大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它通常具有“五V”特征：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、真实（Veracity）和价值（Value）。与大数据紧密相连的两个概念是数据挖掘和机器学习。
数据挖掘是从海量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。它是从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中的有价值信息的过程，并用模型表示发现的模式。数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则学习、预测等。数据挖掘在商业领域应用广泛，如市场分析、客户关系管理、欺诈检测等。
机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够自动学习和改进。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。监督学习是指给定训练数据集和对应的目标值，通过算法找到输入与输出之间的映射关系。无监督学习是指没有明确的目标函数，通过算法找到输入数据的相似性或差异性。强化学习是一种通过试错来不断优化决策过程的方法。机器学习在医疗、金融、交通等领域都有广泛的应用。
除了数据挖掘和机器学习，与大数据紧密相连的概念还包括云计算、物联网、大数据分析、大数据存储和大数据安全等。这些概念共同构成了大数据生态系统，为大数据的采集、存储、处理和应用提供了技术支持。
总之，大数据与数据挖掘、机器学习等概念紧密相连，它们共同构成了一个庞大的数据生态系统，为各行各业的发展提供了强大的动力。随着技术的不断发展，大数据将在未来的各个领域发挥越来越重要的作用。
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