大数据挖掘与传统数据挖掘之间的差异主要源于处理的数据量、数据处理速度以及数据类型等方面的差异。以下是一些导致这种差异的原因：
1. 数据量：传统数据挖掘通常处理的是结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。而大数据挖掘则涉及到非结构化或半结构化数据，如文本、图像、音频和视频等。这些数据往往具有更大的体积和更复杂的结构，因此需要更有效的算法来处理。
2. 数据处理速度：由于大数据挖掘涉及的数据量巨大，传统的数据挖掘方法可能无法在合理的时间内完成数据处理和分析。而大数据挖掘技术，如Hadoop、Spark等，可以有效地处理大规模数据集，并在短时间内提供结果。
3. 数据类型：大数据挖掘涉及的数据类型更为多样，包括文本、图像、音频和视频等。这些数据的处理需要特殊的技术和工具，而传统的数据挖掘方法可能无法直接应用于这些类型的数据。
4. 实时性要求：大数据挖掘通常需要满足实时性的要求，即在数据产生后尽快进行分析和处理。而传统的数据挖掘方法可能需要更长的时间来完成数据处理和分析。
5. 可扩展性：大数据挖掘技术通常具有良好的可扩展性，可以处理大规模的数据集。而传统的数据挖掘方法可能在处理大量数据时遇到性能瓶颈。
6. 数据质量：大数据挖掘需要对数据进行预处理，以提高数据的质量。而传统的数据挖掘方法可能无法有效处理低质量或不完整的数据。
7. 机器学习与深度学习：大数据挖掘通常采用机器学习和深度学习等技术来发现数据中的潜在模式和关联。而传统的数据挖掘方法可能依赖于统计分析和回归分析等方法。
8. 可视化：大数据挖掘技术提供了更多的可视化工具，可以帮助用户更好地理解和解释数据分析结果。而传统的数据挖掘方法可能无法提供类似的可视化支持。
总之，大数据挖掘与传统数据挖掘之间的差异主要是由于处理的数据量、数据处理速度、数据类型、实时性要求、可扩展性、数据质量、机器学习与深度学习以及可视化等方面的差异所导致的。随着技术的发展，这两种方法之间的界限逐渐模糊，许多传统数据挖掘方法已经能够处理大数据挖掘任务。
