大数据技术传统技术比较（大数据技术有什么特点）

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传统数据分析与大数据分析的三方面异同：第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。

数据规模不同传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

大数据与传统数据的区别与所有新鲜事物一样，大数据是一个尚未被明确定义的概念。它如此年轻，以至于最时髦的大学还没来得及赶上开设这门专业，最时髦的专家也还未能让自己的理论一统江湖。

大数据分析是数据分析的一种，是以新技术（相当于当前主流技术来说）处理数据的数据分析。数据分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、R、之类的能力较为常见。

首先大数据更趋向自动化，另外数据的维度上较传统统计也有差异，例如平时做app的可能更关注日活，但是大数据可能就会从原有的日活中找到权重，发现新的统计名词，例如tad。

大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据BI是能够处理和分析体量大的数据，相比较于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。随着数据挖掘、数据分析等围绕大数据的技术的迅猛发展，BI在大数据量处理方向的发展是必然趋势。

数据分析灵活性不同传统BI表样固定，定期出数，一人制作多人查看。新型BI即时响应需求变化，自己DIY为主，也可以分享给其他人查看。数据分析操作复杂程度不同传统BI复杂表样，强大数据可视化效果。

数据分析操作复杂程度不同传统BI复杂表样，强大数据可视化效果。新型BI快速定义及高交互，探索数据为目标。可以自动关联数据表之间的联系，并形成一个可视化的界面，用户可以通过轻松的点击来进行数据的分析。

大数据技术传统技术比较（大数据技术有什么特点）

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。

传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，即时性的行为与现象记录，第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。

含义不同：大数据营销基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式；传统营销为一种交易营销强调将尽可能多的产品和服务提供给尽可能多的顾客。

相同的大数据与传统数据的传输方法也截然不同。

大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进和方案的框架等多方面去提升处理能力。

大数据分析和传统统计学方法有什么样的关系？大数据所遵从的是：以大量数据，甚至所有数据为基础，然后用算法去计算分析，从而更精准的找到各个因素之间的相关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。

从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。

统计学注重的是方式方法；大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。

大数据和信息是通过互联网传播的，社会统计学与数理统计学的统一理论是、互联网的理论基础。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据、信息等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。

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