大数据时代，日益增多的数据量为智能分析提供了基础，软硬件设施为数据分析提供了计算能力，从智慧分析到智能应用，大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

大数据是什么？

顾名思义，大数据，“大”这是必然的选择。“大数据的定义最初与容量有关。”业内对大数据有几个定义，其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。大数据的概念是由于数据量和数据类型的急剧增加而产生的，使得原有的数据存储、传输、处理和管理技术不称职，需要新的技术工具和方法。

大数据的规模没有具体的标准。只有规模大不能算作大数据。规模大本身也应该从两个维度来衡量：一个是从时间序列中积累大量数据，另一个是在深层更详细的数据。

近年来，大数据分析和数据分析一直是高频词。许多人开始转向这一领域，许多人也开始找合适的时间进入大数据分析或数据分析领域。但是要明确大数据分析和数据分析的根本区别。

数据分析和大数据分析的定义

大数据分析：指无法在可承受的时间范围内使用传统工具和软件捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率和多样化的信息资产，需要新的处理方法来具有更强的决策能力，洞察发现能力和流程优化能力。

数据分析：指使用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，提取有用信息并得出结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。数据分析是一个涉及应用算法或机械程序以获得有用的业务意见的过程。

两者的区别和联系

1.数据量的差异导致了不同的分析方法

数据处理的核心在于对数据指标的分析、思考和解读。

所以无论是数据分析还是大数据分析，其本质都是按照分析思路对原始数据进行统计处理。

但是这个过程是相似的，只是数据量的不同会导致选择不同的分析方法。

2.统计学的掌握程度决定了学习层次的深度

数据分析统计的重点在于“现实世界是否可以通过少量的采样数据来推断”主题展开，只要有统计基础就可以了。

大数据分析是利用各种类型的全数据（而不是抽样数据），设计统计方案获得统计结论，考虑细节和信念，必须对统计有更深入的了解。

3.与机器学习方式的关系，二者有实质性的区别

在大多数情况下，数据分析只是将机器学习模型用作黑盒工具来辅助分析数据。

大数据分析往往是两者之间的密切关系，大数据分析产生的不仅仅是分析效果的评价，还要在此基础上升级商品。

总结来说，大数据分析是物联网发展的必然结果；数据分析可以帮助从零进入智能时代。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善。

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