作者:CDA数据分析师
大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词,很多人都开始纷纷转行到这个领域,也有不少人开始跃跃欲试,想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆,要说时机,可谓处处都是时机,关键要明了的一点是,大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里,只有真正了解了,才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场,时间就是生活,不容儿戏,更不容怠慢。下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么!
大数据分析: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。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理,因此不用考虑数据的分布状态(抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏,是否与总体一致)也不用考虑假设检验,这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同,由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。
【数据分析师的要求】
数据分析师的理论要求:统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。
工具要求:必要:Excel、SQL可选:SPSS MODELER、R、Python、SAS等
分析方法要求:除掌握基本数据处理及分析方法以外,还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法(多元线性回归法,贝叶斯,神经网络,决策树,聚类分析法,关联规则,时间序列,支持向量机,集成学习等)和可视化技术。
业务分析能力:可以将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。
结果展现能力:报告体现数据挖掘的整体流程,层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读,对行业进行评估,优化和决策。
【大数据分析师的要求】
理论要求:统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。
工具要求:必要: SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark
可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等
分析方法要求:熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征,并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法,包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算法)、主题推荐(基于物品的推荐、基于用户的推荐)等算法的原理和使用范围。
业务分析能力:熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计,并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景,根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。
结果展现能力:报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提升大数据分析的商业价值。
综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同。大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在,以及自己的能力更适合在哪个领域发挥,还有自己所在城市对两者的职业需求,综合天时地利人和三个条件,我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10