「在大資料的應用中，最關鍵的是如何從資料中取得價值。」交通大學資訊工程學系教授曾新穆表示，近期的研究顯示，約70％的大資料應用所碰上的問題，仍然不不離資料探勘的範疇。 而如何從資料探勘為起點，串連至大資料到應用，他解釋，首先先需將大量的資料分為結構化（structured）及未結構化（unstructured）的兩種類別，再透過文字探勘（text mining）、資料探勘、機器學習以及統計學習等架構建立出資料模型，最後使用預測元件（prediction components）、應用程式模組（application module）等工具部署至實際應用。
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