基於宏觀環境中數據的特點，挖掘技術及其對應性；
1.數據源眾多，大數據挖掘的研究對象往往不僅僅涉及壹個業務系統，還涉及多個系統的融合分析。因此，需要強大的ETL技術來整合多個系統的數據，而多個系統的數據可能有不同的標準，需要進行清洗。
2.數據的維度很高，整合後的數據不僅僅是傳統數據挖掘的那些維度，還有上百個維度，這就需要降維技術。
3.大量數據的計算無法在單臺服務器上計算，需要分布式計算。所以要掌握各種分布式計算框架，比如hadoop、spark，就要掌握機器學習算法的分布式實現。
數據挖掘:目前現有的數據挖掘和機器學習技術有待完善；發展數據網絡挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
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