什么是空间数据挖掘
空间数据挖掘(Spatial Data Mining)是数据挖掘的一个分支，是在空间数据库的基础上，综合利用各种技术方法，从大量的空间数据中自动挖掘事先未知的且潜在有用的知识，提取非显式存在的空间关系或其它有意义的模式等，揭示出蕴含在数据背后的客观世界的本质规律、内在联系和发展趋势，实现知识的自动获取，从而提供技术决策与经营决策的依据。它可以用来理解或重组空间数据、发现空间和非空间数据间的关系、构建空间知识库、优化查询等。在已建立的GIS空间数据库中，隐藏着大量的可供分析、分类用的知识，如空间位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等，它们并没有直接存储于空间数据库中，必须通过挖掘技术才能挖掘出来。因此，空间数据挖掘技术就显得尤为重要。
数据挖掘中分类的目的是什么
分类的目的是:分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预侧这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说，我们获得了对这个类的知识。
数据挖掘的重要性是什么？
人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的;可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门很广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。
“大数据”，就是很“大”的数据么
大数据技术是指在巨量的数据资源中提取到有用的部分加以分析和处理，大数据技术的特点是： 数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 类型繁多（Variety）。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低（Value）。第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。 速度快时效高（Velocity）。第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
