數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

數(shù)據(jù)分析是指采用恰當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取出有用信息同時形成結(jié)論，即對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。
數(shù)據(jù)分析需要掌握數(shù)學知識和分析工具，數(shù)學知識包含統(tǒng)計學、概率論和數(shù)理統(tǒng)計、多元統(tǒng)計分析、時間序列、數(shù)據(jù)挖掘；工具一般應(yīng)該掌握Excel、SQL、R、Python等。需要學習掌握基本數(shù)據(jù)處理及分析方法，掌握高級數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘方法（多元線性回歸法，貝葉斯，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，聚類分析法，關(guān)聯(lián)規(guī)則，時間序列，支持向量機，集成學習等）和可視化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)是無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。《大數(shù)據(jù)時代》一書中這樣定義大數(shù)據(jù)分析：不用隨機抽樣調(diào)查分析這樣的捷徑，而采用對所有數(shù)據(jù)進行分析處理，不考慮數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)，因為抽樣數(shù)據(jù)是需要考慮樣本分布是否有偏，是否與總體一致的，也不用考慮假設(shè)檢驗，這點也是大數(shù)據(jù)分析與一般數(shù)據(jù)分析的一個區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析最核心的區(qū)別是處理的數(shù)據(jù)規(guī)模不同，由此導(dǎo)致兩個方向從業(yè)者的技能也是不同的。在CDA人才能力標準中從理論基礎(chǔ)、軟件工具、分析方法、業(yè)務(wù)分析、可視化五個方面對數(shù)據(jù)分析師與大數(shù)據(jù)分析師進行了定義。
積累經(jīng)驗，將業(yè)務(wù)目標轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析目標；熟悉常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟悉企業(yè)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架建設(shè)；針對不同分析主體，可以熟練的進行維度分析，能夠從海量數(shù)據(jù)中搜集并提取信息；通過相關(guān)數(shù)據(jù)分析方法，結(jié)合一個或多個數(shù)據(jù)分析軟件完成對海量數(shù)據(jù)的處理和分析。

撰寫報告，報告體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的整體流程，層層闡述信息的收集、模型的構(gòu)建、結(jié)果的驗證和解讀，對行業(yè)進行評估，優(yōu)化和決策。