首先，工作本身沒有好壞之分，求職者最好根據自己的基礎和興趣來決定哪個工作適合自己。大數據分析和大數據開發是與大數據有關的工作都有很好的發展前景。那么二者具體有什么區別呢？下面小編給大家詳細梳理一下，希望對你有所幫助。

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數據分析和數據開發有什么區別？

一、大數據分析

大數據分析需要考慮如何將大量的數據經過一系列的加工、處理、分析和挖掘后，使之能夠應用于真實的業務場景，提高業務產出并提高效率，因此，數據分析師需要計劃整個過程的實現邏輯，以便隨后讓大數據開發做相應的支持開發。

所以在這一過程中，數據分析師需要較強的數據分析和挖掘理論基礎，相對活躍的思維和擴展，敏銳的數據感知能力，以及對企業或市場有更深入的了解和洞察，通過數據感知業務的變化，結合數據找出業務問題的根源，同時通過一系列數據分析挖掘技術，如模型構建等技術，發現解決業務問題的方案，數據分析注重數據敏感度，業務問題的理解和轉化能力。

二、數據開發

對大數據開發人員而言，需要很強的code能力，通過這種能力將數據分析生成的模型或輸出落地，使數據真正得到應用，而大數據開發更注重業務邏輯的實現和功能的開發，它對技術實現的要求比數據分析要強，有一系列的框架能力要去學習，以更好地應對各種開發需求和功能實現，因此要想要從事大數據開發，需要有較強的學習能力，代碼實現能力，熟練各種開發語言和框架。

如果您是一名有開發經驗并且對數據開發感興趣，那么進行數據開發價值相對較高，因為您不僅可以掌握數據開發技能，而且還可以在下放邏輯開發過程中學習大數據分析的相關知識，也就是說，您知道的東西相對比較全面。如果你沒有任何開發經驗，但是有數據分析基礎，而且善于思考，同時對數據分析非常感興趣，大數據分析是非常適合您的，大數據分析的舞臺也很大。

        數據開發是基礎，數據分析是數據開發的升華，是為了對所開發的數據進行一定的研究和分析，然后得出數據背后的整體現象和潛在的商業機會，這兩者相互貫通，對我們整體的生活也各有利弊。這兩者哪一個更好，只能說數據開發偏重程序，數據分析偏重于數學。以上就是數據分析和數據開發有什么區別的全部內容啦，希望對你有所幫助。