網絡時代大數據已應用于生活的各個方面，如早晨出門上班，某些手機APP會為你規劃出最佳的出行路線，觀看新聞會為你推薦感興趣的內容，網上為你量身推薦相關產品等。所以，大數據是什么？數據分析是什么？接下來就由小編為您介紹大數據和數據分析區別。

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大數據和數據分析區別

一、什么是大數據

      大數據(bigdata),IT行業術語，是指大量、高增長率、多樣化的信息資產，不能用傳統的軟件工具在一定時間范圍內捕獲、管理和處理的數據(大數據)，需要新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力、洞察力和過程優化能力。

      簡單地說，大數據，是指用簡單的excel無法管理和存儲的數據量更大，增長更快，數據多樣化，并通過數據分析洞察反映出一定價值的數據。大數據有5V特征(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣化)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)

二、什么是數據分析

      數據分析偏重于建模和分析，較多地關注數據指標的建立、統計、數據之間的聯系、深入挖掘和機器學習，以及利用探索性數據分析來獲得更多的規律、知識或對未來事情的預測和預測的方法。

重點研究方向：

資料庫：RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive,Cassandra等。

資料處理：ETL,Python等。

資料統計學：統計、概率等。

資料分析：資料建模，數據挖掘，機器學習，回歸分析，聚類，分類，協同過濾等。

      大數據分析以數據為主，數據分析為主，有較好的數學素養，一般都是數學出身。另外，還包括對業務知識的理解，每個行業和公司的業務形態千姿百態，只有充分了解這些業務形態和業務過程，才能更準確地建模和解讀數據。

      大數據產業是以數據為中心的。大數據產業產生過程從數據生命周期的傳遞和演化上可以分為數據收集、數據存儲、數據建模、數據分析、數據變現。

      各種軟件收集、云數據中心存儲、由數據科學家或工業專家建模和處理，最終數據分析發現了大量看似無關數據背后的因果關系，其含義使人們從各方面推測未來，減少錯誤嘗試成本、降低風險、解放生產力。

      大數據能夠被記錄下來，描述一切，預測一切，最重要的是，大數據具有決策功能，能夠減少未知風險。利用現有的數據，我們可以挖掘出更深入、更有價值的數據。這樣做不僅提升了自己產品的體驗度，而且還能為用戶提供所需要的內容。以上就是小編為您介紹的是大數據和數據分析區別。