大數據邊緣數據挖掘挖掘數據建模重點基礎知識點一、大數據邊緣數據挖掘概述1.大數據邊緣數據挖掘的定義大數據邊緣數據挖掘是指在大數據環境下，對邊緣設備產生的數據進行挖掘和分析，以提取有價值的信息和知識。2.大數據邊緣數據挖掘的意義大數據邊緣數據挖掘有助于提高數據處理的效率，降低延遲，實現實時決策，提高系統的智能化水平。3.大數據邊緣數據挖掘的特點（1）數據量大：邊緣設備產生的數據量巨大，需要高效的數據處理技術。（2）數據多樣性：邊緣設備產生的數據類型豐富，包括結構化、半結構化和非結構化數據。（3）實時性：邊緣設備產生的數據需要實時處理，以滿足實時決策的需求。二、數據建?；A知識點1.數據建模的定義數據建模是指根據實際需求，對數據進行抽象、表示和存儲的過程。2.數據建模的意義數據建模有助于提高數據質量，降低數據冗余，提高數據利用率。3.數據建模的類型（1）概念模型：描述現實世界的概念和關系，如ER圖。（2）邏輯模型：描述數據在數據庫中的存儲結構，如關系模型。（3）物理模型：描述數據在物理存儲介質上的存儲結構，如數據庫表結構。三、數據挖掘基礎知識點1.數據挖掘的定義數據挖掘是指從大量數據中自動發現有價值的信息和知識的過程。2.數據挖掘的意義數據挖掘有助于發現數據中的隱藏模式，為決策提供支持。3.數據挖掘的方法（1）關聯規則挖掘：發現數據之間的關聯關系，如Apriori算法。（2）聚類分析：將數據劃分為若干個類別，如Kmeans算法。（3）分類與預測：根據已知數據對未知數據進行分類或預測，如決策樹、支持向量機等。四、大數據邊緣數據挖掘與數據建模的結合1.大數據邊緣數據挖掘與數據建模的關系大數據邊緣數據挖掘與數據建模是相輔相成的，數據挖掘為數據建模提供技術支持，而數據建模則為數據挖掘提供數據基礎。2.大數據邊緣數據挖掘與數據建模的結合方法（1）數據預處理：對邊緣設備產生的數據進行清洗、轉換和集成，為數據建模提供高質量的數據。（2）特征工程：從原始數據中提取有價值的信息，為數據挖掘提供特征。（3）模型選擇與優化：根據實際需求選擇合適的模型，并對模型進行優化，提高挖掘效果。3.大數據邊緣數據挖掘與數據建模的應用案例（1）智能交通：通過大數據邊緣數據挖掘，對交通流量、路況等信息進行分析，為交通管理部門提供決策支持。（2）智慧醫療：通過大數據邊緣數據挖掘，對醫療設備產生的數據進行分析，為醫生提供診斷依據。（3）工業互聯網：通過大數據邊緣數據挖掘，對工業設備產生的數據進行分析，提高生產效率。五、大數據邊緣數據挖掘與數據建模的挑戰1.數據質量與安全邊緣設備產生的數據質量參差不齊，且涉及用戶隱私，需要加強數據質量和安全保護。2.數據傳輸與存儲邊緣設備產生的數據量巨大，需要高效的數據傳輸和存儲技術。3.模型復雜性與可解釋性數據挖掘模型復雜，且難以解釋，需要提高模型的可解釋性。六、大數據邊緣數據挖掘與數據建模的未來發展趨勢1.深度學習與邊緣計算的結合深度學習在數據挖掘領域具有廣泛應用，未來將結合邊緣計算，實現實時、高效的數據挖掘。2.跨領域數據挖掘隨著數據來源的多樣化，跨領域數據挖掘將成為趨勢，提高數據挖掘的準確性和實用性。3.智能決策與優化大數據邊緣數據挖掘與數據建模將助力智能決策與優化，提高系統智能化水平。[1]，.大數據邊緣數據挖掘研究[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.數據建模與數據挖掘技術綜述[J].計算