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文档简介

大数据边缘数据挖掘数据可视化重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.大数据边缘数据挖掘的定义a.大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析的过程。b.边缘设备包括物联网设备、移动设备等，它们产生的数据具有实时性、局部性等特点。c.大数据边缘数据挖掘旨在提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。2.大数据边缘数据挖掘的意义a.提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。b.降低中心化数据处理带来的带宽压力和网络拥塞。c.提高数据安全性，减少数据泄露风险。3.大数据边缘数据挖掘的关键技术a.数据采集与传输：采用高效的数据采集和传输技术，确保数据实时、可靠地传输。b.数据存储与管理：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。c.数据挖掘与分析：运用数据挖掘算法，对数据进行深度挖掘和分析。二、数据可视化基础知识点1.数据可视化的定义a.数据可视化是指将数据以图形、图像等形式展示出来，使人们更容易理解和分析数据。b.数据可视化有助于发现数据中的规律和趋势，为决策提供依据。2.数据可视化的意义a.提高数据分析和决策效率。b.帮助人们更好地理解复杂的数据关系。c.促进数据共享和传播。3.数据可视化常用工具和技术a.工具：Excel、Tableau、PowerBI等。b.技术：图表、地图、热力图、散点图等。三、大数据边缘数据挖掘与数据可视化结合1.结合的意义a.提高数据挖掘的准确性和效率。b.帮助用户更好地理解挖掘结果。c.促进大数据边缘数据挖掘技术的应用。2.结合的方法a.在数据挖掘过程中，结合数据可视化技术，实时展示挖掘结果。b.利用数据可视化技术，对挖掘结果进行可视化分析，发现数据中的规律和趋势。c.将数据可视化结果应用于实际场景，为决策提供依据。3.结合的挑战a.数据量庞大，对数据可视化技术提出更高要求。b.数据挖掘与数据可视化技术融合，需要解决算法、工具等方面的兼容性问题。c.数据可视化结果可能存在误导性，需要谨慎解读。1.，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123130.2.，赵六.数据可视化在数据分析中的应用研究[J].计算机应用与软件，2019，36（1）：15.3.

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