Hadoop为我们提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，Mapreduce实现数据的分析和处理，这两个是hadoop的核心价值。
关于离群点数据：相差远，与平常不同，偷税漏税。（银行卡盗用）
机器学习：获取技能，模拟人类学习行为（如医学诊断等）
模式识别：计算机代替人进行识别。（图像、声音）
信息爆炸时代，信息冗余、信息真假难辨识、安全难以保证，信息形式不一。
数据挖掘思想来自于：机器学习、模式识别、统计、数据库系统。
数据挖掘的定义：
（1） 技术层面上：数据挖掘是从大量数据中提取潜在有用的信息过程。（潜在：以前所不了解的）
（2） 从商业层面:对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘对象：
（关系数据库、数据仓库）、事务数据库、空间数据库、流数据、多媒体数据库、文本数据库、万维网数据。
流数据：暂时保存，如流媒体，看完后丢包，无任何保存。
数据挖掘的任务：预测性任务和描述性任务。
预测任务（找出其他属性的预测特定属性的值）：回归、分类、离群点检测；
描述性任务（寻找数据中潜在联系的模式）：聚类分析、关联分析、演化分析、序列模式挖掘。
数据挖掘：分类、聚类、关联
（1） 关联：啤酒和尿布的故事。（推出关联规则）
（2） 聚类：广告精准投放、智能搜索（物以类聚，人以群分）
（3） 分类：客户流失 、入侵检测——预测模型
……..
数据挖掘仅仅是一个工具，挖掘得到的模型可以告诉你如何，但是不会说明为什么。