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      大數據和數據分析區別是什么?可以從這三方面來看

      時間:2020-06-23來源:lk瀏覽數:748

      我們先談談大數據是什么樣的數據。 IBM有一個著名的5V大數據理論:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣性)、Value(價值)以及Veracity(真實性)。簡而言之,達到大規模的數據,極快的流通速度,數據類型和來源的多樣性,低值密度以及可以反映事物真實性的數據就是大數據。那么大數據分析和傳統數據分析之間有什么區別?億信華辰小編給大家介紹一下。

      大數據和數據分析區別是什么?

      大數據和數據分析處理的數據規模不同:大數據分析是指在可承受的時間范圍內無法使用常規軟件工具捕獲,管理和處理的數據集合;數據分析是指使用適當的統計分析方法來收集數據,以進行大量數據分析。還存在不同的理論要求,不同的工具要求,不同的分析方法,不同的業務分析功能以及不同的結果表示功能。

      大數據和數據分析之間的區別表現在哪些方面?

      第一,就分析方法而言,兩者并無本質區別。數據分析的核心工作是對數據指標的分析,思考和解釋。人腦可以攜帶的數據量極為有限。因此,無論是“傳統數據分析”還是“大數據分析”,都需要根據分析思路對原始數據進行統計處理,以獲得匯總統計結果供人為分析。兩者在此過程中相似,不同之處僅在于處理方法是由原始數據的大小引起的。

      第二,兩者在使用統計知識方面有很大的不同。“傳統數據分析”中使用的知識主要圍繞“可以通過少量采樣數據來猜測現實世界”這一主題。 “大數據分析”主要是使用各種類型的全量數據(非采樣數據)設計統計程序并獲得詳細而有把握的統計結論。

      第三,兩者之間在機器學習模型方面存在根本差異。“傳統數據分析”大多數時候,知識使用機器學習模型作為黑匣子工具來協助分析數據。 “大數據分析”通常是兩者的緊密結合。大數據分析不僅會產生分析效果評估,而且還會基于此進行產品升級。在大數據分析的背景下,數據分析通常是數據上墨的序幕,而數據建模是數據分析的結果。

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