大数据，机器学习，数据挖掘，这三者有什么区别和关系？

大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

研究机构Gartner是这样定义的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

大数据具有五大特点，称为5V。

1. 多样（Variety）

大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。

2. 大量（Volume）

大数据的大量性是指数据量的大小，采集、存储和计算的数据量都非常大。

3. 高速（Velocity）

大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

4. 低价值密度（Value）

大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。

5. 真实性（Veracity）

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

大数据技术是继物联网、云计算之后IT产业的有一次颠覆性的技术改革，它包含了几层含义：

①数据价值的利用，包括数据采集、数据储存、数据分析、数据传输、数据挖掘、数据安全等。

②对数据的“加工”能力，比如数据处理的速度。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据进行专业化处理，通过