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数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息或模式的过程。它通常使用计算机技术来分析数据，并利用统计学、机器学习、人工智能等方法来发现数据中的隐藏规律、趋势和关联性。
数据挖掘的基本概念包括以下几个方面：
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数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、过滤和变换等处理，以便于后续的分析和挖掘。
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数据表示和转换：将数据转化为适合分析的形式，如将文本转化为向量，将时间序列数据进行平滑处理等。
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数据挖掘算法：根据问题的特点和数据的特征选择合适的算法进行数据挖掘，如聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。
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模式评估和解释：对挖掘出来的模式进行评估和解释，判断其是否有意义，并提取其中的有用信息。
大数据的特点主要包括以下几个方面：
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数据量大：大数据通常包括海量的数据，数据量超出了传统数据处理工具的处理能力。
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多样性：大数据来自各种不同的数据源和类型，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。
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时效性：大数据通常需要实时或近实时处理，因为数据的产生和变化速度非常快。
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高维度：大数据往往具有很高的维度，包括多个属性和特征，需要采用高效的算法进行处理和分析。
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不确定性：大数据中包含了很多不确定性和噪声，需要采用特殊的技术来处理和过滤。
综上所述，数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息或模式的过程，而大数据则具有数据量大、多样性、时效性、高维度和不确定性等特点。