在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据中最关键、最有价值的工作。大数据挖掘主要包括三个特性：应用性、工程性、分散性。

大数据挖掘与传统数据挖掘的差异在哪里呢？

在大数据时代，分析数据不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。数据挖掘是大数据分析的核心技术。

从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（）

大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。

应用性是大数据挖掘的一个特性，是指数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。

大数据挖掘与传统数据挖掘主要存在三个方面的差异：技术背景差异、处理对象差异、挖掘程度差异。

大数据挖掘与传统数据挖掘的差异主要存在哪几个个方面的差异？请详细地介绍这几个差异的内容。

大数据的处理流程可以归纳为5个环节，它们分别是：数据采集、________、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘和计算结果展示等环节。

利用互联网和大数据技术，人员甄选中的非显性因素评估更为科学，大数据的数据挖掘功能填补了关于应聘者潜力评估的空白。

数据挖掘的过程中，数据挖掘是第一步。 该说法是否正确？