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“数据分析”与“大数据分析”的区别在哪里?
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“数据分析”与“大数据分析”的区别在哪里?

作者:    发布时间:2020-11-18 17:51:22    浏览次数:785


  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的根本区别在哪里,只有真正了解了,才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场,时间就是生活,不容儿戏,更不容怠慢。

大数据分析

  大数据分析是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

  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。在数据分析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。


“大数据分析师”的要求

理论要求:统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。


工具要求:必要:SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark


可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等


分析方法要求:熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征,并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法,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(基于物品的推荐、基于用户的推荐)等算法的原理和使用范围。


业务分析能力:熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计,并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景,根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。


结果展现能力:报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提升大数据分析的商业价值。


“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、数据挖掘。


工具要求:必要:Excel、SQL


可选:SPSS MODELER、R、Python、SAS等


分析方法要求:除掌握基本数据处理及分析方法以外,还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法(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:可以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,熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。


结果展现能力:报告体现数据挖掘的整体流程,层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读,对行业进行评估,优化和决策。