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数据分析和大数据分析有什么区别,什么样的数据才能称?数据和大数据的区别

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数据分析和大数据分析有什么区别,什么样的数据才能称
大数据分析:指无法承受的时间范围内规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理,因此不用考虑数据的分布状态(抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏,是否与总体一致)也不用考虑假设检验,这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同,由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。
我们可以用几个关键词对大数据做一个界定。
首先,“规模大”,这种规模可以从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。
其次,“多样化”,可以是不同的数据格式,如文字、图片、视频等,可以是不同的数据类别,如人口数据,经济数据等,还可以有不同的数据来源,如互联网、传感器等。
第三,“动态化”。数据是不停地变化的,可以随着时间快速增加大量数据,也可以是在空间上不断移动变化的数据。
这三个关键词对大数据从形象上做了界定。
但还需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了,但需要很长的时间去处理分析,那不叫大数据。从另一个角度,要实现这些数据快速处理,靠人工肯定是没办法实现的,因此,需要借助于机器实现。
最终,我们借助机器,通过对这些数据进行快速的处理分析,获取想要的信息或者应用的整套体系,才能称为大数据。