大数据和数据分析区别

      网络时代大数据已应用于生活的各个方面，如早晨出门上班，某些手机APP会为你规划出最佳的出行路线，观看新闻会为你推荐感兴趣的内容，网上为你量身推荐相关产品等。所以，大数据是什么？数据分析是什么？接下来就由小编为您介绍大数据和数据分析区别。

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大数据和数据分析区别

一、什么是大数据

      大数据(bigdata),IT行业术语，是指大量、高增长率、多样化的信息资产，不能用传统的软件工具在一定时间范围内捕获、管理和处理的数据(大数据)，需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力、洞察力和过程优化能力。

      简单地说，大数据，是指用简单的excel无法管理和存储的数据量更大，增长更快，数据多样化，并通过数据分析洞察反映出一定价值的数据。大数据有5V特征(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样化)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)

二、什么是数据分析

      数据分析偏重于建模和分析，较多地关注数据指标的建立、统计、数据之间的联系、深入挖掘和机器学习，以及利用探索性数据分析来获得更多的规律、知识或对未来事情的预测和预测的方法。

重点研究方向：

资料库：RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive,Cassandra等。

资料处理：ETL,Python等。

资料统计学：统计、概率等。

资料分析：资料建模，数据挖掘，机器学习，回归分析，聚类，分类，协同过滤等。

      大数据分析以数据为主，数据分析为主，有较好的数学素养，一般都是数学出身。另外，还包括对业务知识的理解，每个行业和公司的业务形态千姿百态，只有充分了解这些业务形态和业务过程，才能更准确地建模和解读数据。

      大数据产业是以数据为中心的。大数据产业产生过程从数据生命周期的传递和演化上可以分为数据收集、数据存储、数据建模、数据分析、数据变现。

      各种软件收集、云数据中心存储、由数据科学家或工业专家建模和处理，最终数据分析发现了大量看似无关数据背后的因果关系，其含义使人们从各方面推测未来，减少错误尝试成本、降低风险、解放生产力。

      大数据能够被记录下来，描述一切，预测一切，最重要的是，大数据具有决策功能，能够减少未知风险。利用现有的数据，我们可以挖掘出更深入、更有价值的数据。这样做不仅提升了自己产品的体验度，而且还能为用户提供所需要的内容。以上就是小编为您介绍的是大数据和数据分析区别。