大數(shù)據(jù)時代的迸發(fā)，是基于軟硬件技術迅速發(fā)展前提下的海量數(shù)據(jù)存儲、清洗建模、應用分析。現(xiàn)在很多搞笑的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和噱頭分子們都是在公司業(yè)務系統(tǒng)中運行的關系型數(shù)據(jù)庫，還為數(shù)不多的數(shù)據(jù)情況下，進行吹捧大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)范疇的產(chǎn)生就是為了應用，那么大數(shù)據(jù)計算，要有高性能的計算機服務器去完成，輸出加工后的數(shù)據(jù)，可被應用服務器快速識別與讀取；大數(shù)據(jù)分析是根據(jù)應用分析需求，建立分析模型，分析信息趨勢的過程。那么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析區(qū)別有哪些？

大數(shù)據(jù)計算屬于數(shù)據(jù)的加工處理，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要還是單一指標類數(shù)據(jù)屬于數(shù)值化數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)分析則更多的是結合多個維度對某一指標進行綜合性分析，分析的大部分都是非數(shù)值化結果而是趨勢類特征類結果，一般采用圖形進行可視化展現(xiàn)。

　　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析的三方面異同：

　　第一，在分析方法上，兩者并沒有本質不同。

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量是極其有限的。所以，無論是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”，還是“大數(shù)據(jù)分析”，均需要將原始數(shù)據(jù)按照分析思路進行統(tǒng)計處理，得到概要性的統(tǒng)計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區(qū)別只是原始數(shù)據(jù)量大小所導致處理方式的不同。

　　第二，在對統(tǒng)計學知識的使用重心上，兩者存在較大的不同。

“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”使用的知識主要圍繞“能否通過少量的抽樣數(shù)據(jù)來推測真實世界”的主題展開。“大數(shù)據(jù)分析”主要是利用各種類型的全量數(shù)據(jù)（不是抽樣數(shù)據(jù)），設計統(tǒng)計方案，得到兼具細致和置信的統(tǒng)計結論。

　　第三，與機器學習模型的關系上，兩者有著本質差別。

“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。而“大數(shù)據(jù)分析”，更多時候是兩者的緊密結合，大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出的不僅是一份分析效果測評，后續(xù)基于此來升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景中，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)加墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的成果。

通過上述介紹，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析區(qū)別有哪些相信大家已經(jīng)清楚了吧，想了解更多關于大數(shù)據(jù)的信息，請繼續(xù)關注中培偉業(yè)。