大数据
大数据指的是大量的数据，而且数据的增长速度相对于时间来说是非常快的。它包括结构化、非结构化和半结构化数据，数据量大、结构复杂，传统的数据管理工具无法对其进行管理。需要专门的大数据管理工具来存储和处理数据。海量、速度和多样性是大数据的主要特征。
股票交易所、数据仓库、传感器、社交媒体网站、喷气发动机等都是大数据的不同来源。
大数据的应用:
- 金融服务大数据
- 通信领域的大数据
- 通讯、媒体和娱乐
- 零售大数据
- 银行及证券业
大数据的好处:
- 多样化收入来源
- 大数据是安全的
- 权威性和可操作性
- 产品价格优化
- 更大的创新
数据分析
数据分析是指对原始数据进行分析并找出有关该信息的结论的过程。它有助于采取原始数据，并通过检查发现模式，从中提取有价值的洞察力。数据分析背后的目的是为了提高生产力和商业收益。它帮助公司更好地了解他们的客户，规划相应的战略和开发产品。描述性、诊断性、预测性、描述性是数据分析的四个基本类型。
数据分析的应用 :
- 医疗保健
- 用于旅游
- 游戏方面
- 能源管理
- 风险检测和管理
数据分析的好处 :
- 提高性能
- 更好的决策
- 保持质量和一致性
- 数据驱动的营销
- 实时预测和监测
大数据和数据分析之间的区别 :
| 编号 大数据 | 数据分析 | |
|---|---|---|
| 1 | 大数据是指大量的数据，而且数据随着时间的推移在快速增加。 | 数据分析是指对原始数据进行分析并找出有关该信息的结论的过程。 |
| 2 | 大数据包括结构化、非结构化和半结构化三种类型的数据。 | 描述性、诊断性、预测性、描述性是数据分析的四个基本类型。 |
| 3 | 大数据的目的是存储大量的数据并对其进行处理。 | 数据分析的目的是分析原始数据并找出对信息的洞察力。 |
| 4 | 并行计算和其他复杂的自动化工具被用来处理大数据。 | 用相对简单的工具进行预测和统计建模是用来处理数据分析的。 |
| 5 | 大数据操作由大数据专业人士处理。 | 数据分析由熟练的数据分析师进行。 |
| 6 | 大数据分析师需要编程、NoSQL数据库、分布式系统和框架方面的知识。 | 数据分析师需要编程、统计和数学方面的知识。 |
| 7 | 大数据主要体现在金融服务、媒体和娱乐、通信、银行、信息技术和零售等领域。 | 数据分析主要用于商业中的风险检测和管理、科学、旅游、保健、游戏、能源管理和信息技术。 |
| 8 | 大数据支持处理庞大的数据量。 | 数据分析支持检查原始数据和识别有用的信息。 |
| 9 | 大数据被认为是第一步，因为首先产生了大数据，然后存储。 | 数据分析被认为是第二步，因为它对大数据集进行了分析。 |
| 10 | 一些大数据工具是Apache Hadoop、Cloudera Distribution for Hadoop、Cassandra、MongoDB等。 | 一些数据分析工具有Tableau Public、Python、Apache Spark、Excel、RapidMiner、KNIME等。 |
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