大數據分析和傳統數據分析有什麽區別？很多人可能覺得大數據分析很神秘，但其實大數據分析並沒有那麽神秘。
第壹，現在的大數據分析與傳統的分析有本質的區別，即傳統的分析是基於結構化和關系型的數據。而且往往是拿壹個小數據集去預測和判斷整個數據。但現在是大數據時代，觀念完全變了。現在的大數據分析是直接存儲和管理整個數據集合。
第二，之前的分析都是小樣本分析，所以往往需要用小樣本本來預測整個數據集的特征，這就決定了收集到的小樣本必須是高質量的，否則預測結果會有很大偏差。現在的大數據分析是對成套數據的分析，所以要容忍數據的壹些噪音。
第三，原來傳統的數據分析是在小樣本數據分析的基礎上，對全局數據進行分析和預測。因此，因果關系的推理過程經常被用於預測和分析的全過程。在目前的大數據分析中，因果關系不是重點，而是基於整個數據集的分析。企業需要明白的是，通關
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大數據時代的數據分析和過去有什麽不同？
中國| 2014 2月21
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大數據分析和傳統數據分析有什麽區別？很多人可能覺得大數據分析很神秘，但其實大數據分析並沒有那麽神秘。
大數據分析和傳統數據分析有什麽區別？很多人可能覺得大數據分析很神秘，但其實大數據分析並沒有那麽神秘。
第壹，現在的大數據分析與傳統的分析有本質的區別，即傳統的分析是基於結構化和關系型的數據。而且往往是拿壹個小數據集去預測和判斷整個數據。但現在是大數據時代，觀念完全變了。現在的大數據分析是直接存儲和管理整個數據集合。
第二，之前的分析都是小樣本分析，所以往往需要用小樣本本來預測整個數據集的特征，這就決定了收集到的小樣本必須是高質量的，否則預測結果會有很大偏差。現在的大數據分析是對成套數據的分析，所以要容忍數據的壹些噪音。
第三，原來傳統的數據分析是在小樣本數據分析的基礎上，對全局數據進行分析和預測。因此，因果關系的推理過程經常被用於預測和分析的全過程。在目前的大數據分析中，因果關系不是重點，而是基於整個數據集的分析。企業需要知道的是關聯性的分析，規律性的特征。比如啤酒往往會隨著紙尿褲的銷量而上漲，那麽在大數據的分析下，我們不需要知道為什麽啤酒和紙尿褲的銷量同步增長，只需要知道紙尿褲和啤酒同步增長就可以了。基於這個結果，我們可以制定許多商業策略和營銷工具。
第四，現在的數據往往是海量的，尤其是很多新興的數據，時效性非常強，打破了原始數據采集、清洗、存儲然後分析的滯後手段。很多分析需求往往是實時的，需要同時采集和分析，這也是大數據分析的另壹大特點。