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大数据分析和数据分析的根本区别是什么?

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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。如今大数据分析和数据分析火爆,要说时机,可谓处处都是时机,关键要明了的一点是,大数据分析和数据分析两者

 

  

大数据分析与数据分析的根本区别在哪里?

 

  近年来,大数据分析和数据分析一直是一个高频词。许多人已经开始转向这个领域,许多人渴望找到合适的时机进入大数据或数据分析领域。如今,大数据分析和数据分析非常流行。说到时机,可以说到处都有机会。关键是要弄清楚大数据分析和数据分析之间的根本区别是什么。毕竟,工作场所就像一个战场,时间就是生命,不可轻视或忽视。让我告诉你这两者的本质区别是什么!

  大数据分析:指的是无法在可承受的时间范围内通过传统软件工具捕获、管理和处理的数据集。它是一项巨大的、高增长的、多样化的信息资产,需要一种新的处理模式来具有更强的决策、洞察、发现和流程优化能力。

  在Victor Mayer-schoenberg和Kenneth Cookeye撰写的《大数据时代》中,大数据分析意味着所有数据都用于分析和处理,没有随机分析(抽样调查)的捷径,因此不需要考虑数据的分布状态(抽样数据需要考虑样本分布是有偏差的还是与整体一致的),也不需要考虑假设检验,这也是大数据分析和一般数据分析的区别。

  数据分析是指用适当的统计分析方法分析大量收集的数据,提取有用的信息并形成结论,对数据进行详细研究和总结的过程。

  大数据分析和数据分析的核心区别在于数据规模不同,这导致从业者在两个方向的技能不同。CDA人才能力标准从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析和可视化五个方面定义了数据分析师和大数据分析师。

  [数据分析师的要求]!

  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、时间序列和数据挖掘。

  工具要求:必要的:电子表格,SQL可选的:SPSS MODELER,R,Python,SAS等。

  分析方法要求:除了掌握基本的数据处理和分析方法外,还要掌握先进的数据分析和数据挖掘方法(多元线性回归法、贝叶斯、神经网络、决策树、聚类分析方法、关联规则、时间序列、支持向量机、集成学习等)。)和可视化技术。

  业务分析能力:能够将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库架构建设;根据不同的分析主题,可以熟练地进行量纲分析,从海量数据中收集和提取信息;通过相关的数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件来完成对海量数据的处理和分析。

  显示结果的能力:报告反映了数据挖掘的整个过程,解释了信息收集、模型构建、结果的验证和解释,以及行业的评估、优化和决策。

  [大数据分析师的要求]!

  理论要求:统计学、概率论与数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

  工具要求:必需的:SQL,Hadoop,HDFS,Mapreduce,Mahout,Hive,Spark。

  可选:RHadoop、Hbase、动物园管理员等?。

  分析方法要求:掌握hadoop集群构建;熟悉nosql数据库的原理和特点,并将在相关场景中使用;熟练使用mahout和spark提供的大数据分析数据挖掘算法,包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算法)、主题推荐(基于文章的推荐、基于用户的推荐)等。

  业务分析能力:熟悉面向大数据分析的hadoop+hive+spark架构设计,能够为不同业务提出解决方案。掌握Spark MLlib和SparkSQL在hadoop+hive+ Spark+tableau平台上的功能和应用场景,并根据不同的数据服务需求选择合适的组件进行分析和处理。对基于Spark框架的模型进行了比较、分析和改进。

  结果展示能力:报告能够体现大数据分析的优势,清晰地解释数据收集、大数据处理过程和最终结果的解释,并提出模型的优化和改进,从而提升大数据分析的商业价值。

  总而言之,大数据分析和数据分析的根本区别在于,分析的思路不同于分析中使用的工具。在找工作或换职业的过程中,我们应该认识到我们对两者的偏好和他们的兴趣,以及我们的能力更适合在哪个领域发挥,以及我们城市对两者的专业需求。只有把正确的时间、地点和三个条件结合起来,我们才能做出更加理性、客观和科学的选择。

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