大數據與數據分析：大數據和數據分析之間的區別

什麼是大數據？

大數據是指來自各種來源的大量非結構化和原始數據。 大數據具有高準確性和大容量，這需要高計算能力來收集和處理。 所有這些數據都是通過各種方式收集的，例如社交媒體、互聯網、移動設備、計算機等等。 這些數據稍後會被處理和分析，以在企業中做出戰略決策。

什麼是數據分析？

數據分析意味著分析數據。 通過互聯網從各種來源收集的數據經過處理和分析，以便企業獲得運營洞察力。 通過分析收集的歷史數據可以輕鬆解決複雜的業務問題，這就是數據分析必不可少的原因。 與業務問題相關的數據經過特殊處理和分析，以找到特定問題的解決方案。 如果您渴望進入數據科學領域，請查看我們的數據科學課程。

數據分析和大數據有什麼區別？

1. Nature ：讓我們通過一個例子來了解大數據和數據分析之間的根本區別。 數據分析就像一本書，您可以在其中找到問題的解決方案，另一方面，大數據可以被視為一個大圖書館，所有問題的所有答案都在那裡，但很難找到問題的答案。

2. 數據結構：在數據分析中，人們會發現數據已經結構化，很容易找到問題的答案。 但是，另一方面，大數據是一組大部分非結構化的數據，必須對其進行整理才能找到任何問題的答案，而且處理這些海量數據並不容易。 必須應用許多過濾器才能找到對大數據的一些意義洞察。

3. 大數據與數據分析中使用的工具：在數據分析中，人們將使用簡單的工具進行統計建模和預測建模，因為要分析的數據已經結構化且並不復雜。 在大數據中，需要使用複雜的技術工具，如自動化工具或併行計算工具來管理大數據，因為處理海量的大數據並不容易。 更多關於大數據工具。

4. 使用大數據和數據分析的行業類型：

數據分析主要用於 IT 行業、旅遊行業和醫療保健行業等行業。 數據分析通過使用歷史數據和分析過去的趨勢和模式來幫助這些行業創造新的發展。 鑑於大數據被銀行業、零售業等行業使用。 大數據以多種方式幫助這些行業做出一些戰略性業務決策。

數據分析和大數據的應用

對於今天做出的各種決策，數據是它的基礎。 沒有數據，今天就無法做出任何決定或行動。 所有公司現在都在使用一種稱為以數據為中心的方法來獲得成功。 現在數據領域有很多職業機會，比如數據科學家、數據專家等。

數據分析師的工作職責

1. 分析趨勢和模式：數據分析師必須預測和預測未來可能發生的事情，這對企業的戰略決策非常有幫助。 在這種情況下，數據分析師必鬚髮現隨時間發生的趨勢。 他還必須通過分析模式提出具體建議。

2. 創建和設計數據報告：數據科學家提供的報告是公司決策的基本前提。 數據科學家將需要創建數據報告並以決策者易於理解的方式對其進行設計。 數據可以以多種方式表示，例如餅圖、圖形、圖表、圖表等等。 根據要顯示的數據的性質，也可以以表格的形式報告數據。

3. 從數據中獲得有價值的見解：數據分析師需要從數據包中獲得有用且有意義的見解，從而為組織帶來一些好處。 該組織將能夠利用這些有意義和獨特的見解為公司的成功做出最佳決策。

4. 數據的收集、處理和匯總：數據分析師必須首先收集數據，然後使用所需的工具對其進行處理，然後匯總數據以便於理解。 匯總的數據可以告訴很多關於將用於預測事物和預測的趨勢和模式。

大數據專業人員的工作職責

1. 分析實時情況：大數據專業人員非常需要分析和監控實時發生的情況。 它將幫助許多公司迅速及時地採取行動來應對任何問題或問題，並從機會中受益。 通過這種方式，許多組織可以減少損失並增加利潤並變得更加成功。
2. 構建處理大規模數據的系統：處理海量大數據並不是一件容易的事。 大數據也是任何簡單工具都無法處理的非結構化數據。 大數據專業人員需要構建複雜的技術工具或系統，使用該工具或系統可以處理大數據，然後進行分析以做出更好的決策。

3. 檢測欺詐交易：欺詐日益增加，解決這個問題至關重要。 大數據專業人員應該能夠識別發生的任何欺詐交易。 這些是許多行業的重大責任，尤其是銀行業的銀行業。 銀行業每天都在發生許多欺詐交易，銀行需要大量時間來解決這個問題。 否則，人們將開始失去對銀行系統的信任，將他們辛苦賺來的錢存入銀行。

數據分析所需的技能

1. 數據可視化技能：它是數據分析最關鍵的技能之一。 數據必須直觀地呈現給決策者，他們可以輕鬆理解。 數據可視化可以通過許多圖表來完成，例如圖表、圖形、餅圖等等。

2. 良好的數學計算能力和統計知識：數據分析人員應具備出色的統計和數學技能，以得出所分析的數據。

3. 數據爭吵技巧：數據可能是混亂的格式，數據科學家應該能夠解決混亂和復雜的數據，並以可以提供給決策者或相關人員的格式呈現。

4. 編程知識：良好的 Python 編程語言和 R 知識。

大數據專業人員所需的技能

1. 統計和計算技能
2. 熟悉 Hadoop 或 Apache 等框架
3. 對 Scala 和 Java 編程語言有很好的理解
4. 通過收集、解釋和分析數據來創建良好的數據策略的能力
5. 出色的分佈式系統和技術知識。

結論

因此，這裡是大數據和數據分析之間的主要區別，就它們的本質而言，它們的應用程序和工作職責。 我們希望這篇文章對您有所幫助。

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