领域。

首先是大数据，我了解到的相关岗位的工作基本使用大数据的组件进行数据的采集，分析和存取，可能要解决大量类似数据倾斜，分布式系统协同的问题，使用的是Hadoop，Hive，Spark等比较流行的大数据框架。

近些年比较火的是人工智能，其实基本还是在机器学习的框架之内，只不过发展出了深度学习、强化学习等新的技术，这方面如果需要深入研究的话，对数学有一定的要求，需要了解各种算法的公式推导，熟练运用相关的框架进行数据建模。当然，相对来说，这方面的研究更加热门，个人感觉前景很好，并且需要不断迭代学习。

大数据：上面讲过了，不再赘述。

计算机视觉：目前的计算机视觉主要还是在深度学习，强化学习的范畴之内，所以对数学还是有一定要求的。

人工智能：不再赘述。

物联网：不了解...

以上答案仅供参考，建议题主可以询问自己学校的学长学姐，了解各个方向课程和研究项目的具体差异之后，再做决定。

五、云计算与数据挖掘技术的领域应用？

云计算作为当前大数据背景下的核心技术之一，在各个方面都得到了充分的应用。在数据挖掘技术中，可以充分利用云计算的各项技术，例如分布式存储技术，有效解决数据处理对服务器的高要求。同时Map Reduce计算机模型能够让数据挖掘系统实现同时满足多个用户的多种需求。

六、云计算 大数据 数据挖掘

云计算与大数据的关系

随着大数据时代的到来，云计算和大数据成为了当今IT领域最热门的话题之一。云计算以其高可靠性、弹性扩展、按需付费等特点，成为大数据处理的重要手段。而大数据则是指海量、复杂、多样的数据集合，需要采用高效的数据处理和分析技术来挖掘其价值。

云计算对大数据的影响

云计算为大数据提供了强大的计算能力和存储空间，使得大规模数据处理成为可能。通过云计算，企业可以轻松地实现数据中心的虚拟化和自动化，提高数据中心的效率和可靠性。此外，云计算还提供了丰富的工具和平台，帮助企业进行大数据的分析、挖掘和可视化，从而更好地理解数据并做出明智的决策。

数据挖掘在云计算中的应用

数据挖掘是云计算中非常重要的一项应用。通过数据挖掘，企业可以从海量的数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。在云计算环境中，数据挖掘可以利用云计算的高效计算和存储能力，以及灵活的分布式处理技术，实现更快速、更准确的数据分析。

未来趋势

随着大数据和云计算技术的不断发展，数据挖掘将发挥越来越重要的作用。未来，我们将看到更多的企业采用云计算来处理大数据，并利用数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的价值。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，数据挖掘将更加智能化，为人类带来更多的惊喜和便利。

七、如何评价ccf大数据与计算智能大赛（2020）？

这种大赛是很有意义的，将会极大的促进国内大数据开发和人工智能应用技术的发展。图像识别、文本翻译和视频处理等技术之所以发展得如此迅速，就是因为国际上类似的大赛的大力牵引和推动。

八、大数据挖掘 云计算

大数据挖掘与云计算的结合

随着大数据时代的到来，大数据挖掘成为了企业获取竞争优势的重要手段。然而，大数据的挖掘需要强大的计算能力，云计算技术的出现为大数据挖掘提供了新的解决方案。在这篇文章中，我们将探讨大数据挖掘与云计算的结合，以及它们在企业中的应用场景和优势。

首先，让我们了解一下大数据挖掘。大数据挖掘是指从海量的数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。这些数据可能来自于社交媒体、客户行为、销售记录等多个来源。通过大数据挖掘，企业可以发现新的市场机会、优化业务流程、提高产品质量和降低成本。然而，大数据的规模和复杂性使得传统的数据处理方法无法满足需求，需要借助云计算技术来处理和分析数据。

云计算技术为大数据挖掘提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以轻松地处理和分析大规模的数据。云计算的弹性计算和存储能力可以应对数据量的增长和变化，同时保证了数据的安全性和可靠性。此外，云计算还提供了丰富的工具和平台，如数据仓库、数据分析工具、数据可视化等，帮助企业更好地理解和利用数据。

在实际应用中，大数据挖掘与云计算的结合为企业带来了诸多优势。首先，它们可以帮助企业提高运营效率。通过分析大量的销售数据，企业可以预测市场需求、优化库存管理和提高供应链效率。其次，它们可以帮助企业降低成本。通过优化生产流程和降低废品率，企业可以提高生产效率并降低成本。

除了上述优势，大数据挖掘与云计算在企业中还有着广泛的应用场景。例如，在市场营销方面，企业可以利用大数据挖掘和分析客户的行为和偏好，从而制定更精准的营销策略。在金融领域，金融机构可以利用云计算技术实现快速的数据分析和风险评估，提高服务质量并降低成本。

总的来说，大数据挖掘与云计算的结合为企业的数字化转型提供了强大的支持。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，大数据挖掘和云计算将在未来的企业竞争中发挥越来越重要的作用。

以上就是关于大数据挖掘与云计算结合的一些探讨，希望能够对大家有所启发。

九、云计算 大数据挖掘

云计算与大数据挖掘

随着科技的飞速发展，云计算与大数据挖掘已成为当今社会不可或缺的两个重要领域。云计算，作为一种基于互联网的计算方式，为用户提供了安全、弹性、高效率的计算服务。它不仅降低了企业IT成本，还极大地提高了工作效率。而大数据挖掘，则是通过各种算法对大量数据进行分析，从而挖掘出隐藏在数据中的信息，为决策提供支持。

云计算与大数据挖掘的关系密切，相辅相成。一方面，云计算为大数据挖掘提供了基础平台，使得大规模数据处理成为可能。另一方面，大数据挖掘也为云计算提供了丰富的应用场景，使其服务更加多元化。通过云计算与大数据挖掘的结合，我们可以更好地理解数据、挖掘价值、创造价值。

在当今信息化社会，云计算与大数据挖掘的应用场景非常广泛。无论是金融、医疗、教育，还是交通、零售、制造等行业，都需要依靠云计算与大数据挖掘来提高效率、降低成本、优化决策。例如，在金融领域，通过云计算分析客户数据，可以更好地了解客户需求、预测市场趋势，从而提高金融服务的质量和效率。

然而，云计算与大数据挖掘也面临着一些挑战。数据安全和隐私保护问题是其中之一。如何在保护数据安全的同时，充分利用大数据的价值，是我们需要解决的重要问题。此外，如何处理大规模数据、提高数据处理效率、降低计算成本，也是我们需要面对的难题。但是，随着科技的进步，我们相信这些问题将得到解决。

总的来说，云计算与大数据挖掘是未来发展的重要趋势。我们应当抓住机遇，积极应对挑战，充分发挥云计算与大数据挖掘的优势，推动社会的发展进步。

十、简述传统数据挖掘技术与现在数据挖掘技术？

1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。