1、“.....提高数据并行计算能力和分析能力。数据展示传统数据挖掘在进行数据展示時主要是以文本报表以及少行存储的方式将些静态的且确定的结构化数据以多维数据模型或者实体和联系的方式存储，存储的方式被动且随机，其灵活性和扩展性差大数据挖掘技术在数据存储时方面除了数据库存储外还包含分布式存储方式，另方面能存储的数据类型繁多，有结构化数据，也有半结构化和非结构化云计算条件下的大数据挖掘内涵及解决方案论文原稿，具有保护数据完整性准确性，保证数据高精确度的特点大数据挖掘技术则采取先有数据后有模式的预处理方式，在没有特定模式的情况下随着数据的变化而调整模式。大数据挖掘技术在进行数据预处理时......”。

2、“.....流处理技术和多模态实体识别以及远程自动采集融合等挖掘和分析工具，在云平台上对数据进行智能化的分析，具有较高的存储和分析能力。服务层指的是在云平台上利用大数据挖掘技术进行分析处理后将数据处理的结果，借助可视化技术等技术服务形式提供给用户。不同的公司会根据自己的业务范围制定不同的大数据挖掘解决方案，但是上文大数据挖掘和传统数据挖掘的对比分析，在大数据环境下可以构建种融合多种计算模式和存储模式的大数据挖掘体系架构。在该架构中根据功能可以分成支撑平台层功能层和服务层。首先支撑平台层是为大数据挖掘技术分析处理数据和存储数据提供丰富资源和动力支持的......”。

3、“.....传统数据挖掘和大数据挖掘都获得了定的发展。但是传统数据挖掘产生和发展的背景是互联网时代和数据库时代，其所需要处理的数据体量没有大数据挖掘技术时代的数据体量庞大，数据信息的复杂程度也没有大数据挖受到限制而且分析数据的类型比较单。此外，传统数据挖掘受到自身平台体系的限制，其计算和挖掘算法的扩展性不强，所以在对多源异构信息进行处理上比较困难，且及时性不够。关键词云计算大数据挖掘内涵解决方案大数据挖掘技术和传统数据挖掘技术大数据挖掘技术指的是从体量术的集成来实现数据挖掘的，在开发和应用上还处于不断探索与发展阶段......”。

4、“.....然后通过服务的形式提供给用户。和传统数据挖掘技术上利用大数据挖掘技术进行分析处理后将数据处理的结果，借助可视化技术等技术服务形式提供给用户。技术发展背景随着科学技术的发展以及对于有价值信息需求的提升，传统数据挖掘和大数据挖掘都获得了定的发展。但是传统数据挖掘产生和发展的背景是互联网时代和数据库时代，据挖掘体系架构。在该架构中根据功能可以分成支撑平台层功能层和服务层。首先支撑平台层是为大数据挖掘技术分析处理数据和存储数据提供丰富资源和动力支持的，也就是以该平台为支撑，利用基于云计算的相关技术和处理工具对复杂庞大的数据进行分析处理......”。

5、“.....然后通过服务的形式提供给用户。和传统数据挖掘技术相比，两者的目的样，都是为了获取有价值的信息，但是两者的技术发展背景处理对象以及挖掘的深度和广度有所差异。云计算条件下的大数据挖掘内涵及解决方案论文原稿。大数据类型复杂性增加，再加上不同结构和模式数据的发展，只有通过大数据挖掘技术，基于云计算进行相关技术的集成，才能对这些复杂的数据进行分析处理，其数据处理的范围更广，在数据挖掘分析上也更加深入。而传统数据挖掘只能针对小范围内的数据信息进行处理......”。

6、“.....参考文献孟小峰，慈祥大数据管理概念技术与挑计算机研究与发展，赵又霖，邓仲华，陆颖隽等，数据挖掘云服务分析研究情报理论与实践，李建中，刘显敏大数据的个重要方面数据可用性计相比，两者的目的样，都是为了获取有价值的信息，但是两者的技术发展背景处理对象以及挖掘的深度和广度有所差异。云计算条件下的大数据挖掘内涵及解决方案论文原稿。挖掘的程度传统数据挖掘和大数据挖掘技术在对数据进行分析处理时的广度和深度也不样。随着数据体量增所需要处理的数据体量没有大数据挖掘技术时代的数据体量庞大，数据信息的复杂程度也没有大数据挖掘时代的数据复杂......”。

7、“.....该技术是基于大数据特征和为了解决当前系统所面临的问题而诞生的，是基于云计算进行相关技云环境。在云环境下除了向外界提供数据硬件和软件等资源，另外还能大数据挖掘的数据预处理数据分析和挖掘提供动力支撑。功能层是指从用户特点和实际需求出发，利用数据挖掘和分析工具，在云平台上对数据进行智能化的分析，具有较高的存储和分析能力。服务层指的是在云平台算机研究与发展，。不同的公司会根据自己的业务范围制定不同的大数据挖掘解决方案，但是基本上都是基于云计算和数据挖掘功能的融合来构建策略。大数据挖掘体系架构根据上文大数据挖掘和传统数据挖掘的对比分析......”。

8、“.....而且其灵活性和扩展性也不符合大数据实时处理要求。而基于云计算的大数据挖掘技术方面有强大的计算和存储能力，另方面还能使大数据和云计算得以深度融合。不过，大数据挖掘也存在数据精确度不高数据处理质量较差隐私安全以及共享等问题，所以未来还数可视化的图形来反映模型效果性能和挖掘的信息，但是只适合于数据小且关系简单的数据，对于多维的海量的和动态的数据只能通过大数据挖掘来进行展示。大数据挖掘通过人机交互的可视化方式将海量复杂的大数据通过图像和动画的形式直观地展示，然后借助自动分析工具进行分析的数据，存储的方式主要是列存储和行列混合存储......”。

9、“.....且具有高扩展性。数据计算与分析传统数据挖掘在进行数据计算和分析时主要是集中批处理，但是大数据挖掘技术则是将多种计算模式和数据处理工具融合到起，对大数据开展分布式并行处理。对于复杂的类型繁多术，从而提高预处理中并行计算迭代计算和数据合并以及共享等能力。不过大数据预处理关注的是数据之间的关联性而不关注数据之间的因果关系，而且在处理数据时注重实时性不注重完整性和准确性，所以数据预处理的结果质量不高。数据存储传统数据挖掘在进行数据存储时采用的是基本上都是基于云计算和数据挖掘功能的融合来构建策略。云计算条件下的大数据挖掘内涵及解决方案论文原稿。数据预处理传统数据挖掘在数据预处理上......”。