網(wǎng)絡(luò)時(shí)代大數(shù)據(jù)已應(yīng)用于生活的各個(gè)方面，如早晨出門上班，某些手機(jī)APP會(huì)為你規(guī)劃出最佳的出行路線，觀看新聞會(huì)為你推薦感興趣的內(nèi)容，網(wǎng)上為你量身推薦相關(guān)產(chǎn)品等。所以，大數(shù)據(jù)是什么？數(shù)據(jù)分析是什么？接下來就由小編為您介紹大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析區(qū)別。

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大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析區(qū)別

一、什么是大數(shù)據(jù)

      大數(shù)據(jù)(bigdata),IT行業(yè)術(shù)語，是指大量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，不能用傳統(tǒng)的軟件工具在一定時(shí)間范圍內(nèi)捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))，需要新的處理模式，具有更強(qiáng)的決策力、洞察力、洞察力和過程優(yōu)化能力。

      簡(jiǎn)單地說，大數(shù)據(jù)，是指用簡(jiǎn)單的excel無法管理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量更大，增長更快，數(shù)據(jù)多樣化，并通過數(shù)據(jù)分析洞察反映出一定價(jià)值的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)有5V特征(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣化)、Value(低價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)

二、什么是數(shù)據(jù)分析

      數(shù)據(jù)分析偏重于建模和分析，較多地關(guān)注數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系、深入挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，以及利用探索性數(shù)據(jù)分析來獲得更多的規(guī)律、知識(shí)或?qū)ξ磥硎虑榈念A(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)的方法。

重點(diǎn)研究方向：

資料庫：RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive,Cassandra等。

資料處理：ETL,Python等。

資料統(tǒng)計(jì)學(xué)：統(tǒng)計(jì)、概率等。

資料分析：資料建模，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，回歸分析，聚類，分類，協(xié)同過濾等。

      大數(shù)據(jù)分析以數(shù)據(jù)為主，數(shù)據(jù)分析為主，有較好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，一般都是數(shù)學(xué)出身。另外，還包括對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)的理解，每個(gè)行業(yè)和公司的業(yè)務(wù)形態(tài)千姿百態(tài)，只有充分了解這些業(yè)務(wù)形態(tài)和業(yè)務(wù)過程，才能更準(zhǔn)確地建模和解讀數(shù)據(jù)。

      大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是以數(shù)據(jù)為中心的。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生過程從數(shù)據(jù)生命周期的傳遞和演化上可以分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

      各種軟件收集、云數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)、由數(shù)據(jù)科學(xué)家或工業(yè)專家建模和處理，最終數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)了大量看似無關(guān)數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系，其含義使人們從各方面推測(cè)未來，減少錯(cuò)誤嘗試成本、降低風(fēng)險(xiǎn)、解放生產(chǎn)力。

      大數(shù)據(jù)能夠被記錄下來，描述一切，預(yù)測(cè)一切，最重要的是，大數(shù)據(jù)具有決策功能，能夠減少未知風(fēng)險(xiǎn)。利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，我們可以挖掘出更深入、更有價(jià)值的數(shù)據(jù)。這樣做不僅提升了自己產(chǎn)品的體驗(yàn)度，而且還能為用戶提供所需要的內(nèi)容。以上就是小編為您介紹的是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析區(qū)別。