云计算：从基础架构原理到最佳实践之：云计算数据分析与挖掘_云计算如何促进数据挖掘图

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

概述

随着互联网的普及和企业数字化转型，大量的数据正在被生成、存储和处理。而云计算服务是构建于这些数据的基础设施上，可以提供包括数据分析、数据挖掘、网络安全等在内的高级计算服务。云计算服务构建在“基础设施即服务”（IaaS）的基础上，因此其底层资源配置、平台选择和运维管理都依赖于硬件基础设施的优质运营能力。云计算带来的新机遇也在于传统数据中心不再受制于单一的数据中心结构或规模，通过云计算服务可以更有效地利用计算资源。然而，如何充分利用云计算服务并进行数据分析与挖掘一直是一个技术难题。因此，本文将对云计算数据分析与挖掘提供一个详细介绍。

数据分析与挖掘

数据分析与挖掘（Data Analysis and Mining），简称DAM，是指基于数据采集、整理、清洗、统计、检验和归纳，分析获得有价值的信息的过程。它利用大量的相关数据、已有知识库以及其他工具/方法，在计算机上实现对数据的快速理解和智能决策。

数据分析的主要任务是按照业务需求对大量数据进行概括、分类、排序、关联、结构化、加工和挖掘。通过数据的多视角观察和综合考虑，数据分析可以帮助组织者发现更深入的业务意义、预测市场趋势、提升竞争力和生产效率，推动企业竞争力的增长。数据挖掘则是指从数据中找出隐藏的模式、掌握数据分布规律、发现异常数据或异类事件、洞察数据背后的深层原因，并应用其优化或改进既有业务、流程或产品的方法。

数据分析与挖掘有助于提高企业决策的准确性、可靠性、及时性，并有可能对公司的核心业务产生重大影响。

大数据概述

大数据是指海量数据集合，且具有复杂的数据特征。它通常指的是由不同的数据源、不同的数据形式和结构组成的复杂的数据集合。2009年