數據分析與大數據分析的區別

數據分析是指采用恰當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取出有用信息同時形成結論，即對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據分析需要掌握數學知識和分析工具，數學知識包含統計學、概率論和數理統計、多元統計分析、時間序列、數據挖掘；工具一般應該掌握Excel、SQL、R、Python等。需要學習掌握基本數據處理及分析方法，掌握高級數據分析及數據挖掘方法（多元線性回歸法，貝葉斯，神經網絡，決策樹，聚類分析法，關聯規則，時間序列，支持向量機，集成學習等）和可視化技術。

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大數據是無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。《大數據時代》一書中這樣定義大數據分析：不用隨機抽樣調查分析這樣的捷徑，而采用對所有數據進行分析處理，不考慮數據的分布狀態，因為抽樣數據是需要考慮樣本分布是否有偏，是否與總體一致的，也不用考慮假設檢驗，這點也是大數據分析與一般數據分析的一個區別。

數據分析與大數據分析最核心的區別是處理的數據規模不同，由此導致兩個方向從業者的技能也是不同的。在CDA人才能力標準中從理論基礎、軟件工具、分析方法、業務分析、可視化五個方面對數據分析師與大數據分析師進行了定義。
積累經驗，將業務目標轉化為數據分析目標；熟悉常用算法和數據結構，熟悉企業數據庫構架建設；針對不同分析主體，可以熟練的進行維度分析，能夠從海量數據中搜集并提取信息；通過相關數據分析方法，結合一個或多個數據分析軟件完成對海量數據的處理和分析。

撰寫報告，報告體現數據挖掘的整體流程，層層闡述信息的收集、模型的構建、結果的驗證和解讀，對行業進行評估，優化和決策。

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