需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整、有噪声、模糊的数据。要做到千人前面，侵犯你隐私数据是避免不了的，或多或少都有知道一些，而做到千人千面的大数据不就是要更多的了解你，引导你、杀你、留住你吗？为了达到这类手段，就要不断的去完善自家数据，甚至要购买数据来360度的让你在数据下裸奔，从而解决数据孤岛的问题所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因，它其实是一门纯技术，但有时候确实可能需要艺术。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？
对于很多人来讲，这几个概念经常分不清，我当初入门的时候也一样，只不过那时候没有大数据的概念，作为一个数据分析从业者，其实并不需要关注这些名字直接的本质区别，只要明白一件事，数据最终是为了决策服务。鉴于大家对此还是有些好奇，这里我大概说说我的理解，希望和各位有所交流，不足之处还望大家指正。先看看数据分析与数据挖掘的区别：首先要搞懂，什么是数据，什么是信息，这两者本质的区别就是数据是存在的，不用人脑，而信息是需要人脑进行处理，上面意思呢？比如你装修完了房子，打算开始买家具，那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度，这些都是可以主观的看到的，客观存在的，这就是数据，而信息则不同，例如你要去买沙发，你会说，我们放5米的沙发刚好，4米的有些短，看着不大气，6米的太大了，看着不美观，那这种就属于信息，是需要人们经过大脑去判断的，属于主观，判断的依据就是数据（客观存在）。
其次，数据分析是对客观存在的已知的数据，通过各类维度的分析，得出一个结论，例如我们发现用户注册量下降：可以从:区域上看，某区域的注册量下降了x%渠道方面，搜索引擎带来的注册了下降了X%年龄来看，20岁~30岁的注册量下降了X%等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
