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数据分析和数据挖掘并不是相互独立的。数据分析通常直接从数据库中取出已有的信息，进行一些统计、可视化、书面结论等。，最后可能会生成某种研究报告性质的东西来辅助决策。但是如果要分析现有信息背后隐藏的信息，而这些信息往往是通过观察看不到的，那么就需要在分析之前用数据挖掘作为阈值。数据挖掘不仅仅是一种推测。往往需要对大量数据进行大规模运算才能得到一些统计规律。
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专业学科:拥有168个专业学科的数字图书馆，各个领域的学者都有自己的专业知识搜索引擎Volkswagen热点Features-2话题帮助你了解大众关心的知识热点。学术资源:综合学术资源网址导航红楼梦，三国演义，水浒传。学术统计分析:学术文献的绩效评估和统计分析。万方科技资讯数据库内容:成果专利:内容包括国内科技成果、专利技术、国家科技计划。
3、大数据时代:大数据是什么?什么是大数据？是运营模式，是能力，是技术，还是数据收集？我们今天所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”有什么区别？大数据的来源有哪些？等一下。当然，我不是专家学者，也无法给出一个让大家信服的权威定义。下面我说的只是基于自己理解的总结，只是表达个人理解，不求全面权威。
4、 数据库表结构设计,常见的 数据库管理系统1。数据场景1，表结构介绍所有的工具都是用来解决某个场景下的问题，比如Redis缓存系统热点 data，ClickHouse解决海量数据的实时分析，MySQL关系型数据库存储结构化数据。数据的存储需要设计相应的表结构，清晰的表结构有助于快速开展业务，了解系统，表结构的设计通常从以下几个方面考虑:业务场景、设计规范、表结构、字段属性、数据管理。
