大數據是人家創出來的新名詞唬你們用的，因為資料探勘做了幾十年不換新名詞沒題材
data mining才是主體，大數據沒意義，data mining 找出來的資訊才有意義
另外不用資料庫管理的基本知識也可以做data mining，是找出規則不是管理資料庫
data mining的核心在探勘演算法，有很多種，統計的方法可以拿來當成一種
另外你舉的例子是關聯規則演算法做出來的預測結果，這不是泡沫排序好嗎!
還有你排序可排出規則的話，相信我你會上IEEE，打臉那些fellow等級的教授
※ 引述《RonaldFisher (費雪)》之銘言：
: ※ 引述《apple123773 (逆水)》之銘言：
: : 不過假使您真的要學可能要先有資料庫管理的基礎再來說
: 你講的並不對
: 統計是統計 big data是big data
: 如果你將big data跟統計的相關 回歸這些扯上關係 就太小看big data了
: data mining是統計 time series / nonparametric / MANOVA 這些都是統計
: 是一種成熟的工具/手法
: big data就吾人所知就是辭意上的big data , 藉由大批量的數據去萃取出一些資訊
: 例如 時雨量 : 假設苗栗8月的觀測站有每個站點的時雨量記錄
: 假設有120個觀測站 8月共有31天 總共有89280組數據
: 這就是一組時雨量big data
: 你問我這個有甚麼用?? 單看一個月可能沒用 但是看完一整年365天共105萬筆data後
: 運用許多資料觀測手法會有些發現 : 舉例某站8月上限值固定卡在200毫米就上不去了
: 推估: 8月該觀測站雨量記錄可能故障了 / 實際調閱相關資料發現果然異常並作修復
: 顧名思義藉由分析大量資料去獲得個別甚至萃取出獨特資訊
: 需要的是強大的資料庫整理手法 or bubble sort概念 而不是統計
: 有錯再請確切使用神版友強大更正~