大数据与数据分析的区别

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大数据包含大量结构化和非结构化数据，这些数据非常复杂。传统的数据库管理工具无法用于管理如此大量的数据。这就是开发大数据工具的原因。数据分析是从原始数据中提取有用信息的流程，这有助于企业做出决策。大数据和数据分析之间存在许多差异，我们将详细探讨这些差异。

大数据

大数据包含大量数据，这些数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。许多大数据管理工具用于管理数据。这些工具用于存储数据并对其进行处理。大数据的一些特征包括速度、多样性和容量。提取数据的来源包括证券交易所、喷气发动机、社交媒体等。

大数据的特征

大数据具有许多特征，我们将在本文中讨论这些特征。

• 容量 (Volume) − 大数据能够存储大量数据，然后使用处理方法来处理数据。数据量用于确定这是否是的大数据。
• 多样性 (Variety) − 大型数据集包含不同类型的数据，包括表格数据库、图像、视频数据、音频数据等等。
• 速度 (Velocity) − 大数据中的速度是指生成数据的速度。数据的生成是持续的，并且会添加到数据集中。
• 真实性 (Veracity) − 生成的 数据可能很复杂，并且可能存在许多不一致之处。因此，处理和管理数据需要真实性。

大数据的类型

大数据有多种类型，我们将在这里讨论每种类型。

• 结构化数据 − 结构化数据采用特定的结构形式，并且可以轻松处理。这是因为用户可以浏览数据并轻松理解它。
• 半结构化数据 − 这种数据不遵循特定的结构，但仍然以结构的形式存在。其中一些结构可以是层次结构、分组等。
• 非结构化数据 − 这种数据不遵循任何结构。此类数据包括图片、文本、视频、音频等等。

大数据的用途

大数据的用途如下所示：

• 金融服务中的大数据
• 通信领域的大数据
• 媒体和娱乐
• 零售领域的大数据
• 银行和证券

数据分析

数据分析是一个流程，其中使用原始数据并提取有用的信息以得出结论。这些结论有助于企业制定未来计划和策略。企业利用数据分析制定计划、了解客户并根据客户需求开发产品。

数据分析的类型

数据分析分为四种类型，我们将在本文中讨论每种类型。

描述性分析

描述性分析是一个过程，其中确定数据集发生了什么。这有助于用户了解过去数据集发生了什么。

诊断性分析

这是一种数据分析类型，其中考虑描述性分析，然后确定数据集任何事件背后的原因。这有助于用户了解导致数据集任何事件发生的原因。

预测性分析

在这种类型的数据分析中，确定未来的预测。这包括通过描述性和诊断性分析获得的数据。

规范性分析

此分析中的数据取自预测性分析。规范性分析非常重要，因为它让用户了解未来事件，并且他们还可以制定策略来处理这些预测。

使用数据分析的行业

数据分析的用途如下所示：

• 医疗保健
• 游戏
• 旅游
• 能源管理
• 风险检测和管理

大数据与数据分析的区别

大数据和数据分析存在许多差异，可以在下表中找到：

结论

大数据和数据分析存在很多差异。大数据包含大量不同格式的数据，这些数据由不同的工具进行处理和管理。数据分析借助不同的工具从原始数据中提取有用的信息。这些数据可用于制定计划和未来策略。

大数据与数据分析常见问题解答

常见问题 1. 在大数据和数据分析中，哪个处理原始数据？

数据分析处理原始数据。

常见问题 2. 什么是非结构化数据？

无法在任何结构中找到的数据称为非结构化数据。此类数据可以是文本、图像、音频、视频等形式。

常见问题 3. 大数据中用于数据操作的工具有哪些？

大数据中用于数据操作的工具包括 Hadoop、Cloudera、Cassandra、MongoDB 等。

常见问题 4. 数据分析适合哪些行业？

数据分析适合的行业包括游戏、风险管理、医疗保健等。

常见问题 5. 数据分析有几种类型？

数据分析分为四种类型，包括描述性、诊断性、预测性和规范性。