大数据与数据分析的主要区别在于，大数据是大量的复杂数据，而数据分析是对数据进行检查、转换和建模，以识别有用信息并支持决策的过程。

大数据是指海量的数据。这些数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。像Hadoop这样的框架允许在分布式环境中存储大数据来并行处理它们。相反，数据分析是检查数据集以得出结论的过程。它有助于做出更好的决策，并通过降低业务风险来提高运营效率。简而言之，数据分析应用于大数据。

覆盖的关键领域

1.什么是大数据-定义，用法2.什么是数据分析-定义，用法3.大数据和数据分析的区别-关键区别比较

关键术语

大数据、数据分析

什么是大数据(big data)？

数据对每个组织都很重要。存储数据并对其进行分析可以提高生产效率，并有助于获得业务洞察力。每天都要收集大量的数据。使用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储这些海量数据是很困难的。这种大数据集称为大数据。

属性

大数据有三个主要特性，即体积、速度和多样性。

Volume–定义数据量。它的度量单位是TB、PB和EB等。

速度–指生成数据的速度。科学实验、军事行动和实时应用需要高速数据生成。

多样性–描述数据的类型。数据可以采用各种格式，如文本、音频、视频、图像、XML等。

大数据由大数据专业人士处理。他们拥有Java和Scala等语言的编程知识，以及MongoDB等NoSQL数据库的知识。他们还了解分布式系统和框架，比如Hadoop。

什么是数据分析(data ****ytics)？

数据分析包括收集、分析、转换数据，以发现隐藏在其中的有用信息，从而得出结论并解决问题。它只是对数据集应用统计分析以提高业务收益的过程。数据分析应用于商业、科学、研究、社会科学、医疗保健和能源管理等多个领域。

Figure 2: Graphs in Data Analytics

在数据分析中，数据分析员执行多个任务。他们收集过程和总结数据。他们对数据应用算法来做决定。他们还使用报表和可视化工具设计和创建报表、图表和图形。数据分析师需要具备Python和R等语言的编程知识、统计和数学技能以及数据可视化技能。

大数据(big data)和数据分析(data ****ytics)的区别

定义

大数据是大量复杂的数据，传统的数据处理应用软件难以处理。数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息并支持决策。这就解释了大数据和数据分析的基本区别。

使用

大数据和数据分析的另一个重要区别是它们的使用。对于大规模数据处理系统和高度可扩展的分布式系统来说，使用大数据是为了识别系统瓶颈。数据分析的用途是得出结论，做出决策，并采取重要的业务见解。

职业

此外，大数据由大数据专业人士处理，而数据分析则由数据分析师执行。

所需技能

此外，大数据分析师还需要具备编程、NoSQL数据库、分布式系统和Hadoop等框架方面的知识。然而，数据分析员必须具备编程、统计学和数学知识。

相关专业

大数据出现在金融服务、通信、信息技术和零售业，而数据分析则用于商业、科学、医疗保健、能源管理和信息技术。

结论

大数据与数据分析的区别在于，大数据是大量的复杂数据，而数据分析是对数据进行检查、转换和建模，以识别有用信息并支持决策的过程。简而言之，数据分析可以应用于大数据，以提高业务收益和降低风险。

引用

1，“大数据”，维基百科，维基媒体基金会，3，9月2018日，在这里。2。数据分析：“维基百科，维基媒体基金会，9月2018日3，在这里。 2、《数据分析》，维基媒体基金会，维基百科，9月3日，