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大数据分析与数据分析最核心的区别是什么?

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词,很多人都开始纷纷转行到这个领域,也有不少人开始跃跃欲试,想找准时机进到大数据或数据分析领域。

 大数据分析:指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。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。

  数据分析师的理论要求:统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

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作者: dawei

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