大数据分析与数据分析的根本区别在哪里？ _大数据

大数据分析和数据分析是近年来的一个高频词。很多人已经开始转向这个领域，也有很多人渴望尝试，寻找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，可以说处处都是机会。要理解的关键点是大数据分析和数据分析之间的根本区别是什么。你的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生命，不能玩，更不能忽视。现在让我告诉你两者之间的本质区别是什么！
大数据分析：指无法在可承受的时间范围内使用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式具备更强的决策力、洞察力发现和流程优化能力。
在Mayer-Sch? 和所著的《大数据时代》中，大数据分析是指不使用随机分析（抽样调查）等捷径，使用所有数据进行分析和处理。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否有偏，是否与总体一致）或者假设检验，这也是大数据分析与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对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。
大数据分析与数据分析的核心区别在于处理的数据规模不同，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、可视化五个方面对数据分析师和大数据分析师进行了定义。

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【数据分析师要求】
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。

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工具要求：必填：Excel、SQL 可选：SPSS、R、SAS等
分析方法要求：除掌握基本的数据处理和分析方法外，还应掌握高级数据分析和数据挖掘方法（多元线性回归、贝叶斯、神经网络、决策树、聚类分析、关联规则、时间序列、支持向量机器、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，熟悉企业数据库架构搭建；精通不同分析主体的维度分析，能够从海量数据中收集和提取信息；相关的数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件，完成海量数据的处理和分析。
结果呈现能力：报告反映了数据挖掘的全过程，阐述了信息的收集、模型的构建、结果的验证和解释以及行业的评估、优化和决策。
【大数据分析与数据分析的根本区别在哪里？】

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【大数据分析师要求】
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：SQL、HDFS、Hive、Spark
可选：、Hbase 等。
分析方法要求：精通集群构建；熟悉nosql数据库的原理和特点，能够在相关场景中使用；熟练使用spark提供的数据挖掘算法进行大数据分析，包括聚类（算法、算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于项目的推荐、基于用户的推荐）等算法原理和使用范围。
业务分析能力：熟悉+hive+spark的大数据分析架构设计，能针对不同业务提出大数据架构解决方案。掌握+hive+ Spark+平台上Spark MLlib的功能和应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析处理。对基于Spark框架的模型进行了比较、分析和改进。