大數據邊緣數據挖掘挖掘優化重點基礎知識點一、大數據邊緣數據挖掘概述1.1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采集、處理、分析和挖掘，以提取有價值信息的過程。1.2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實時性、降低延遲，提高數據挖掘的準確性和效率。1.3大數據邊緣數據挖掘的應用領域大數據邊緣數據挖掘廣泛應用于物聯網、智能交通、智慧城市、工業自動化等領域。二、大數據邊緣數據挖掘優化重點2.1數據采集與傳輸優化2.1.1數據采集優化①采用分布式數據采集技術，提高數據采集效率。②優化數據采集算法，降低數據采集過程中的能耗。③選擇合適的傳感器和采集設備，確保數據質量。2.1.2數據傳輸優化①采用邊緣計算技術，實現數據在邊緣設備上的實時處理。②優化數據傳輸協議，降低傳輸過程中的能耗和延遲。③采用數據壓縮技術，減少數據傳輸量。2.2數據處理與存儲優化2.2.1數據處理優化①采用并行處理技術，提高數據處理速度。②優化數據處理算法，降低計算復雜度。③根據數據特點，選擇合適的數據處理框架。2.2.2數據存儲優化①采用分布式存儲技術，提高數據存儲的可靠性和擴展性。②優化數據存儲結構，降低存儲空間占用。③采用數據去重技術，減少存儲空間占用。2.3數據挖掘算法優化2.3.1算法選擇與優化①根據數據特點，選擇合適的數據挖掘算法。②優化算法參數，提高挖掘效果。2.3.2算法并行化①采用并行計算技術，提高數據挖掘速度。②優化并行算法，降低并行計算過程中的能耗。2.4數據挖掘結果優化2.4.1結果可視化①采用可視化技術，將數據挖掘結果以圖表形式展示。②優化可視化效果，提高用戶閱讀體驗。2.4.2結果解釋與評估①對數據挖掘結果進行解釋，提高結果的可信度。②評估數據挖掘結果的有效性，為后續決策提供依據。三、大數據邊緣數據挖掘基礎知識點3.1數據挖掘的基本概念3.1.1數據挖掘的定義數據挖掘是指從大量數據中提取有價值信息的過程。3.1.2數據挖掘的目標數據挖掘的目標是發現數據中的潛在規律、趨勢和關聯性。3.1.3數據挖掘的方法數據挖掘方法包括統計方法、機器學習方法、深度學習方法等。3.2大數據邊緣數據挖掘的特點3.2.1數據量大大數據邊緣數據挖掘涉及的數據量巨大，需要高效的數據處理技術。3.2.2數據類型多樣大數據邊緣數據挖掘涉及多種數據類型，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。3.2.3實時性強大數據邊緣數據挖掘要求實時處理數據，以滿足實時性需求。3.3大數據邊緣數據挖掘的技術體系3.3.1數據采集與傳輸技術數據采集與傳輸技術包括分布式數據采集、數據傳輸協議優化、數據壓縮等。3.3.2數據處理與存儲技術數據處理與存儲技術包括并行處理、數據存儲結構優化、數據去重等。3.3.3數據挖掘算法技術數據挖掘算法技術包括算法選擇與優化、算法并行化等。3.3.4數據挖掘結果優化技術數據挖掘結果優化技術包括結果可視化、結果解釋與評估等。[1]，.大數據邊緣數據挖掘技術研究[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.大數據邊緣數據挖掘優化策略分析[J].計算機工程與設計，201