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大数据分析和数据分析有什么区别？从字面理解，两者的主要区别在于数据量的大小。实际从技术要求、使用场景、业务范围几个方面有很大的区别。下面我们主要从理论研究以及实际应用两个方面来探讨他们之间的不同点。
从理论研究方面两者的区别
首先我们要熟悉两者的概念。数据分析是指使用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，提出其中的有用信息和形成结论而对数据甲乙详细研究和概括总结的过程。而大数据分析则是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。简而言之两者从理论概念上最大的不同是大数据量的大小。从而导致了再实际应用方面的主要不同点。
从实际应用层面来看两者有四个大的不同点
1、数据存储不同。传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
2、数据挖掘的方式不同。传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
3、专业的分析工具。传统的数据分析工作也许一个Excel工具就以解决所有的问题，但是在大数据面前，不仅仅要通过Excel来进行数据的汇总分析，还需要掌握SQL语言、Python编程开发等等计算机技术。
4、对从业者要求也不同。从以上几点的不同之处延伸出来，相关大数据分析师从业技能要求大大提升。
当然在两个岗位未来发展前景方面也有大大的不同。我们已经进入了大数据时代，对于市场前景分析的决策上，相对于原来简单的数据分析，大数据分析避免了由于抽样和小众数据的不精准性。因此大数据分析势必会不断扩大应用。未来的就业前景也会更加突出。
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