舆情数据挖掘是指从大量的舆情数据中，通过使用数据挖掘、机器学习等技术，对舆情数据进行分析处理，提取有价值的信息，从而得到舆情分析结果。舆情数据挖掘的目的是了解舆论趋势、话题热点、网民情绪等，为决策提供数据支持。在舆情数据挖掘中，需要考虑到数据的准确性、可靠性等因素，以确保舆情分析结果的准确性。

一、大数据是干什么的

大数据技术的主要目的是通过收集、存储、分析海量的数据，从而得到有价值的信息，为决策提供支持。从不同角度分析，大数据涵盖以下几个方面：

数据收集：从多个来源收集大量的数据，如社交媒体、电商、生产系统等。

数据存储：大数据量的存储需要使用分布式存储系统，以满足数据的容量、吞吐量和可用性等要求。

数据分析：通过使用大数据分析工具，对大数据进行挖掘、分类、聚合等，以得到有价值的信息。

数据可视化：通过可视化工具，对分析结果进行图形化展示，以便于理解和决策。

决策支持：大数据分析结果可以作为决策的重要依据，帮助企业、政府等决策者更好地了解市场、消费者等情况。

大数据技术的应用领域广泛，如市场营销、客户关系管理、舆情分析、风险评估等。

二、TOOM大数据舆情监测系统数据挖掘

数据挖掘是一种技术，用于从大量数据中提取有价值的知识，并将其转化为决策支持信息。它通过使用机器学习、统计学、数据分析等技术，对数据进行分类、聚类、关联分析等。数据挖掘在多个领域都有广泛应用，如市场营销、风险管理、欺诈检测等。

数据源：大数据挖掘技术可以从多种数据源中获取数据，包括结构化数据(如数据库)、半结构化数据(如网页)和非结构化数据(如社交媒体)。

算法：大数据挖掘技术使用各种算法，如关联规则挖掘、聚类分析、决策树、神经网络等，来从数据中提取有价值的知识。

处理能力：大数据挖掘技术需要高效的处理能力，以处理大量数据，这通常需要分布式系统、并行计算等。

可视化：大数据挖掘技术通常需要可视化工具，以帮助用户理解挖掘结果。

可靠性：大数据挖掘技术需要高度可靠的结果，以便支持重要决策。因此，需要对数据清洗、特征选择等进行严格的评估和验证。

实时性：随着数据的不断生成，大数据挖掘技术需要支持实时的数据处理和分析，以保证决策的即时性。